1樓：匿名使用者
hdpe孔數* 管徑大小，例如hdpe 7*100
梅花管就是多孔管形狀為梅花型或方型,孔數從3孔到9孔等,pe多孔管截面呈圓孔狀集合,連線方便快捷。
2樓：匿名使用者
畫好。用中文標識就行了
3樓：我的
在智施圖裡都是用中文標識
影象處理可以用到哪些實際應用中
4樓：
1.衛星影象處理
衛星影象處理(satellite image processing)，用計算機對遙感影象進行分析，以達到所需結果的技術。衛星影象處理方法在地圖製圖中的不斷應用，不僅為地圖製圖人員提供了更加準確的資料資訊，還且能有效的彌補傳統地圖製圖中帶來的不足，為製圖人員提供了便利。
2.醫學影象處理
醫學影像學部分涵蓋x線、ct、mri、超聲、核素顯像五類醫學影像，著重分析各類影像的成像原理和臨床應用。醫學影象處理部分包括醫學影象處理的基本概念、影象增強、影象分割、影象配準、影象視覺化幾個主要部分。
3.面孔識別,特徵識別
面部識別又稱人臉識別、面像識別、面容識別等等，面部識別使用通用的攝像機作為識別資訊獲取裝置。以非接觸的方式獲取識別物件的面部影象，計算機系統在獲取影象後與資料庫影象進行比對後完成識別過程。
面部識別是基於生物特徵的識別方式 ，與指紋識別等傳統的識別方式相比，具有實時、準確、高精度、易於使用、穩定性高、難仿冒、價效比高和非侵擾等特性，較容易被使用者接受。
4.顯微影象處理
顯微影象是指在顯微鏡裡觀察到的影象。隨著計算機影象處理技術和模式識別的發展，對顯微影象進行分析處理已經逐漸在科學研究中得到應用，其中最重要的一個方面是對微生物進行分類識別。
5.汽車障礙識別
汽車想要擁有自動駕駛的能力，第一步必須具備與人類一樣的形狀識別能力，從而掌握周圍的情況。而自動駕駛汽車上面的攝像頭和鐳射雷達等就相當於汽車的眼睛，對道路和行人等進行探測和識別。
由於影象極大豐富的資訊以及難以手工建模的特性，深度學習能最大限度的發揮其優勢。也就是說深度學習就是將攝像頭、以及雷達中探測到的資訊進行識別，再通過晶片的運算，得出結論。
5樓：_驚天
1 平面設計
2 介面設計
3 插畫設計
4 網頁設計
5 繪畫與數碼藝術
6 數碼影像後期處理
7 動畫與cg設計
8 效果圖後期製作
在影象處理中有哪些演算法？
6樓：天天天藍
1、影象變換：
由於影象陣列很大，直接在空間域中進行處理，涉及計算量很大。採用各種影象變換的方法，如傅立葉變換、沃爾什變換、離散餘弦變換等間接處理技術，將空間域的處理轉換為變換域處理，可減少計算量，獲得更有效的處理。它在影象處理中也有著廣泛而有效的應用。
2、影象編碼壓縮：
影象編碼壓縮技術可減少描述影象的資料量，以便節省影象傳輸、處理時間和減少所佔用的儲存器容量。
壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進行。
編碼是壓縮技術中最重要的方法，它在影象處理技術中是發展最早且比較成熟的技術。
3、影象增強和復原：
影象增強和復原的目的是為了提高影象的質量，如去除噪聲，提高影象的清晰度等。
影象增強不考慮影象降質的原因，突出影象中所感興趣的部分。如強化影象高頻分量，可使影象中物體輪廓清晰，細節明顯；如強化低頻分量可減少影象中噪聲影響。
4、影象分割：
影象分割是數字影象處理中的關鍵技術之一。
影象分割是將影象中有意義的特徵部分提取出來，其有意義的特徵有影象中的邊緣、區域等，這是進一步進行影象識別、分析和理解的基礎。
5、影象描述：
影象描述是影象識別和理解的必要前提。
一般影象的描述方法採用二維形狀描述，它有邊界描述和區域描述兩類方法。對於特殊的紋理影象可採用二維紋理特徵描述。
6、影象分類：
影象分類屬於模式識別的範疇，其主要內容是影象經過某些預處理（增強、復原、壓縮）後，進行影象分割和特徵提取，從而進行判決分類。
影象分類常採用經典的模式識別方法，有統計模式分類和句法模式分類。
7樓：匿名使用者
影象處理的演算法很多，涉及的
範圍很廣，如果你感興趣可以買一本岡薩雷斯的《數字影象處理》來看看。我是影象演算法工程師，我們工程領域用的比較多的影象演算法有影象去噪，影象增強，影象色域轉換，影象去壞點，影象復原，影象縮放，影象壓縮，另外近幾年也特別流行做一些多幀影象合成方面的演算法。
8樓：匿名使用者
影象處理基本演算法操作從處理物件的多少可以有如下劃分：
一）點運算：處理點單元資訊的運算
二）群運算：處理群單元 （若干個相鄰點的集合）的運算1.二值化操作
影象二值化是影象處理中十分常見且重要的操作，它是將灰度影象轉換為二值影象或灰度影象的過程。二值化操作有很多種，例如一般二值化、翻轉二值化、截斷二值化、置零二值化、置零翻轉二值化。
2.直方圖處理
直方圖是影象處理中另一重要處理過程，它反映影象中不同畫素值的統計資訊。從這句話我們可以瞭解到直方圖資訊僅反映灰度統計資訊，與畫素具體位置沒有關係。這一重要特性在許多識別類演算法中直方圖處理起到關鍵作用。
3.模板卷積運算
模板運算是影象處理中使用頻率相當高的一種運算，很多操作可以歸結為模板運算，例如平滑處理，濾波處理以及邊緣特徵提取處理等。這裡需要說明的是模板運算所使用的模板通常說來就是nxn的矩陣（n一般為奇數如3,5,7,...），如果這個矩陣是對稱矩陣那麼這個模板也稱為卷積模板，如果不對稱則是一般的運算模板。
我們通常使用的模板一般都是卷積模板。如邊緣提取中的sobel運算元模板。
影象處理和計算機視覺的區別
9樓：藍眼睛
1、程度不同
影象處理，用計算機對影象進行分析，以達到所需結果的技術。
計算機視覺是一門研究如何使機器「看」的科學，更進一步的說，就是是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，並進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的影象。
2、內容不同
影象處理技術一般包括影象壓縮，增強和復原，匹配、描述和識別3個部分。
計算機視覺技術包括影象獲取、預處理、特徵提取、檢測分割、高階處理。
3、應用程度不同
影象處理應用於：攝影及印刷、衛星影象處理、醫學影象處理、面孔識別，特徵識別、顯微影象處理、汽車障礙識別
計算機視覺應用於：視覺是各個應用領域，如製造業、檢驗、文件分析、醫療診斷，和軍事等領域中各種智慧/自主系統中不可分割的一部分。由於它的重要性，一些先進國家，例如美國把對計算機視覺的研究列為對經濟和科學有廣泛影響的科學和工程中的重大基本問題，即所謂的重大挑戰。
10樓：匿名使用者
一、重點不同
1、影象處理側重在「處理」影象，如增強，還原，去噪，分割。
2、計算機視覺重在使用計算機來模擬人的視覺。
二、 作用不同
1、計算機視覺使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的影象。
2、影象處理用工業相機、攝像機、掃描器等裝置經過拍攝得到的一個大的二維陣列。
擴充套件資料
計算機視覺關注的目標在於充分理解電磁波，主要是可見光與紅外線部分，遇到物體表面被反射所形成的影象，而這一過程便是基於光學物理和固態物理，一些尖端的影象感知系統甚至會應用到量子力學理論，來解析影像所表示的真實世界。
物理學中的很多測量難題也可以通過計算機視覺得到解決，例如流體運動。也由此，計算機視覺同樣可以被看作是物理學的拓展。
影象處理應用：
1、攝影及印刷
2、衛星影象處理（satellite image processing）
3、醫學影象處理（medical image processing）
4、面孔識別,特徵識別（face detection, feature detection, face identification）
5、顯微影象處理（microscope image processing）
6、汽車障礙識別（car barrier detection）
11樓：石鑫華視覺網
樓上的的回答很關鍵。這裡再加一些：
影象處理，針對影象本身進行一些處理，這裡可以是工業、醫療、娛樂、多**、廣告等多個行業的，如常見的photoshop也是影象處理軟體，使用此軟體從事相關工作的人也是影象處理人員。其它行業也有類似的效果，即將原始影象，通過一些演算法、技術、手段等，轉換成使用者自己認為理想的影象，即把影象給處理了。
計算機視覺，或者說是機器視覺（計算機視覺與機器視覺略有不同，不過更相近），則類似於人類的視覺效果，只不過是用到了機器、計算機上。這其中，大部分的機器視覺，都包含了影象處理的過程，只有影象處理過後，才能找到影象中需要的特徵，從而更進一步的執行其它的指令動作，如機械手臂的運動、機臺的移動等，這些應用在大學裡主要表現在機器人上，如機器人踢球、下棋等，在工業上，則主要應用於工業機器人，完成自動生產、裝配、檢測等工作，富士康就有大量的機器人，在農業上，則表現在一些自動收割機，如棉花收割，自動分類機器。
當然也有一些機器視覺是不需要影象處理的，如經過相機鏡頭等直接連線到顯示器上觀察的，結果好壞是由人來判斷的，這時影象處理的過程是由人自己完成的，而不是計算機。還有一些影象感測器有固定的特性，如顏色感測器，那樣只會有訊號出來即可，也是沒有影象處理的。
計算機視覺，一定是包含計算機的，而機器視覺，則不一定需要計算機，可以是智慧相機，也可以是影象感測器，當然也可以使用計算機完成。
12樓：娜莉
」計算機視覺「，是指用計算機實現人的視覺功能，對客觀世界的三維場景的感知、識別和理解。計算機視覺是一個處於指示前沿的領域。我們認為計算機視覺，或簡稱為「視覺」，是一項事業，它與研究人類或動物的視覺是不同的。
它藉助於幾何、物理和學習技術來構築模型，從而用統計的方法來處理資料。因此從我們的角度看，在透徹理解攝像機效能與物理成像過程的基礎上，視覺對每個畫素進行簡單的推理，將在多幅影象中可能得到的資訊綜合成和諧的整體，確定畫素集之間的聯絡以便將它們彼此分割開，或推斷一些形狀資訊，使用幾何資訊或概率統計技術來識別物體。
」機器視覺「，即採用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是指通過機器視覺產品（即影象攝取裝置，分cmos和ccd兩種）把影象抓取到，然後將該影象傳送至處理單元，通過數字化處理，根據畫素分佈和亮度、顏色等資訊，來進行尺寸、形狀、顏色等的判別。進而根據判別的結果來控制現場的裝置動作。
目前廣泛應用於食品和飲料、化妝品、建材和化工、金屬加工、電子製造、包裝、汽車製造等行業。
機器視覺是個相對較新的技術，它為製造工業在提高產品質量、提高生產效率和操作安全性上提供了許多技術。在其他相關技術中，機器視覺包括影象數字化、影象操作和影象分析，通常使用計算機來完成，所以說它是一門覆蓋影象處理和計算機視覺的專業。然而，我們又強調過機器視覺、計算機視覺和影象處理不是同義的。
它們其中之一都不是任何其他兩個的子集。計算機視覺是電腦科學的一個分支，而機器視覺是系統工程一個特殊領域。機器視覺沒有說明要使用計算機，但是在獲取高速處理速度上經常會使用特殊的影象處理硬體，這個速度是普通計算機所不能達到的。
機器視覺是計算機視覺在工廠自動化的一個應用。正如監視員在一個裝配線上工作，可視地監視物件並判斷其質量，因此機器視覺系統使用照相機和影象處理軟體來完成類似的監視。一個機器視覺系統是一個在基於數字影象分析上作決定的計算機。
綜上所述，其實機器視覺和計算機視覺並沒有很清晰的界限，而是緊密的聯絡在一起，它們有著相同的理論，只是在實際應用中有所不同，計算機視覺與機器視覺都是要從影象或影象序列中獲取對世。
請問哪位知道從重慶到貴州荔波小七孔的自駕路線？以及水春河谷漂
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