VISION
共 227 篇文章
VISION 相关的电子技术资料，包括技术文档、应用笔记、电路设计、代码示例等，共 227 篇文章，持续更新中。
NI VISION
ni机器视觉基础资料
KEIL C51 Vision2 中文入门教程
KEIL C51 Vision2 中文入门教程，简单的keil入门教程，适合新手看，虽然是版本2的，但是也足够了。
NI Vision for LabVIEW基础
NI Vision for LabVIEW基础 控件模板，函数模板，使用。
NI Vision Assistant教程
NI视觉助手教程-Vision Assistant的图像处理
基于labview的图像处理和IMAQ vision
在labview环境中实现图像的采集、预处理、 图像识别、图像处理、图像分析
opencv v2.4.8
OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。
NI Vision Assistant中文入门教程
NI Vision Assistant中文入门教程,学习机器视觉的好帮手
keil 51编程软件
Keil C51是美国Keil Software公司出品的51系列兼容单片机C语言软件开发系统，与汇编相比，C语言在功能上、结构性、可读性、可维护性上有明显的优势，因而易学易用。Keil提供了包括C编译器、宏汇编、链接器、库管理和一个功能强大的仿真调试器等在内的完整开发方案，通过一个集成开发环境（μVision）将这些部分组合在一起。运行Keil软件需要WIN98、NT、WIN2000、WINXP
LABVIEW车牌识别
利用LABVIEW vision assistant实现车牌识别
在Android系统下的人脸检测
本文提出一种基于开源计算机视觉库 OpenCV（Open Source Computer Vision）实现 Android 系统下人脸检测的方
法。简单介绍了开发环境搭建以及利用 Android 程序框架实现此应用程序的过程，同时详细阐述了利用 JNI（Java Native Interface）
调用 OpenCV 相关函数的具体步骤，以及采用 Android NDK（Native Dev
张正友的计算机视觉方面的书籍
张正友的计算机视觉方面的书籍,shuangmubiaoding-Computer vision books
双目立体视觉，基于matlab，适合新手看看，比较简单
双目立体视觉，基于matlab，适合新手看看，比较简单-Stereoscopic vision, based on matlab, suitable for novice to see
机器视觉系列—— Vision 基础知识（上）
关于labview机器视觉的初级教程，希望对新手有帮助。
LabVIEW__中Vision各模块说明
LabVIEW__中Vision各模块说明，版权属于原作者！请勿用于其它用途！
51单片机C语言开发与实例_汤竞南
利用51单片机C语言开发与实例_汤竞南，Keil公司最新版的(Vision3集成开发环境，从应用的角度，全面地介绍了用C51开发调试单片机程序的方法、过程和应注意的事项。书中列举了大量应用实例，着重介绍了51单片机的一些新技术及其应用方法，同时还介绍了几款简易编程器的编制和使用方法，使读者尽快、尽可能容易地掌握利用C51对MCS-51单片机进行开发的方法
NI-Vision-Assistant中文入门教程
<p>NI-Vision-Assistant中文入门教程</p>
HC32F003系列数据手册
<p>HC32F003 系列是一款 Low Pin Count、宽电压工作范围的 MCU。集成 12 位 1M sps 高精度 SARADC 以及集成了比较器，多路 UART，SPI，I2C 等丰富的通讯外设，具有高整合度、高抗干扰、高可靠性的特点。HC32F003 内核采用 Cortex-M0+ 内核，配合成熟的 Keil
keil_μVision4使用详解教程.
<p>更好的方便大家学习keilc51程序。</p>
计算机视觉基础 Fundamentals of Computer Vision - Mubarak Shah
<p>Fundamentals of Computer Vision - Mubarak Shah</p>
计算机视觉 琳达·夏皮罗 Computer Vision - Linda Shapiro
<p>From the Publisher: Computer Vision presents the necessary theory and techniques for students and practitioners who will work in fields where significant information must be extracted automatically