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用Python实现《近景摄影测量》中的标准尺法

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简介:
本文章介绍了如何利用Python编程语言来实现《近景摄影测量》中提到的标准尺法,结合代码示例和理论分析,为研究者提供了一个实用的学习工具。 合工大《近景摄影测量》实验中的“标准尺法求基线长”可以用Python代码实现。这段文字原本包含了链接和其他联系信息,但为了保护隐私并简化内容,在这里已经去除了这些不必要的部分,只保留了核心的课程名称和实验主题描述。

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  • Python
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    本文章介绍了如何利用Python编程语言来实现《近景摄影测量》中提到的标准尺法,结合代码示例和理论分析,为研究者提供了一个实用的学习工具。 合工大《近景摄影测量》实验中的“标准尺法求基线长”可以用Python代码实现。这段文字原本包含了链接和其他联系信息,但为了保护隐私并简化内容,在这里已经去除了这些不必要的部分,只保留了核心的课程名称和实验主题描述。
  • 数字Schneider编码识别
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    本研究探讨了在数字近景摄影测量技术中,使用Schneider编码标志的方法和技巧,旨在提高图像中的目标定位精度与效率。通过分析不同光照条件下的标志特征,提出了一种优化算法以增强标志的自动识别能力,进而提升整个系统的可靠性和适用范围。 在数字近景摄影测量过程中,图像间的匹配是最重要的环节之一。然而,在工业测量现场复杂的背景下以及被测物体表面缺乏足够特征的情况下,基于关键点匹配的双目视觉算法往往难以达到所需的效率、精度和准确度要求。因此,在工业数字近景测量中通常需要人工设置靶标点来进行关键点匹配。本程序旨在实现Schneider编码方案靶标的自动识别功能。
  • 圆形人工志在与精度评估
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    本研究探讨了利用圆形人工标志进行近景摄影测量的方法,并对其精确度进行了详细评估。通过实验验证了该技术的应用价值和局限性,为相关领域提供了参考依据。 本段落基于Matlab软件的图像处理工具包,介绍了近景摄影测量中人工标志半自动量测和人工量测的原理及实现方法,并进行了精度分析。理论与实例表明,文中采用的量测方法原理简单且易于实施,尤其适用于难以进行自动化测量以及成像质量较差的情况。
  • 工业依据——德国VDI-VDE-2634第一部分
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    该文介绍了德国VDI-VDE-2634标准的第一部分内容,为近景摄影测量技术提供了详细的操作规范与精度要求,是相关领域的重要参考文献。 【近景工业摄影测量标准详解】 近景工业摄影测量是一种广泛应用的三维光学测量技术,在精密制造与质量控制领域发挥着重要作用。德国VDI/VDE 2634 第一部分是针对这一领域的标准,旨在确保测量系统的精度和可靠性。 1. **适用范围** VDI/VDE 2634 第一部分主要适用于可移动、灵活的光学三维测量系统,这些系统通常采用成像探头(如相机)进行三角测量。该标准涵盖了接触探测与非接触式光学探测,并通过分析工件特征图像获取数据。它用于设备验收和定期复检,以确保测量系统的性能始终符合要求。 2. **符号参数** 标准中定义的品质参数包括:E 表示长度测量误差;A 代表常量偏差部分;B 是误差的最大值;K 为常数;L 是待测长度。这些参数用于评估系统准确性和稳定性,其中lm 和 lk 分别表示测量值和校准值,而 Δl 则是长度测量误差。 3. **验收检测与复检原则** 验收及复检过程中使用经过校准的测试样本进行测量,以避免品质参数受到显著影响。结果需在制造商或用户设定范围内确认系统是否满足精度要求。 4. **长度测量误差** 品质参数“长度测量误差”定义类似ISO 10360-2标准,综合考虑了独立探测误差,在计算中已加以体现。这简化了测试过程,并确保全面评估系统的性能。 5. **检测样本** 检测样本应具有线性、二维或三维特征以便光学测量,且需校准并包括可提取的边缘交叉点、圆或球等特征。这些设计对于保证系统精度至关重要。 6. **操作方式与条件** 测量系统的性能会受到操作方法及环境因素(如光照、温度、湿度和震动)的影响。选择合适的操作方式有助于确保测试结果的一致性。 7. **标准制定与应用** VDI/VDE 2634 第一部分由VDI/VDE技术委员会联合行业用户和学术界专家共同起草,为设备制造商提供指导,并帮助用户验证及维护测量系统性能的标准流程。 VDI/VDE 2634 第一部分是近景工业摄影测量领域的重要标准,它确保了系统的可靠性和质量控制的有效性。通过遵循这些规定,可以保证光学三维测量技术的精度、一致性和可重复性。
  • 直接线性变换算(DLT)及其数据应
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    本文探讨了近景摄影测量中直接线性变换(DLT)算法的基本原理与实现方法,并分析其在数据处理和应用中的优势。 该算法基于近景摄影测量中的直接线性变换(DLT)编写。包含两个版本的数据供试验使用,并且代码有清晰的注释,能够正常运行。
  • 空间后方与前方交会程序
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    本文探讨了在近景摄影测量技术中的关键步骤,具体分析并详细阐述了解决空间后方和前方交会问题的方法及编程实现流程。通过优化算法提高数据处理效率和精度,为相关领域的研究提供了有价值的参考。 近景摄影测量中的空间后方交会与空间前方交会解法程序可以用MATLAB编写。
  • Python双像解析光束
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    本研究探讨了利用Python编程语言进行摄影测量中双像解析光束法的具体实现方法和技术细节,旨在提供一种高效的数据处理和分析工具。 本程序用简洁的Python语言实现了摄影测量学中的双像解析光束法。计算结果及其精度很高,使用的实验数据是课程老师布置的作业题目,包括左片、右片各九个以及四个地面摄影测量坐标,并用于计算五个地面坐标。该程序包含所有实验代码和测试数据,打开即可运行。
  • 数字工业Schneider编码志自动生成程序
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    本研究介绍了一种用于数字近景工业摄影测量的Schneider编码标志自动生成功能程序。该程序能够高效生成精确度高的编码标识,极大提升了复杂环境中物体三维建模与尺寸测量的准确性及效率,是现代工业检测和逆向工程中的关键技术之一。 在数字近景摄影测量过程中,图像间的匹配是最关键的步骤之一。通常情况下,这种匹配依赖于人工设置的靶标。本程序能够实现Schneider编码方案下的靶标自动生成,并允许用户设定位数以及选择是否进行反色处理。
  • Python进行相对定向
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    本项目采用Python编程语言探索摄影测量学中的相对定向技术,通过编写自动化脚本来处理和分析图像数据,旨在提高精度与效率。 在学习摄影测量的过程中,老师布置了一个作业任务。该程序能够准确计算出五个相对定向元素的值[[0.01597367]、[0.0196866]、[0.01586835]]、[-0.00214585]、[0.00325861]],并且只需进行四次迭代计算。整个代码简洁明了。程序使用的测试数据是由老师提供的作业题目中的九组数据(包括左片和右片各九个,以及四个地面坐标数据)。
  • 单片空间后方交会程序(附带数据)
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    本文介绍了在近景摄影测量中实现单片空间后方交会的具体程序,并提供了相应的实验数据以供参考和验证。 本程序基于近景摄影测量及单片空间后方交会算法开发,使用C++编写,并包含样本数据以供测试。代码运行正常且注释详尽。