blob分析,opencv检测由人头（头发），应该怎么实现呢？
blob分析,opencv检测由人头（头发），应该怎么实现呢？详细介绍
本文目录一览： blob是什么数据类型
blob是二进制大对象数据类型。
计算机视觉中的Blob是指图像中的一块连通区域，Blob分析就是对前景/背景分离后的二值图像，进行连通域提取和标记。
标记完成的每一个Blob都代表一个前景目标，然后就可以计算Blob的一些相关特征。其优点在于通过Blob提取，可以获得相关区域的信息，但是速度较慢，分析难度大。
计算机视觉中的Blob是指图像中的一块连通区域，Blob分析就是对前景/背景分离后的二值图像，进行连通域提取和标记。
标记完成的每一个Blob都代表一个前景目标，然后就可以计算Blob的一些相关特征，如：面积、质心、外接矩形等几何特征，还可以计算Blob的颜色、纹理特征，这些特征都可以作为跟踪的依据。
blob的分析方法：
Blob分析的重要一个步骤是连通区域的确定。按照处理方式的不同Blob分析基本上分成两种：基于像素扫描的处理方法和基于游程编码（RLE）的处理方法。
前者代表性的方法有递归法与两次扫描法；基于游程编码的方法是对于二值图像有一种编码方法RLE，其基本思想是对连在一起的黑色或者白色像素数（游程）用不同的码字来编码。
其方法：计算连续出现的数据长度来进行压缩。例如：对于数据AAAAABBBBAA而言，RLE的结果是5A4B2A。这样对图像逐行进行RLE，并将相连的像素块合并；最终提取出多个连通区域，得到每个连通区域的链码表和线性表。
以上内容参考：百度百科—blob
oracle中blob,clob,nclob主要区别是什么？
一、指代不同
1、blob：是指图像中的一块连通区域，Blob分析就是对前景/背景分离后的二值图像。
2、clob：是内置类型，将字符大对象 (Character Large Object) 存储为数据库表某一行中的一个列值。
3、nclob：长度可变的字符大对象。
二、特点不同
1、blob：对运动目标在图像平面上的轨迹进行估计的问题。
2、clob：CLOB 对象包含一个指向 SQL CLOB 数据的逻辑指针而不是数据本身。Clob 对象在被创建的事务处理期间有效。
3、nclob：大小可变的CLOB 对象，指向 SQL CLOB 数据的逻辑指针。
三、数据保存方式不同
1、blob：就是使用二进制保存数据。
2、clob：CLOB使用CHAR来保存数据。
3、nclob：使用NCHAR来保存数据。
参考资料来源：百度百科-CLOB
参考资料来源：百度百科-blo
Matlab关于blob算法分析的matlab实现 求助
对图像中相同像素的连通域进行分析 可为机器视觉应用提供图像中的斑点的数量、位置、形状和方向，还可以提供相关斑点间的拓扑结构。Blob分析主要适用于以下图像： 二维目标图像，高对比度图像，存在／缺席检测，数量范围和旋转不变性需求。
蝙蝠算法( bat algorithm，BA) 是 Yang 受微型蝙蝠的回声定位行为方式与优化目标功能的相关联性启发，于 2010 年提出的一种新型的启发式算法。
java blob
java blob是什么，让我们一起了解一下？
Blob是计算机视觉图像中的一块连通区域，Blob分析的就是对前景或背景分离后的二值图像，进行连通域提取和标记以及计算Blob的一些相关特征，而且通过Blob提取，还可以获得相关区域的信息。
Blob分析的重要一个步骤是连通区域的确定，那么它的优缺点是什么？
优点：
Blob在目标跟踪的优势有：
1、通过Blob提取，可以获得相关区域的信息，这些信息可以作为边缘监测器或者角点检测器的补充信息。在目标识别中，Blob可以提供局部的统计信息和外貌信息，这些信息能够为目标识别和跟踪提供依据。
2、可以利用Blob对直方图进行峰值检测。
3、Blob还可以作为纹理分析和纹理识别的基元。
4、通过Blob分析，可以得到目标的个数及其所在区域，在进行目标匹配时，不需要对全局图像进行搜索。
缺点：
1、速度过慢，要整个区域作逐点扫描。
2、Blob分析难度大。这是一纯几何学上的问题，一个不规则的形状，如何计算它的面积、大小没有简单易行的算法，太过复杂，运算时间就长，速度就更慢了。
3、实际应用。Blob算法在实际应用中，非常依赖光源。几乎可以说，Blob算法如果离开了一个可靠的光源设计，则完全不起作用。
那么java是怎样对Blob读写的？示例如下：
package?com.you.sister; ? import?java.io.BufferedInputStream; import?java.io.BufferedOutputStream; import?java.io.DataOutputStream; import?java.io.File; import?java.io.FileInputStream; import?java.io.FileOutputStream; import?java.io.InputStream; import?java.sql.Blob; import?java.sql.Connection; import?java.sql.DriverManager; import?java.sql.PreparedStatement; import?java.sql.ResultSet; import?java.util.Properties; ? public?class?BlobTest?{ ? public?static?Connection?conn; public?static?Connection?getConn()?throws?Exception?{ FileInputStream?fis?=?new?FileInputStream(new?File("jdbc.properties")); Properties?prop?=?new?Properties(); prop.load(fis); String?driver?=?prop.getProperty("jdbc.driver"); String?url?=?prop.getProperty("jdbc.url"); String?username?=?prop.getProperty("jdbc.username"); String?password?=?prop.getProperty("jdbc.password"); Class.forName(driver); return??DriverManager.getConnection(url,?username,?password); } public?static?void?main(String[]?args)?throws?Exception?{ conn?=?getConn(); readBlob(); writeBlob(); conn.close(); } /** *?从数据库中读大对象出来 *?保存在本地 */ public?static?void?readBlob()?{ try?{ String?readSql?=?"select?*?from?emp?where?empno?=??"; PreparedStatement?ps?=?conn.prepareStatement(readSql); ps.setInt(1,?7369); ResultSet?rs?=?ps.executeQuery(); while?(rs.next())?{ Blob?image?=?rs.getBlob("image"); DataOutputStream?dos?=? //?在FileOutputStream中指定文件输出路径 new?DataOutputStream(new?FileOutputStream(7369?+?"_image.jpeg")); InputStream?fis?=?image.getBinaryStream(); int?out; byte[]?outByte?=?new?byte?[100]; //?将blob对象输入流写入本地输出流中 while?((out?=?fis.read(outByte))?!=?-1)?{ dos.write(outByte); } fis.close(); dos.flush(); dos.close(); } rs.close(); ps.close(); }?catch?(Exception?e)?{ e.printStackTrace(); } } /** *?将大对象文件保存进数据库中 */ public?static?void?writeBlob()?{ try?{ BufferedInputStream?fis?=? new?BufferedInputStream(new?FileInputStream(new?File("D:\\Tulips.jpg"))); //?如果是新插入字段，则将大对象对应字段插入为empty_clob(); //?如果是修改，则可以先update?该行数据，将大对象对应字段设置为empty_clob(); String?writeSql?=?"select?*?from?emp?where?empno?=???for?update"; PreparedStatement?ps?=?conn.prepareStatement(writeSql); ps.setInt(1,?7499); conn.setAutoCommit(false); ResultSet?rs?=?ps.executeQuery(); while?(rs.next())?{ oracle.sql.BLOB?image?=?(oracle.sql.BLOB)rs.getBlob("image"); BufferedOutputStream?bos?=?new?BufferedOutputStream(image.getBinaryOutputStream()); int?c; //?将实际文件中的内容以二进制的形式来输出到blob对象对应的输出流中 while?((c?=?fis.read())?!=?-1)?{ bos.write(c); } fis.close(); bos.close(); } conn.commit(); rs.close(); ps.close(); }?catch?(Exception?e)?{ e.printStackTrace(); } } }
正运动技术VPLC711有哪些功能？
VPLC711是正运动推出的一款机器视觉运动控制一体机，它的功能分为运动控制功能和机器视觉功能：
1、运动控制功能：
（1）点位运动、直线插补、圆弧插补、连续轨迹加工、机械手功能；
（2）电子凸轮、电子齿轮、同步跟随、位置锁存、虚拟轴叠加；
（3）S曲线加减速，SS曲线加减速，轨迹运动更柔和；
（4）高速PSO输出，支持1D/2D/3D的高速位置同步输出；
（5）支持视觉飞拍、高速点胶、激光加工等应用。
2、机器视觉功能：
（1）视觉定位、Blob分析、视觉测量、检测识别等；
（2）支持第三方视觉。
视觉定位和视觉检测技术有哪些共同点和不同点？
视觉定位和视觉检测技术都是机器视觉领域的重要应用，它们在共同点和不同点方面有以下特点：
共同点：
两者都使用视觉算法：视觉定位和视觉检测技术都需要使用视觉算法对图像进行处理和分析，包括图像预处理、形态学处理、边缘提取等，以及结合深度学习的图像增强等算法。
两者都需要进行图像处理：视觉定位和视觉检测技术都需要对获取的图像进行处理，以提取出有用的信息。
不同点：
目的不同：视觉定位技术的目的是确定目标对象在图像中的位置和姿态，而视觉检测技术的目的是检测图像中是否存在特定的缺陷、字符或者物体表面等信息。
难度不同：视觉定位的难度相对较低，主要关注目标对象的位置和姿态的准确性，而视觉检测需要检测图像中更丰富的信息，对算法的要求更高，也更复杂。
总之，视觉定位和视觉检测技术虽然都是基于图像处理的机器视觉技术，但是在具体的应用场景、目标和要求上存在明显的差别。
机器视觉定位和机器视觉检测其实同属同一行业，在机器视觉系统的应用中，有些人用于定位，有些由于检测，因此就有了不同的叫法，比如自动打孔，那用途就是定位，检查产品缺陷时就是用到的就是检测，就好比买了菠萝，有些人直接当水果生吃，有些人用来做海鲜菠萝炒饭，有些人用来、做糕点是一个道理，具体的应用要根据实际情况要求而定，叫法上也就自然有所差异了。
关键不在于视觉而在于机器人，机器人会按照设定好的路径及算法进行移动，重复定位精度极高，也就是说保证了检测的点，至于用视觉还是射线还是超声探测，都是另外一码事，与传统检测手段相比，从静态变为了动态，几乎可以无死角。再就是对于每个工件来说，检测的点都是一样的，即使细小的差异也能被发现，检测的精度更高了。
视觉定位和
视觉定位，视觉检测，视觉测量都属于机器视觉的领域。
首先来说共同点，同样使用视觉算法，因此在图像预处理，图像形态学，Blob分析，边缘提取等方面的算法以及思路是一样的。大部分的视觉算法库提供的视觉算法函数都是可以被调用的。
不同点，视觉定位类项目侧重于精度，更多的需要配合自动化设备，比如说机器人，轴组等，在图像处理后通过手眼标定算法将像素坐标系转化成其他的坐标，有时配合激光传感器等实现坐标系的统一。在应用场景方面，有2维定位抓取，3维无序抓取等。在移动机器人领域，视觉定位类项目又分为视觉SLAM等。综上，视觉定位项目侧重于多重技术的结合。视觉检测技术侧重于稳定性，算法方面，结合深度学习，预处理算法，图像增强等实现对物体表面的缺陷检测，字符识别等，在计算机视觉领域，有OCR字符检测，人脸识别，自动驾驶等等。综上，视觉检测技术更侧重于视觉算法本身的深挖。
双目视觉三维点云获取要学习什么知识
双目立体视觉的研究一直是机器视觉中的热点和难点。使用双目立体视觉系统可以确定任意物体的三维轮廓，并且可以得到轮廓上任意点的三维坐标。因此双目立体视觉系统可以应用在多个领域。现说明介绍如何基于HALCON实现双目立体视觉系统，以及立体视觉的基本理论、方法和相关技术，为搭建双目立体视觉系统和提高算法效率。
双目立体视觉是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。双目立体视觉系统一般由双摄像机从不同角度同时获得被测物的两幅数字图像，或由单摄像机在不同时刻从不同角度获得被测物的两幅数字图像，并基于视差原理恢复出物体的三维几何信息，重建物体三维轮廓及位置。双目立体视觉系统在机器视觉领域有着广泛的应用前景。
HALCON是在世界范围内广泛使用的机器视觉软件。它拥有满足您各类机器视觉应用需求的完善的开发库。HALCON也包含Blob分析、形态学、模式识别、测量、三维摄像机定标、双目立体视觉等杰出的高级算法。HALCON支持Linux和Windows，并且可以通过C、C、C#、VisualBasic和Delphi语言访问。另外HALCON与硬件无关，支持大多数图像采集卡及带有DirectShow和IEEE1394驱动的采集设备，用户可以利用其开放式结构快速开发图像处理和机器视觉应用软件。
如何选择机器视觉软件
目前市场上机器视觉软件分为以下几类：
1、以Halcon，VisionPro为代表的传统机器视觉软件，通过调用各种算法因子，针对目标特征，定制化设置各种参数。其擅长解决以测量为主的定量问题，和判断有无的简单问题，但对复杂检测类的需求，漏检率/误检率较高。虽然软件价格一降再降，国产软件售价仅几千元甚至免费，但前期开发和后期维护成本较高，在使用时面临很大的局限性。
2、以康耐视的VIDI、Sualab(已被康耐视收购)为代表的深度学习软件，将深度学习的标注、训练、测试流程，以PC软件的方式进行封装，降低了用户使用深度学习技术的门槛。主要解决传统视觉无法解决的复杂缺陷检测难题，或用深度学习的标注方法，提高开发效率。但从实际应用效果来看，当前的深度学习主要以监督学习为主，针对不同场景，需要大量的模型选择、调参等工作，无法针对所有场景，通用性的解决，因此，并没有解决传统算法需要定制开发的难题，并且用户的使用门槛较高，普通工程师对深度学习的调参一般没有基础。
3、北京矩视智能创新性的提供了一款云端的工业视觉深度学习工具，线上实现标注、训练、测试流程，依靠在云端积累的大量不同场景的深度学习模型库，用户上传、标注图片后，将由云端自动匹配最优的深度学习模型和参数进行训练，用户无需任何操作，线上测试效果后，下载SDK即可本地化运行，真正做到通用级的工业视觉深度学习工具。同时在商业上，矩视智能将云端工具直接免费，下载sdk后，仅需购买Lisence加密狗，即可本地运行，致力于将深度学习技术应用于所有的工业视觉场景中。
1、根据应用的不同分别选用CCD或CMOS相机 CCD相机主要应用在运动物体的图像提取，如贴片机机器视觉，当然随着CMOS技术的发展，许多贴片机也在选用CMOS照相机。用在视觉自动检查的方案或行业中一般用CCD相机比较多。 CMOS相机由成本低，功耗低也应用越来越广泛。
作为机器视觉系统的重要组成部分，图像处理软件主要通过对图像的分析、处理和识别，实现对特定目标特征的检测。由于机器视觉系统在现代工业领域的广泛应用，使应用于机器视觉系统的机器视觉软件技术得到了高速发展，国内这方面比较出色的机器视觉软件例如湖南科天健光电技术有限公司自己研发的AcutEye软件应用比较广泛。
目前，机器视觉软件的竞争，已从过去单纯追求软件多功能的竞争，转向对检测算法的准确性、高效性的竞争。常规的机器视觉软件均可提供搜索、光学字符识别、边缘、blob分析、卡尺工具等多种检测功能，但由于算法设计的不同，其检测效果却存在较大的差异。优秀的机器视觉软件可对图像中的目标特征进行快速而准确的检测，并最大限度的减少对硬件系统的依赖性。面对不同公司的机器视觉软件，客户在挑选时应该考虑哪些因素呢?
1.定位
对象或特征的精确定位是一个检测系统或由视觉引导的运动系统的重要功能。
2.光学装置与照明
适当的光学装置和照明对视觉应用的成功至关重要。
3.完整的工具集对绑在一起的多个工具
机器视觉软件主要以两种典型的形式出售，一种是完整的视觉工具集，另一种是用于特定任务的工具的应用，最终用户的应用将决定是使用一套完整的视觉工具集还是使用众多的特定的工具。
4.编程和操作方便 简洁、直观的图形界面是容易使用和设置的关键
机器视觉产品主要区别在于他们的图形接口，接口应该从“设置”和“操作”两方面来评价。
5.亚象素精度
机器视觉算法具有亚象素的能力，即这些算法能够测量或得出比一个象素更小的单位。
6.将来的升级
机器视觉系统可应用在各种场合，当选择一个系统时应考虑系统将来的升级。
7.图象预处理
图象预处理算法能把图象的特征点放大，以使视觉工具能更好的检测它们。
8.视觉引导的运动
如果你的应用需要一个视觉系统来引导机器人，那么必须知道视觉系统与运动系统是如何集成的。
9.系统集成
10.工厂层连接
通用的接口象串口(RS-232)、RS-485、并口、Ethernet、Devicenet、数字I/O、IEEE-1394和USB等，更新的接口如cameralink、Coaxpress也得到了广泛的应用，当评估视觉系统时，要考虑工厂层的可连接性
希望我的回答对你有帮助！
opencv检测由人头（头发），应该怎么实现呢？
最简单的办法：
1. 滤波- 去噪
2. 二值化 - 可以根据直方图，提取头部图像，不过这个时候肯定还有其他的噪声
3. 形态学分析- 强化头部图像的特征
3. Blob分析- 分析头部图像的特征数据 做一个模式匹配
4. 输出人头的数量，位置等参数
在网上下载一个图像识别的源码，分析分析也许有帮助。