说起安卓旗舰，三星就是。根据最近的idc报告，三星是全球排名第一的安卓品牌，其次是华为和小米。令人惊讶的是，前五名中没有一款是lg手机。凭借其坚实的功能和漂亮的设计，v30与去年相比还不算太差g6。刚刚推出的g7thinq取得了显著进展。可能是lg目前最好的手机，不仅外观漂亮，而且显示华丽，功能独特。
五金器具
现代智能手机容易让人产生审美疲劳，因为大部分手机看起来都一样。lgg7采用了扁平化设计，乍一看确实趋于普通，但我测试的是
没有一种水果可以不被像素吃掉，这叫蛇果。
1将相机与覆盆子馅饼连接。
2.修改树莓派的配置，打开摄像头模块。
3.拍摄和观看接下来，可以拍摄了，焦距像素*距离/实际宽度。距离实际宽度*焦距/像素。
要回答这个问题，我们可以对机器视觉系统进行分解，逐一分析。
最简单的机器视觉系统包括
视觉成像部分图像处理部分运动控制部分1。视觉成像部分
视觉成像还包括几个典型的部件:光源、镜头和工业相机。
光源和镜头都需要我们掌握光学知识，不同的照明可以让相机产生完全不同的物体图像；镜头放大倍数、焦距、视野的不同选择，直接决定了成像的保真度。对于一个机器视觉工程师来说，掌握如何选择镜头，如何选择光源，如何确定照明是最基本的技能。
工业相机需要我们掌握光电知识，相机传感器的区别，图像成像的基础知识，比如清晰度，动态范围，视场角等等，这样才能根据需求和场景选择合适的相机。掌握这些知识最快的方法就是买一台入门级单反，研究这些成像参数与成像的关系。2.图像处理部分
我们一般理解图像处理是在pc机上进行的。事实上，在工业领域，工业计算机由于其稳定性和成本优势而被广泛使用。
随着近几年的发展，嵌入式硬件也在蓬勃发展。很多工厂可以使用树莓派等开源硬件来实现控制数百个仪表盘的开关、状态监控等小需求。
对于初学者，可以优先考虑pc平台和x86平台的开发，熟悉后可以扩展到嵌入式平台。
在软件部分，大部分应用层都是用c#实现的。net、qt、c，所以掌握其中一种编程语言是很有必要的。在图像算法层面，典型的开源算法有opencv，商用的有halcon，visionpro等。建议先从。开始使用halcon如果想在算法层面更进一步，可以去学习机器学习，这可能是以后的主要方向。
理论上，更多的是掌握图像处理的基本概念。《机器视觉算法与应用》这本书值得一读。3.运动控制部分
可以研究典型的运动控制卡，比如立体高度。也可以玩更高级的plc。这部分的难点在于精度的修正，因为很多场景和需求都要求非常高的精度。
除了以上三点，整体方案的搭建能力至关重要，因为方案需要将这些部分全部连接在一起，并能与真实场景联动，满足实际生产自动化需求。
构建整体方案的能力取决于
对生产流程有深刻的理解，对各组成部分之间的联系和关系有深刻的理解。
这两点需要通过几个项目的经验积累，才能给出好的方案。经验请参考我的其他文章:
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