机器视觉项目基础框架

简介: 机器视觉项目基础框架 【注意,这个框架已经过时,最新的内容请查看gomfctemplate】     一、背景  ​              虽然OPENCV是可以在多平台下面运行,并且通过封包(DLL)的形式,可以被多种程序所调用,但是在windows平台下面,OPENCV和MFC程序一起使用还是最常见,也是功能最强大的。
                                        机器视觉项目基础框架
【注意,这个框架已经过时,最新的内容请查看gomfctemplate】 
   一、背景
 ​              虽然OPENCV是可以在多平台下面运行,并且通过封包(DLL)的形式,可以被多种程序所调用,但是在windows平台下面,OPENCV和MFC程序一起使用还是最常见,也是功能最强大的。这里搭建基础的MFC+OPENCV框架,为在此之上进行机器视觉设计奠定基础。在实现的过程中,有许多选择是由于自己的偏好和习惯,请辩证分析。
   二、MFC部分具体设计实现
             1)创建MFC对话框程序
            
                2)添加并且设计menu,挂在主窗体上
    
3)添加tab并且编写内容,创建对应成员变量,在initdialog中添加相关内容
新创建对话框资源, style为 child,Border为None,适当大小。双击窗体,创建对应的类
  并且添加到类和initdialog中去
  并且编写触发响应代码
   三、结合OPENCV    
       到此为止,得到的是一个带有菜单和tab的mfc基础框架,这种框架用来做机器视觉是比较方便的。下面要做的就是mfc程序如何和opencv共同使用。这里推荐参考于仕琪在其网站上的相关资料。
   四、小结
      这种机遇mfc,并且添加菜单和 tab的程序模板,是比较方便用来进行机器视觉程序设计的。mfc程序的设计相对来所,比较繁琐,但是如果我们在设计的时候,需要获得实时的图像,比较直接方便的方法还是opencv+mfc的方法;如果可以采用离线图片的话,可以选择csharp+opencv封包的方法,后一种方法调试比较复杂。
      我认为,搭建这样的框架,并且把常用的算法集成其中,对于项目的快速开发使用,是非常有价值的。感谢阅读,代码在此。


http://pan.baidu.com/s/1eQISUbg



目前方向:图像拼接融合、图像识别 联系方式:jsxyhelu@foxmail.com
目录
相关文章
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 定位技术
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现裂缝的检测识别(C#代码UI界面版)
本项目基于YOLOv8模型与C#界面,结合Baumer工业相机,实现裂缝的高效检测识别。支持图像、视频及摄像头输入,具备高精度与实时性,适用于桥梁、路面、隧道等多种工业场景。
476 27
|
机器学习/深度学习 PyTorch 算法框架/工具
深度学习之格式转换笔记(一):模型文件pt转onnx转tensorrt格式实操成功
关于如何将深度学习模型从PyTorch的.pt格式转换为ONNX格式,然后再转换为TensorRT格式的实操指南。
2079 0
深度学习之格式转换笔记(一):模型文件pt转onnx转tensorrt格式实操成功
|
存储 算法 C++
【Qt应用开发】复刻经典:基于Qt实现Windows风格计算器(加减乘除、删除、归零功能全解析)
在Qt中,"栈"的概念主要体现在两个层面:一是程序设计中的数据结构——栈(Stack),二是用户界面管理中的QStackedWidget控件。下面我将分别简要介绍这两个方面:
405 4
|
11月前
|
人工智能 小程序 API
【一步步开发AI运动小程序】十七、如何识别用户上传视频中的人体、运动、动作、姿态?
【云智AI运动识别小程序插件】提供人体、运动、姿态检测的AI能力,支持本地原生识别,无需后台服务,具有速度快、体验好、易集成等优点。本文介绍如何使用该插件实现用户上传视频的运动识别,包括视频解码抽帧和人体识别的实现方法。
|
机器学习/深度学习 并行计算 数据可视化
目标分类笔记(二): 利用PaddleClas的框架来完成多标签分类任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
这篇文章介绍了如何使用PaddleClas框架完成多标签分类任务,包括数据准备、环境搭建、模型训练、预测、评估等完整流程。
927 0
目标分类笔记(二): 利用PaddleClas的框架来完成多标签分类任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
|
编解码 数据可视化 定位技术
60行代码就可以训练/微调 Segment Anything 2 (SAM 2)
本文演示了如何在仅60行代码内(不包括标注和导入)对SAM2进行微调。
971 1
60行代码就可以训练/微调 Segment Anything 2 (SAM 2)
|
计算机视觉
基于QT的opencv插件框架qtCvFrameLearn实战
这篇文章详细介绍了如何基于Qt框架开发一个名为qtCvFrameLearn的OpenCV插件,包括项目配置、插件加载、Qt与OpenCV图像转换,以及通过各个插件学习OpenCV函数的使用,如仿射变换、卡通效果、腐蚀、旋转和锐化等。
290 10
|
存储 人工智能 自然语言处理
【AI大模型】Transformers大模型库(五):AutoModel、Model Head及查看模型结构
【AI大模型】Transformers大模型库(五):AutoModel、Model Head及查看模型结构
904 0
|
机器学习/深度学习 Python
【Python】已解决:ModuleNotFoundError: No module named ‘paddle’
【Python】已解决:ModuleNotFoundError: No module named ‘paddle’
1709 1