其次是應(yīng)用度會加速深化。機(jī)器視覺的應(yīng)用領(lǐng)域?qū)M(jìn)一步拓展和深化，從工業(yè)、制藥、印刷、檢測等逐漸向更多新興領(lǐng)域邁進(jìn)。未來在智能機(jī)器人、自動(dòng)駕駛、人臉識別、安防、等領(lǐng)域的應(yīng)用將會越來越多。

競爭度會日臻激烈。隨著普及度和應(yīng)用度的不斷變化，未來進(jìn)軍機(jī)器視覺的企業(yè)將會越來越多，屆時(shí)不管是國內(nèi)外企業(yè)競爭還是國內(nèi)企業(yè)競爭都會加熱化，群雄逐鹿之際，有可能強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合、強(qiáng)弱兼并、后來居戲碼都將上演，直到新的平衡到來之前，全球機(jī)器視覺市場都將是一派火熱景象。

在這樣的市場環(huán)境下，維視智造在機(jī)器視覺系統(tǒng)研發(fā)領(lǐng)域?qū)⑹钢静挥鍒?jiān)持奮進(jìn)，秉持“智能視覺，推動(dòng)品質(zhì)生活”不斷前行。

圖像輸入、預(yù)處理：圖像輸入：對于不同的圖像格式，有著不同的存儲格式，不同的壓縮方式，目前有OpenCV，CxImage等開源項(xiàng)目 。預(yù)處理：主要包括二值化，噪聲去除，傾斜較正等二值化：對攝像頭拍攝的圖片，大多數(shù)是彩像，彩像所含信息量巨大，條碼識別接口，對于圖片的內(nèi)容，我們可以簡單的分為前景與背景，為了讓計(jì)算機(jī)更快的，更好的識別文字，識別條碼類型，我們需要先對彩進(jìn)行處理，使圖片只前景信息與背景信息，可以簡單的定義前景信息為黑色，背景信息為白色，這就是二值化圖了。



一個(gè)好的OCR軟件，除了有一個(gè)穩(wěn)定的影像處理及識別核心，以降低錯(cuò)誤率外，人工校正的操作流程及其功能，亦影響OCR的處理效率，條碼識別，因此，文字影像與識別文字的對照，及其屏幕信息擺放的位置、還有每一識別文字的候選字功能、拒認(rèn)字的功能、及字詞后處理后特意標(biāo)示出可能有問題的字詞，都是為使用者設(shè)計(jì)盡量少使用鍵盤的一種功能，當(dāng)然，不是說系統(tǒng)沒顯示出的文字就一定正確，就像完全由鍵盤輸入的工作人員也會有出錯(cuò)的時(shí)候，這時(shí)要重新校正一次或能允許些許的錯(cuò)，就完全看使用單位的需求了。結(jié)果輸出



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