隨著機器視覺技術(shù)的快速發(fā)展，傳統(tǒng)很多需要人工來手動操作的工作，漸漸地被機器所替代。傳統(tǒng)方法做目標識別大多都是靠人工實現(xiàn)，從形狀、顏色、長度、寬度、長寬比來確定被識別的目標是否符合標準，最終定義出一系列的規(guī)則來進行目標識別。這樣的方法當然在一些簡單的案例中已經(jīng)應用的很好，唯一的缺點是隨著被識別物體的變動，所有的規(guī)則和算法都要重新設(shè)計和開發(fā)，即使是同樣的產(chǎn)品，不同批次的變化都會造成不能重用的現(xiàn)實。 而隨著機器學習，深度學習的發(fā)展，很多肉眼很難...
2022-12-21 17:19:05
