基于机器视觉的奶牛体尺参数测量研究
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究目的及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 机器视觉技术研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 奶牛体型测量研究现状 | 第12页 |
| 1.3 技术路线与论文结构 | 第12-14页 |
| 1.3.1 技术路线 | 第12-13页 |
| 1.3.2 论文结构及内容 | 第13-14页 |
| 1.4 小结 | 第14-15页 |
| 2 摄像机标定 | 第15-30页 |
| 2.1 摄像机标定方法概述 | 第15-16页 |
| 2.2 摄像机成像模型 | 第16-20页 |
| 2.2.1 摄像机成像模型的建立 | 第16-17页 |
| 2.2.2 坐标系的定义与转换 | 第17-20页 |
| 2.3 相机标定方法 | 第20-23页 |
| 2.4 HALCON标定 | 第23-29页 |
| 2.4.1 标定板的制作 | 第23-24页 |
| 2.4.2 标定试验 | 第24-29页 |
| 2.4.2.1 单目标定试验 | 第24-27页 |
| 2.4.2.2 双目标定试验 | 第27-29页 |
| 2.5 小结 | 第29-30页 |
| 3 双目测量原理与硬件设计 | 第30-39页 |
| 3.1 双目视觉测量原理 | 第30-34页 |
| 3.1.1 双目视觉测量的数学模型 | 第31-34页 |
| 3.2 双目视测量系统构成 | 第34-35页 |
| 3.2.1 试验平台搭建 | 第35页 |
| 3.3 视觉测量系统硬件选择 | 第35-37页 |
| 3.2.1 摄像机的选择 | 第36页 |
| 3.2.2 镜头的选择 | 第36-37页 |
| 3.2.3 奶牛运动通道 | 第37页 |
| 3.4 图像处理软件选择 | 第37-38页 |
| 3.5 小结 | 第38-39页 |
| 4 图像预处理与奶牛特征获取 | 第39-47页 |
| 4.1 机器视觉技术图形图像 | 第39-41页 |
| 4.2 图像的预处理 | 第41-43页 |
| 4.3 奶牛图像的区域和轮廓的提取 | 第43-46页 |
| 4.4 小结 | 第46-47页 |
| 5 SIFT算子匹配 | 第47-56页 |
| 5.1 多尺度空间极值点检测 | 第48-50页 |
| 5.2 关键点的精确定位 | 第50-53页 |
| 5.3 关键点主方向计算 | 第53页 |
| 5.4 描述子的构造 | 第53-55页 |
| 5.5 小结 | 第55-56页 |
| 6 双目视觉测量试验与分析 | 第56-60页 |
| 6.1 双目测量试验 | 第56-58页 |
| 6.2 试验分析 | 第58-59页 |
| 6.3 小结 | 第59-60页 |
| 7 结论与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 附录 | 第66-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 硕士期间申请专利情况 | 第73页 |
