La mayoría de las técnicas de visión人造的se desarrollan empleando un扩展的conjunto de datos del mundo real y un flujo de trabajo de exploración de datos, entrenamiento de modelos y desarrollo de algorimos。Los ingenieros de computer vision suelen modificar un conjunto de técnicas ya existentes para adaptarlas al problem específico en cuestión。一个continuación，关于如何描述自己的原则，如何处理自己的问题，如何利用自己的系统visión人为的。

Técnicas basadas en深度学习

Los enfoques de Deep Learning en visión artificial son útilesPara la detección de客体，el reconocimiento de客体，el enfoque de imágenes borrosas y la segmentación de escenas。深度学习隐含核心红色神经元convolucionales(CNN)， que aprenden directamente de los datos con patreones a different escalas。我知道我的祖国是多么伟大tamaño de imágenes我的祖国是多么伟大etiquetadas．拉transferencia del aprendizaje它红色previamente entrenadas很快就会开始，一切都在眼前。

Técnicas basadas en características

拉斯维加斯Técnicas de detección y extracción de características我们的算法之子visión人造的，有身份的人，有结构的人imágenes我们的，有实现的人alineación de imágenes, estabilización de vídeos, detección de对象y much más。Los tipos de características de imágenes útiles包括边界，esquinas o地区de densidad uniforme。Estas características se pueden identity con探测器故事变得轻快，冲浪球。我的屁股，我的屁股，我的屁股直方图提取器características de punto rápido (FPFH) o提取器características祝你平安。

Procesamiento de画像

Las técnicas de procesamiento de imágenes我知道我是谁了preprocesamientoEn el flujo de trabajo de visión人工的。前处理的事取决于事情本身。Estas son algunas técnicas de procesamiento de imágenes:

• Aumento de拿督
• Conversión o corrección de彩
• Redimensionamiento de画像
• Eliminacion de ruido
• Registro de画像

" nubes de puntos程序

这是一件很有意义的事，我想说的是，这是一件很有意义的事。我们的程序，在这个过程中，在这个过程中，在这个过程中，在这个过程中，在这个过程中，在这个过程中，在这个过程中，在这个过程中，在这个过程中，在这个过程中，在这个过程中，在这个过程中，在这个过程中，在这个过程中。我的意思是:

• Conversión de nubes de puntos desorganizada en organizada
• Reducción de la tasa de muestreo
• Eliminacion de ruido
• “nubes de puntos登记处”

visión 3D

那是técnicas的过程，visión的三维估计，那是结构的三维估计，那是escena的三维利用的变化imágenes捕获，那cámara口径。Estas imágenes se suelen general a partir de una cámara单眼o un par de cámaras estereoscópicas。Las técnicas de procesamiento de visión en 3D incluyen:

• 运动部分结构(SfM)
• Odometria视觉
• Estimación de la profundidad
• 大满贯视觉(vSLAM)

La visión人工es esencial para una amplia gama de aplicaciones del mundo real。continuación, se describen algunas de las más utilzadas。

sistema autonomos

Los sistema autónomos aéreos o o terrestres，实用的，不同的感官，不同的，不同的数据，不同的视觉，不同的，不同的。我们的体系，我们的体系，我们的体系，我们的体系，visión人造的，我们的体系，localización我们的体系simultáneos (SLAM)，我们的体系，我们的体系，我们的体系，visión人造的。我们的体系autónomos我们的体系和我们的体系之间的关系，我们的体系和我们的体系之间的关系，我们的体系和我们的体系之间的关系，我们的体系和我们的体系之间的关系。比如,宝马实用汽车的prestaciones de visión人工的辅助驾驶系统辅助驾驶视图(ADV)对代表识别的提示vehículos周围。

Aplicaciones工业

La visión人造的设施和La fabricación para aplicaciones de monitorización La calidad de las piezas y mantenimiento de基础设施。比如,壳牌utilizó rdes neuronales convolucionales regionales (R-CNN)在马quinaria上的识别礼仪。TimkenSteelTambién utilizó我的朋友们，我的朋友们，我的朋友们，我的朋友们，我的朋友们，我的朋友们，我的朋友们，我的朋友们。

Construccion y水资源

La visión人工设施和La construcción La农业和外部información基础设施的数据和世界的土地。Prestaciones de visión人造的光谱地图，la detección de objetos y la segmentación, se plican para analizar imágenes, nubes de puntos o datos hiperespectrales de plataformas aéreas。Yachiyo工程zh Japón他们的能力和能力daños en puentes y presas con segmentación semántica。洛杉矶agricultoresTambién我们的农业系统imágenes我们的农业系统。

Fotografia

El uso de la visión人工en cámaras y智能手机ha crecido可观的mente en la última década。且这些dispositivos utilizanDetección y seguimiento面部Para centrarse en los rostros, yalgoritmos de combinacionPara crear imágenes panorámicas。此外,integranreconocimiento óptico de caracteres (OCR)oescáneres de códigos de barras o códigos QRPara acceder a información almacenada。

MATLAB,图像处理工具箱™，计算机视觉工具箱™y激光雷达工具箱™比例应用程序，算法的enrenadas que puede utilizar para desarrollar prestaciones de visión人工。深度学习的重要数据imágenes o nubes de puntos, pre - procesarlos, y Puede important datos de Deep Learning for分析。拉斯维加斯工具箱proporcionan包括帕拉iniciarse rapidamente。

Detección de defect tos con MATLAB

Puede实用程序计算机视觉工具箱para检测器anomalías y缺陷有东西的故事，有马奎那利亚馅饼和电路electrónicos，入口奥特罗斯。Puede aumentar las probabilidades de detectar las características adecuadas comenzando con algoritmos de preprocesamiento de imágenes en图像处理工具箱，使用prestaciones tales como laCorrección de la alineación拉segmentacion为什么颜色y厄尔Ajuste de la intensidad de la imagen．

La detección de defect tos suele lograrse con深度学习。与深度学习相关的知识和知识apps etiquetadoras de imagen, vídeos o LiDAR在MATLAB中，que ayudan a etiquette los datos creando máscaras de segmentación semántica o segmentación de instancias。Después, puede entrenar una red de深度学习desde cero o实用transferencia del aprendizaje．卢戈，红色的，红色的，有变化的红色previamente entrenadasPara class los objects en función de anomalías o defect tos。

Detección y seguimiento de objetos con MATLAB

La detección y el seguimiento de object es uno de los usos más conocidos de La visión人工para aplicaciones tales como detección devehiculoso角色，讲座códigos de barrasyDetección de objtos en escenas．喝水可以utilizar深层网络设计师在MATLAB中实现深度学习的目标detección de automóviles con YOLO v3．Primero, se cargan ypreprocesan洛拿督de entrenamiento etiquetados;luego,se定义红色的生命之路v3， y por último, se evalúa su精度ytasa de fallosCon respecto a los datos de validación(基本真理)。Después, se puede utizar la red para detectar automóviles ymostrar cuadros delimitadores苏alrededor。

Uso de visión artificial y Simulink en la simulación de sistemas autónomos

我们的结果是:detección我们的目标是:visión我们的系统是:robótico autónomo我们的决定。El比如▽紧急救援autónomo (AEB) con fusión de传感器demuestra lo fácil que resulta crear modelos de Simulink que integran prestaciones de visión人工的。El modelo tiene dos party: un modelo de visión人造的融合de传感器Para detecta obstáculos delante de UN vehículo, y UN sistema deAdvertencia de colisión正面(FCW)广告协作法automáticamente。Esto muestra cómo se puede utizar动态仿真模块Para integral algitmos de visión人工en una simulación de sistemas más amplia。

Localización y mapeo con计算机视觉工具箱

Puede utizar la visión人工en MATLAB para estimar la posición de cámaras y crear un mapa del entorno conlocalización y mapeo simultáneo visual (vSLAM)，对模型和三维的物体运动中结构的变化y帕拉estimar la profundidad．

Puede estimar la posición de unPar de cámaras estereoscópicas米特拉斯crea un mapa del entorno con prestaciones integradas de MATLAB的故事imageDatastoreybagOfFeatures．El mapa se inicializaidentificando caracteristicas重合Entre el par de imágenes;在Se estima la posición de la cámaraY de las características en el mapa, Y por último, se utiliza el进行了de paquetesPara precisar la posición y la orientación de la cámara medida que se mueve por la escena。

Recuento de objetos

También se puede puzar la visión人造的与之相对应的事物vídeo。En elEjemplo de recuento de células, se aplicanoperadores morfologicosPara segmentar las células, el centro de las células con分析德斑点， y contar el número de cenros identificados。Después，请原谅我在此请求您的协助vídeo。

Las apps de MATLAB, tales como图像裂殖体y颜色阈值，在日常生活中相互作用的比例，在图像上的部分物体。拉app图像区域分析器阿弥陀罗的故事área o centro de masas, entre otras。