基于机器视觉的红外热像仪测量

基于机器视觉的红外热像仪测量是一种利用计算机视觉技术和红外热像仪相结合的测量方法。这种方法通常涉及以下步骤：

1. 图像获取：使用红外热像仪拍摄目标物体的红外图像。

2. 图像预处理：对图像进行去噪、增强等预处理操作，以提高后续处理的效果。

3. 目标检测：使用机器学习或深度学习算法，对图像中的目标进行检测和识别。在红外热像仪测量中，目标通常是温度异常的区域，比如热点或冷点。

4. 温度计算：根据红外图像中目标区域的灰度值或像素值，结合热像仪的校准参数，计算出目标区域的温度值。

5. 结果显示：将测量得到的温度信息显示在图像上，以便用户分析和决策。

这种方法可以广泛应用于工业、医疗、安防等领域，可以实现对温度分布的快速、准确测量和分析。

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