基于改进细化法的线激光中心提取方法

论文地址:Excellent-Paper-For-Daily-Reading/application/centerline at main

应用:应用——中心线

时间:2023/11/07

摘要

线激光条纹中心线提取的精度和速度是线激光三维测量技术的关键,针对现有的激光条纹中心提 取方法在速度快和精度高之间的矛盾,提出一种改进细化法的线激光条纹中心线提取方法。首先对图像进行 滤波操作,阈值分割,再基于改进的细化算法,对提取中心进行冗余去除和补线处理,实现了线激光条纹中心快速和高精度的提取。通过实验结果表明,相比灰度重心法,所提方法在精度上提高近 1 倍,相较于 Steger 算法,在运行速度上提高近 15 倍。因此,所提算法具有复杂度低,且具有提取速度和精度高的优点。

传统细化法

线激光头投射到物体表面时,会发生漫散射,会产生一些噪声,类似于椒盐噪声,导致图像质量不佳。因此,为获得更好的图像质量,要进行滤波去噪。常见的滤波方式有高斯滤波,均值滤波,中值滤波等。采用适合去除椒盐噪声效果较好的中值滤波方法进行滤波处理。此外,线激光投射出来的激光线灰度值呈高斯分布状,两侧的灰度值相对较小,中间灰度值较高,成单峰状。因此,提取线激光光条纹中心的关键是找到灰度条纹图像的高斯中心,一般情况下,可 以通过阈

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/134195.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

[JavaWeb]——JWT令牌技术,如何从获取JWT令牌

🌈键盘敲烂,年薪30万🌈 目录 一、前言: 二、JWT令牌技术 2.1 概念介绍 2.2 组成介绍 2.3 JWT对象介绍 2.4 JWT生成 2.5 JWT校验 三、获取JWT令牌 四、总结 一、前言: 问题抛出❓ 许多网页都会设置登录界面&a…

Qt 继承QAbstractListModel实现自定义ListModel

1.简介 QAbstractListModel类提供了一个抽象模型,可以将其子类化以创建一维列表模型。 QAbstractListModel为将其数据表示为简单的非层次项目序列的模型提供了一个标准接口。它不直接使用,但必须进行子类化。 由于该模型提供了比QAbstractItemModel更…

ZZ308 物联网应用与服务赛题第B套

2023年全国职业院校技能大赛 中职组 物联网应用与服务 任 务 书 (B卷) 赛位号:______________ 竞赛须知 一、注意事项 1.检查硬件设备、电脑设备是否正常。检查竞赛所需的各项设备、软件和竞赛材料等; 2.竞赛任务中所使用的…

不完全考虑构造+dp与构造:1107T2

http://cplusoj.com/d/senior/p/SS231107B 发现reverse操作会对一堆数进行修改,但如果我们只关注其中一些数呢? 假设我们已经构造好 [ 1 , i − 1 ] [1,i-1] [1,i−1],我们现在尝试构造 [ i , n ] [i,n] [i,n],我们可操作的范…

JAVA中类和对象的认识

1、面向对象的初步认知 1.1 什么是面向对象 Java是一门纯面向对象的语言(Object Oriented Program,简称OOP),在面向对象的世界里,一切皆为对象。面 向对象是解决问题的一种思想,主要依靠对象之间的交互完成一件事情。用面向对象的…

最新Cocos Creator 3.x 如何动态修改3D物体的透明度

Cocos Creator 3.x 的2D UI有个组件UIOpacity组件可以动态修改UI的透明度,非常方便。很多同学想3D物体上也有一个这样的组件来动态的控制与修改3D物体的透明度。今天基于Cocos Creator 3.8 来实现一个可以动态修改3D物体透明度的组件Opacity3D。 对啦!这里有个游戏…

Web服务器的搭建

网站需求: 1.基于域名www.openlab.com可以访问网站内容为 welcome to openlab!!! 2.给该公司创建三个网站目录分别显示学生信息,教学资料和缴费网站,基于www.openlab.com/student 网站访问学生信息,www.openlab.com/data网站访问教…

适合汽车应用的MAX49017ATA/VY、MAX40025AAWT、MAX40025CAWT、MAX40026ATA/VY(线性)微功耗比较器

一、MAX49017ATA/VY 内置基准电压源的1.7V、双通道微功耗比较器 MAX49017是一款节省空间的双通道比较器,内置基准电压源,提供推挽输出。该器件通过了AEC-Q100认证,非常适合汽车应用,例如汽车电池监控系统、信息娱乐系统音响主机和…

AI 绘画 | Stable Diffusion 涂鸦功能与局部重绘

在 StableDiffusion图生图的面板里,除了图生图(img2img)选卡外,还有局部重绘(Inpaint),涂鸦(Sketch),涂鸦重绘(Inpaint Sketch),上传重绘蒙版(Inpaint Uplaod)、批量处理&#xff08…

网络安全与TikTok:年轻一代的数字素养

在数字时代,互联网成为我们生活的重要组成部分,而社交媒体平台则在年轻一代中变得日益流行。其中,TikTok作为一个短视频分享平台,吸引了全球数以亿计的用户,尤其年轻人。 然而,与其快速的普及相伴随的是网…

【UE4】UE编辑器乱码问题

环境:UE4.27、vs2019 如何解决 问题原因,UE的编码默认是UTF-8,VS的默认编码是GBK 通过"高级保存选项" 直接修改VS的 .h头文件 的 编码 为 UTF-8 步骤1. 步骤2. 修改编码后,从新编译,然后就可以解决编辑器…

[Machine Learning][Part 8]神经网络的学习训练过程

目录 训练过程 一、建立模型: 二、建立损失函数 J(w,b): 三、寻找最小损失函数的(w,b)组合 为什么需要激活函数 激活函数种类 二分法逻辑回归模型 线性回归模型 回归模型 训练过程 一、建立模型: 根据需求建立模型,从前面神经网络的…

【C语言】函数的系统化精讲(三)

文章目录 一、递归举例二、递归举例2.1求n的阶乘2.2 顺序打印⼀个整数的每⼀位 三、递归与迭代3.1递归的思考3.2求第n个斐波那契数 总结 一、递归举例 .通过上回(【C语言】函数的系统化精讲(二))我们了解到递归的限制条件&#x…

79. 单词搜索

79. 单词搜索 不要用 int[][] dir {{0, 1}, {1, 0}, {0, -1}, {-1, 0}}; 的写法了,下面这种比较好记。 class Solution {boolean[][] vis;public boolean exist(char[][] board, String word) {int m board.length, n board[0].length;vis new boolean[m][n];…

Ansible概述以及模块

目录 一、Ansible概述: 1. Ansible是什么: 2. Ansible的作用: 3. Ansible的特性: 二、Ansible 环境安装部署: 1. 管理端安装 ansible: 2. ansible 目录结构: 3. 配置主机清单: 4. 配置密钥对验证: 三、an…

什么GAN生成对抗网络?生成对抗网络可以干什么?

生成对抗网络(Generative Adversarial Nets,简称GAN)。神经网络分很多种,有普通的前向传播网络,有分析图片的CNN卷积神经网络,有分析系列化数据比如语言、文字的RNN循环神经网络,这些神经网络都是用来输入数据,得到想要的结果,我们看中的是这些神经网络中很好地将数据与…

Qt 项目实战 | 音乐播放器

Qt 项目实战 | 音乐播放器 Qt 项目实战 | 音乐播放器播放器整体架构创建播放器主界面 官方博客:https://www.yafeilinux.com/ Qt开源社区:https://www.qter.org/ 参考书:《Qt 及 Qt Quick 开发实战精解》 Qt 项目实战 | 音乐播放器 开发环…

sqlite3.NotSupportedError: deterministic=True requires SQLite 3.8.3 or higher

问题描述 sqlite3.NotSupportedError: deterministicTrue requires SQLite 3.8.3 or higher 解决方法 A kind of solution is changing the database from sqlite3 to pysqlite3. After acticate the virtualenv, install pysqlite. pip3 install pysqlite3 pip3 install …

【Linux】vim

文章目录 一、vim是什么?二 、命令模式三、插入模式四、底行模式五、vim配置 一、vim是什么? Vim是一个强大的文本编辑器,它是Vi的增强版,支持多种语法高亮、插件扩展、多模式操作等功能。Vim有三种基本的工作模式:命…

self.register_buffer方法使用解析(pytorch)

self.register_buffer就是pytorch框架用来保存不更新参数的方法。 列子如下: self.register_buffer("position_emb", torch.randn((5, 3)))第一个参数position_emb传入一个字符串,表示这组参数的名字,第二个就是tensor形式的参数…