机器视觉系统是指通过机器视觉产品将被摄取目标根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，传送给专用的图像处理系统，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

在机器人视觉系统中运用SIFT描述子对现实世界中的目标进行识别，这一研究已经取得了很大的进步。
运用SIFT生成的图像特征向量的性能十分稳定，对旋转、缩放、平移是保持不变性的，对一定程度目标遮挡、光照变化、视点变化、杂物场景和噪声等也能保持很好的不变性。
RANSAC算法早就已经是计算机视觉领域常用的一个进行矫正的标准方法，在标准的RANSAC算法基础上加入了假设评价，改进为R-RANSAC（TheRandomizedRANSAC）算法。
对这两个方面进行论述，运用SIFT（尺度不变特征变换）算法对双目机器人的两幅视觉图像进行匹配，采用带SPRT的R-RANSAC改进算法对匹配过程进行优化，尽可能在短的时间里完成匹配矫正，进而加速整个配准的时间。

在VS2010，OPENCV2.4.9平台下实现的双目视觉系统，MFC代码实现了左右视图的显示，相机标定以及校正的功能。
代码完全可用。

目录：第一章绪论1·1生物视觉通路简介1·2Marr的计算视觉理论框架1·3本书各章内容简介1·4计算机视觉的现状与阅读本书需注意的问题思考题参考文献第二章边缘检测2·1边缘检测与微分滤波器2·2边缘检测与正则化方法2·3多尺度滤波器与过零点定理2·4最优边缘检测滤波器2·5边缘检测快速算法2·6图像低层次处理的其他问题思考题参考文献第三章射影几何与几何元素表达3·1仿射变换与射影变换的几何表达3·2仿射坐标系与射影坐标系3·3仿射变换与射影变换的代数表达3·4不变量3·5由对应点求射影变换3·6点3·7指向和方向3·8平面直线及点线对偶关系3·9空间平面及点面对偶关系3·10空间直线3·11二次曲线与二次曲面思考题参考文献第四章摄像机定标4·1线性模型摄像机定标4·2非线性模型摄像机定标4·3立体视觉摄像机定标4·4机器人手眼定标4·5摄像机自定标技术思考题参考文献第五章立体视觉5·1立体视觉与三维重建5·2极线约束5·3对应基元匹配5·4射影几何意义下的三维重建思考题参考文献第六章运动与不确定性表达6·1欧氏平面上的刚体运动6·2欧氏空间中的刚体运动6·3不确定性的描述6·4不确定性的运算6·5不确定性运算的几个例子6·6三维直线段的不确定性6·7不确定性的显示思考题参考文献第七章基于光流场的运动分析7·1光流场和运动场7·2光流的约束方程7·3微分技术7·4其他方法7·5基于光流场的定性运动解释思考题参考文献第八章长序列运动图像特征跟踪8·1引论8·2参数估计理论初步8·3特征运动模型8·4特征跟踪的阐述8·5匹配8·6实际应用中需要考虑的问题思考题参考文献第九章基于二维特征对应的运动分析9·1极线方程和本质矩阵9·2基于点匹配的运动计算9·3图像是一个空间平面的投影时的运动计算9·4基于直线匹配的运动计算9·5基本矩阵的估计思考题参考文献第十章基于三维特征对应的运动分析10·1由三维点匹配估计运动10·2不需显式匹配的方法10·3从三维直线匹配估计运动10·4从平面匹配估计运动10·5二维-三维的物体定位思考题参考文献第十一章由图像灰度恢复三维物体形状11·1辐射度学与光度学11·2光照模型11·3由多幅图像恢复三维物体形状11·4由单幅图像恢复三维物体形状思考题参考文献第十二章建模与识别12·1CAD系统中的三维模型表达12·2曲线与曲面的表达12·3三维世界的多层次模型12·4由二维图像建模12·5识别的一般原则——问题与策略12·6特征关系图匹配12·7“假设检验”识别方法思考题参考文献第十三章距离图像获取与处理13·1距离传感器13·2数据预处理13·3深度图分割思考题参考文献第十四章计算机视觉系统体系结构讨论与展望14·1计算机视觉系统的基本体系结构14·2视觉系统体系结构讨论14·3主动视觉14·4计算机视觉的应用展望参考文献附录A实验数据及参考结构A·1图像的格式A·2摄像机定标A·3立体视觉A·4基于光流场的运动分析A·5长序列运动图像特征跟踪A·6基于二维特征对应的运动分析A·7基于三维特征对应的运动分析

本书全面介绍了近10年来发展的基于几何的计算机视觉计算方法及其数学基础。
除了上述内容外，其中多摄像机视图几何及其计算方法，值得读者关注。
这是因为当前计算机的性能价格比大大提高，使人们有条件在视觉系统中使用更多的摄像机，以利用冗余的信息，来换取系统对噪声的鲁棒性。
系统对噪声的鲁棒性一直是实用计算机视觉系统的瓶颈问题，解决该问题的可能的办法是：提高摄像机的分辨率、多摄像机方法和近年来大量引进的统计最优化鲁棒算法(本书许多章节也有描述)。
本书对我国专门从事计算机视觉研究的读者有较好的参考价值。
此外，从事相关数学领域研究的人士也值得一读。

计算机视觉的目标就是利用计算机来模拟与人类相当的视觉能力，使得计算机也能够像人类一样能够从二维图像中获取三维信息。
在拥有这种能力的同时，还能够分析获取的三维信息，进一步得到现实世界中物体的形状、姿态等，采用合理的描述方法和存储形式，对其进行识别甚至是理解。
计算机视觉的种类很多，双目立体视觉是目前研究较多的一种技术。
目前，立体视觉的技术已经广泛应用到了日常生活中，并且正在改变着生活的质量及方式，如美国“探索者”登月卫星上的机器人视觉系统，数码相机中的人脸捕捉，排爆机器人对危险物的识别，无人自动车的避障系统等，都将立体视觉技术进行了有效的应用，并且已经影响了日常的生活方式。

最新视觉系统开发，介绍了开发的视觉系统的一些应用功能！

本书是教育部“高等教育面向21世纪教学内容和课程体系改革计划”的研究成果。
本书全面地、系统地介绍了数字图像处理学的基本理论和基本技术，并根据作者多年从事数字图像处理的教学科研的心得体会和科研成果列举了大量的实例，以供读者参考。
全书共分10章，其中包括：绪论，图像、图像系统与视觉系统，图像处理中的正交变换，图像增强，图像编码，图像复原，图像重建，图像分析，数学形态学原理，模式识别的理论和方法。
在每一章的结尾都附有必要的思考题，供教学或自学练习，以便加深对本书所述内容的理解；
同时，随本书还附有光盘一张。
本书作者编制一个数字图像处理软件。
该软件既可作为教学演示和实验工具，也可以在实际图像处理中应用。
本书可供从事信号与信息处理、通信、自动控制、遥感、生物工程、医学、物理学、化学、计算机科学乃至经济、商务及社会科学的科研人员、大专院校的教师及本科生、研究生参考学习。

对摄像机参数标定是三维定位的关键。
立体视觉系统是工业化生产的关键技术，为了准确定位，摄像机必须标定。
标定的方法主要有线性标定与非线性标定。
这里提出采用由粗到精，实现精确标定，补偿相机畸变。

雾天的大气退化图像具有对比度低、景物不清晰的特点，给交通系统及户外视觉系统的应用带来严重的影响。
因而，雾天低对比度图像的清晰化研究有着重要的意义。
图像的清晰化方法具体可分为图像增强和图像恢复两种，本文主要针对图像增强的方法进行研究

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。