机器视觉（machine vision)或者计算机视觉（computer vision)是用机器人代替人眼进行测量和判断，是模式识别研究的一个重要方面。计算机视觉通常分为低层视觉与高层视觉两类，低层视觉主要执行预处理功能，如边缘检测、移动目标检测、纹理分析，以及立体造型、曲面色彩等，主要目的是使得看见的对象更突出。
机器视觉系统是指通过图像摄取装置将被摄取的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和宽度、颜色等佶息，转换成数字信号，图像系统对这些信号进行各种运算，抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉的主要研目标是使计算机具有通过二维图像认知三维坏境信息的能力，能够感知与处理三维环境中物体的形状、位置、姿态、运动等几何信息。
在机器视觉中, 一个非常基础的操作就是图像处理,而在图像处理中有一个比较重要的知识就是边缘象提取。边缘提取，指数字图像处理中，对于图片轮廓的一个处理。对于边界处灰度值变化比较剧烈的地方，就定义为边缘。也就是拐点，拐点是指函数发生凹凸性变化的点和高数的导数有联系，将某个指定的物体的边缘进行提取出来。而用python+ opencv可以很方便地进行边缘提取操作。
使用imread()函数读取图片，使用的测试图片如下：
使用threshold()函数将图片二值化，二值化即指图片仅有黑白二色，运行结果如下：
接着使用Canny()函数提取图片边缘，运行结果如下：
然后将图片反相，即黑白色互换以明确图片边缘，运行结果如下：
到这里整个图片边缘提取就完成了。
盈泰德科技（深圳）有限公司一直专注于从事机器视觉行业，在机器视觉系统及机器视觉软件领域不断探索与研发，应用范围涉及包装印刷、电子、纺织、汽车制造、半导体、等领域，为各行业工厂客户提供机器视觉产品、视觉自动检测技术、视觉检测设备，视觉定位，视觉对位，视觉测量，缺陷检测，非标检测，标签检测，印刷检测，机器视觉软件，标签品检机等全套视觉解决方案。如果您对此也有兴趣，可以加入我们一起探讨。
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