隨著(zhu)機(ji)器視(shi)覺技(ji)術的(de)快(kuai)速(su)發(fa)展(zhan)，傳統很(hen)多(duo)需要人工(gong)(gong)(gong)來手動操作(zuo)的(de)工(gong)(gong)(gong)作(zuo)，漸漸地被機(ji)器所(suo)替代。傳統方法(fa)(fa)做目(mu)標(biao)識別大多(duo)都(dou)是(shi)靠人工(gong)(gong)(gong)實(shi)現(xian)，從(cong)形狀、顏色、長(chang)度、寬度、長(chang)寬比來確定被識別的(de)目(mu)標(biao)是(shi)否符合標(biao)準，最終定義出(chu)一(yi)系列的(de)規(gui)則(ze)來進行目(mu)標(biao)識別。這樣的(de)方法(fa)(fa)當然在一(yi)些簡單的(de)案例中已(yi)經應(ying)用的(de)很(hen)好(hao)，唯一(yi)的(de)缺點是(shi)隨著(zhu)被識別物體的(de)變動，所(suo)有的(de)規(gui)則(ze)和算法(fa)(fa)都(dou)要重(zhong)新設(she)計和開發(fa)，即使是(shi)同(tong)(tong)樣的(de)產(chan)品，不(bu)同(tong)(tong)批次的(de)變化都(dou)會造成不(bu)能重(zhong)用的(de)現(xian)實(shi)。

       而隨著機器學習，深度學習的發展，很多肉眼很難去直接量化的特征，深度學習可以自動學習這些特征，這就是深度學習帶給我們的優點和前所未有的吸引力。很多特征我們通過傳統算法無法量化，或者說很難去做到的，深度學習可以。特別是在圖像分類、目標識別這些問題上有顯著的提升。

       視覺常用的目標識別方法有三種：Blob分析法（BlobAnalysis）、模板匹配法、深度學習法。下面(mian)就三(san)種(zhong)常用(yong)的目標識別方法進行對比。

Blob分析(xi)法（BlobAnalysis）

        在計算機視覺中的Blob是指圖像中的具有相似顏色、紋理等特征所組成的一塊連通區域。Blob分析（BlobAnalysis）是對圖像中相同像素的連通域進行分析(該連通域稱為Blob)。其過程就是將圖像進行二值化，分割得到前景和背景，然后進行連通區域檢測，從而得到Blob塊的過程。簡單來說，blob分析就是在一塊“光滑”區域內，將出現“灰度突變”的小區域尋找出來。

       舉例來說，假如現在有一塊剛生產出來的玻璃，表面非常光滑，平整。如果這塊玻璃上面沒有瑕疵，那么，我們是檢測不到“灰度突變”的；相反，如果在玻璃生產線上，由于種種原因，造成了玻璃上面有一個凸起的小泡、有一塊黑斑、有一點裂縫，那么，我們就能在這塊玻璃上面檢測到紋理，經二值化（BinaryThresholding）處理后的圖像中色斑可認為是blob。而這些部分，就是生產過程中造成的瑕疵，這個過程，就是Blob分析。
        Blob分析工具可以從背景中分離出目標，并可以計算出目標的數量、位置、形狀、方向和大小，還可以提供相關斑點間的拓撲結構。在處理過程中不是對單個像素逐一分析，而是對圖像的行進行操作。圖像(xiang)的(de)每一行都(dou)用游程(cheng)長度編碼（RLE）來表示(shi)相(xiang)鄰的(de)目標范圍。這種算法與基于像(xiang)素的(de)算法相(xiang)比，大(da)大(da)提高了處理(li)的(de)速(su)度。

       針對二維目標圖像和高對比度圖像，適用于有無檢測和缺陷檢測這類目標識別應用。常用于二維目標圖像、高對比度圖像、存在/缺席檢測、數值范圍和旋轉不變性需求。顯然，紡織品的瑕疵檢測，玻璃的瑕疵檢測，機械零件表面缺陷檢測，可樂瓶缺陷檢測，藥品膠囊缺陷檢測等很多場合都會用到blob分析。
但另一方面，Blob分析并不適用于以下圖像：1.低對比度圖像；2.必要的圖像特征不能用2個灰度級描述；3.按照模版檢測(圖形檢測需求)。
       總(zong)的(de)來說，Blob分析就是檢測圖像的(de)斑點，適用于背景(jing)單一，前景(jing)缺(que)陷(xian)不(bu)區(qu)分類別，識(shi)別精(jing)度(du)要求不(bu)高的(de)場景(jing)。

模板匹配法

       模板匹配是一種最原始、最基本的模式識別方法，研究某一特定對象物的圖案位于圖像的什么地方，進而識別對象物，這就是一個匹配問題。它是圖像處理中最基本、最常用的匹配方法。換句話說就是一副已知的需要匹配的小圖像，在一副大圖像中搜尋目標，已知該圖中有要找的目標，且該目標同模板有相同的尺寸、方向和圖像元素，通過統計計算圖像的均值、梯度、距離、方差等特征可以在圖中找到目標，確定其坐標位置。
       這就說明，我們要找的模板是圖像里標標準準存在的，這里說的標標準準，就是說，一旦圖像或者模板發生變化，比如旋轉，修改某幾個像素，圖像翻轉等操作之后，我們就無法進行匹配了，這也是這個算法的弊端。
       所以(yi)這種匹(pi)配算法，就是在(zai)待檢測(ce)圖像(xiang)上，從左(zuo)到右，從上向下對(dui)模板圖像(xiang)與小東西的(de)圖像(xiang)進行比對(dui)。

       在opencv中有cv2.matchTemplate(src,templ,result,match_method)方法可以調用，src是待檢測圖像，templ是模板庫，match_method是匹配的方法。          這種方法相比Blob分析有較好的檢測精度，同時也能區分不同的缺陷類別，這相當于是一種搜索(suo)算法，在(zai)待檢測圖像上根(gen)據不同roi用(yong)(yong)指定的(de)匹配方(fang)法與模(mo)板庫中的(de)所(suo)有(you)圖像進行搜索(suo)匹配，要(yao)求缺(que)陷的(de)形狀(zhuang)、大小、方(fang)法都有(you)較高(gao)的(de)一致性，因此(ci)想要(yao)獲得可用(yong)(yong)的(de)檢測精度需要(yao)構(gou)建較完善的(de)模(mo)板庫。

深度學習法

        2014年R-CNN的提出，使得基于CNN的目標檢測算法逐漸成為主流。深度學習的應用，使檢測精度和檢測速度都獲得了改善。
        自從AlexNet在比賽中使用卷積神經網絡進而大幅度提高了圖像分類的準確率，便有學者嘗試將深度學習應用到目標類別檢測中。卷積神經網絡不僅能夠提取更高層、表達能力更好的特征，還能在同一個模型中完成對于特征的提取、選擇和分類。

       在這方面，主要有兩類主流的算法：
       一類是結合RPN網絡的，基于分類的R-CNN系列兩階目標檢測算法（twostage）；
       另一類則是將目標檢測轉換為回歸問題的一階目標檢測算法（singlestage）。
       物(wu)體(ti)檢測的(de)任務是找出(chu)圖(tu)像或視頻中的(de)感興趣物(wu)體(ti)，同時檢測出(chu)它們的(de)位置和大小(xiao)，是機器視覺領域的(de)核心問題之一。

        物(wu)體(ti)檢測(ce)過程中(zhong)有(you)(you)很多不確(que)定因素，如圖像(xiang)中(zhong)物(wu)體(ti)數(shu)量(liang)不確(que)定，物(wu)體(ti)有(you)(you)不同的(de)外觀、形(xing)狀、姿態，加之物(wu)體(ti)成像(xiang)時(shi)會有(you)(you)光照(zhao)、遮擋等因素的(de)干擾，導致檢測(ce)算(suan)法(fa)有(you)(you)一定的(de)難度。進入深(shen)度學習時(shi)代(dai)以來，物(wu)體(ti)檢測(ce)發展(zhan)主(zhu)要集中(zhong)在兩(liang)個方向：twostage算(suan)法(fa)如R-CNN系列和(he)onestage算(suan)法(fa)如YOLO、SSD等。兩(liang)者的(de)主(zhu)要區別(bie)在于twostage算法需要先生成proposal（一個有可能包含待檢物體的預選框），然后進行細粒度的物體檢測。而onestage算法會直接在網絡中提取特征來預測物體分類和位置。

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