Page 25 - VSDC_JulAug2017_eMag
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技术趋势
Technology Trends
分类或分离,瑞士 ViDi Systems 公司
的 ViDi green 软件允许开发人员将图
像分配和标记为不同的类别,之后未
经培训的图像可以被分类。在瓶子的
分选应用示范中,意大利 Datalogic
公司最近展示了在“测试瓶子首先呈
现给系统、以及图像中的关键点自动
提取”后,如何能够使用 k-d 树分类
器来识别和分类瓶子。
使用德国 Stemmer Imaging 公司
的 CVB Manto 的开发人员,也不需要
在分类之前选择图像中的相关特征。
使用提取的纹理、几何和颜色特征,
将捕获的数据呈现给 SVM 进行分类。
与之相似,美国 Cyth Systems 公司的
NeuralVision 系统,在设计上旨在允 图4:PR Sys Design公司的perClass提供多种分类器,允许开发人员与数据交互式工作,选择数据中的最佳
许那些没有图像处理经验的机器制造 特征进行图像分类,训练各种类型的分类器并优化它们的性能。在该图像中,显示了关于炸薯条的高光谱
缺陷探测问题。(左):从四种材料(健康土豆、土豆皮、腐烂和变绿)的超光谱图像中提取的训练数据
商,能向他们的系统中添加图像分类。 的可视化。(右):具有超叠加颜色的测试高光谱图像(103种光谱波长之一),显示分类器的决定。
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