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自动几何校准。

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简介:
利用MATLAB开发的自动配准算法,其具体运作机制暂不作详述,经过实际测试确认其可运行且效果显著。

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    自动化几何配准是一种技术,旨在通过算法自动调整不同数据源或时间点上的几何模型,使其精确对齐,广泛应用于遥感、医学成像和机器人视觉等领域。 基于MATLAB的自动配准算法,函数原理这里不多作解释,但该方法已经过测试并证明可用。
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    《六轴工业机器人的几何校准》探讨了如何通过精确调整和计算来优化六轴机器人在工业应用中的定位精度与作业效率,是实现智能制造的关键技术之一。 本段落主要研究内容是利用机器人模型MDH和POE对MH80进行标定,并编写GUI界面展示标定结果。
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    本文章介绍了如何使用IDL(Interactive Data Language)编程语言对遥感图像中的函数进行几何校正的方法和技术。通过精确调整图像数据的位置和投影方式,确保所处理的影像具有正确的地理参考信息,以提高数据分析准确性。 IDL、几何校正、遥感影像、控制点。通过IDL调用ENVI的do it函数进行几何校正,需要准备控制点文件,适用于初学者学习参考。
  • 遥感影像的
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    遥感影像的几何校正是指通过数学方法和技术手段纠正卫星或航空摄影图像中的位置偏差和变形,使之与实际地理坐标相匹配的过程。 几何校正是遥感图像处理中的一个关键步骤,其目的是消除由于拍摄过程中传感器移动、地球曲率、大气折射等因素导致的图像几何变形,使图像上的地物位置与真实地理位置相匹配。这一过程对于确保遥感数据的准确性和后续分析的有效性至关重要。 在遥感领域,几何校正通常分为以下几个步骤: 1. **图像预处理**:对原始图像进行一些基本处理,如辐射校正,以消除光照变化和大气条件对图像的影响,使不同时间或地点获取的图像具有可比性。 2. **控制点选取**:几何校正需要已知地理坐标的控制点。这些点可以在图像上明显识别,并且在参考地图或其他高精度数据中也有对应的位置。选择时应覆盖整个区域以确保全局准确性。 3. **坐标转换模型**:根据选定的控制点,选择合适的坐标变换模型(如仿射变换、多项式变换或RPC模型)来建立输入和输出图像像素之间的关系。 4. **参数估计**:利用控制点通过最小二乘法等方法求解坐标转换参数。这些参数用于指导如何调整原始图像中的每个位置。 5. **图像重采样**:根据新计算的坐标关系,对原始图像进行重新取样,并将像素值赋给新的正确位置。 6. **校正后处理**:为了提高质量,可能需要执行一些额外步骤(如边缘修复、噪声去除等),以解决可能出现的问题。 通过对比经过几何校正和未校正的影像文件可以直观地看到差异并评估效果。这些图像还可以用于教学或研究目的,帮助理解几何校正的过程及其重要性。 遥感影像的几何校正是一个复杂过程,涉及多种数学模型和技术。掌握相关知识对于理解和应用遥感数据至关重要,特别是在地理信息系统、土地覆盖分类和环境监测等领域中更为关键。通过不断学习与实践,可以更有效地利用这些图像来获取并分析地球表面的信息。
  • tuxiangpeizhun.zip_双线性内插与多项式控制点正_配
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    tuxiangpeizhun.zip文件包含使用双线性内插和多项式几何控制点技术进行图像配准的代码及资源,适用于提高图像匹配精度。 基于控制点的图像配准采用多项式几何校正模型来获取配准参数,并使用双线性内插进行灰度插值。
  • pyga-camcal:基于共形代数的相机工具模块
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    PyGA-CamCal是一款采用共形几何代数技术进行高效、精确相机标定的Python工具模块,适用于各类视觉应用中的图像处理和分析。 这个软件包是为开发我在剑桥大学的硕士论文而创建的,该论文题目为“使用保形几何代数进行相机校准”。本段落提出了一种新的方法来解决转子估计问题,并展示了如何利用这种方法来校准外部摄像机参数。 此存储库包含了用于实现和测试文中理论的代码。然而,请注意由于我已经提交了项目报告,因此不再积极维护这个仓库。如果您打算使用其中的代码,我不能保证它们能够正常运行。不过,在基于该库进行任何工作时,我希望您能引用我的研究文献以示尊重。 为了设置环境,请确保已经安装了virtualenv(在Linux系统中)。您可以使用以下命令来安装和更新它: ``` $ pip install virtualenv $ pip install virtualenv --upgrade ``` 接下来,在Python3环境中创建一个虚拟环境。具体操作如下: - 对于Ubuntu用户,可以运行`$ virtualenv -p python3 venv`。 - 如果您在使用Windows并且Python版本高于或等于3.4,则可以通过执行命令 `$ python -m venv ven` 来完成设置。 请根据您的操作系统选择合适的安装步骤。
  • MATLAB.zip_FFT图像复原_dwt增强_正报告_图像正_边缘检测报告
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    本项目为MATLAB应用实践报告,涵盖FFT图像复原、DWT增强及图像几何校正等技术,深入探讨边缘检测方法和几何校正技巧。 以下是实验的描述: 1. 实验2:绿叶变色 2. 实验3:图像数字化显示 3. 实验4:图像类型转换 4. 实验5:对比度增强 5. 实验6:直方图均衡化和规定化 6. 实验7:噪声添加及空域滤波 7. 实验8:边缘增强与检测 8. 实验9:彩色图像增强,FFT、DCT、DWT变换及压缩 9. 滤波器实验 10. 实验20:运动退化和维纳波复原 11. 实验21:图像的几何畸形校正 这些实验包括了代码实现与报告撰写。
  • MPU6050的偏移量(MPU6050_calibration)
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    本项目介绍了一种针对MPU6050六轴运动传感器进行自动校准的方法,旨在消除其在静止状态下的偏差,确保传感器输出数据的准确性。 Arduino程序自动计算MPU6050的偏移量,并显示如下结果:Sensor readings with offsets: 0 0 16391 -2 0 0 Your offsets: -1495 -454 2369 58 -36 31 数据格式为:acelX acelY acelZ giroX giroY giroZ 确保传感器读数接近于0 0 16384 0 0 0 如果校准成功,请记录下偏移量,以便在项目中使用类似mpu.setXAccelOffset(youroffset)的方式设置。将上述计算出的偏移值替换下面代码中的默认值: ``` // 提供您自己的陀螺仪偏移量,针对最低灵敏度进行缩放 mpu.setXAccelOffset(-1495); mpu.setYAccelOffset(-454); mpu.setZAccelOffset(2369); mpu.setXGyroOffset(58); mpu.setYGyroOffset(-36); mpu.setZGyroOffset(31); // 1688是工厂默认值,用于我的测试芯片 ```
  • 驾驶ADAS系统.zip
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    本项目为一款高效准确的自动驾驶辅助驾驶(ADAS)校准系统软件包,专为提升车辆智能驾驶系统的性能与安全性设计。 自动驾驶辅助驾驶系统(Advanced Driver Assistance Systems,简称ADAS)是现代智能交通系统的重要组成部分,利用传感器技术、图像处理及计算机视觉等先进技术为驾驶员提供实时路况信息,提升行车安全性和舒适性。确保这些功能准确无误运行的关键环节在于ADAS标定系统的应用。 在自动驾驶ADAS标定系统中主要包括以下核心知识点: 1. **传感器标定**:ADAS配备有多种传感器如激光雷达(LIDAR)、摄像头、毫米波雷达和超声波等,通过精确调整这些设备的相对位置与角度确保在同一坐标系下工作,消除测量误差。 2. **相机标定**:摄像头作为关键组件用于捕捉图像并识别道路标志、行人及车辆。其标定涉及确定内参(焦距、主点位置)和外参(相对于世界坐标的位置姿态),实现从图像到真实世界的映射转换。 3. **激光雷达标定**:校准扫描仪的旋转轴线、偏心距以及镜片畸变等参数,提高点云数据准确性是激光雷达标定的主要内容。 4. **毫米波雷达标定**:确定其发射和接收天线的方向角、俯仰角及与车辆坐标系关系为主要任务。 5. **融合标定**:整合不同传感器的数据形成统一感知结果。这包括时间同步、空间对齐以及权重分配等过程,确保系统性能稳定可靠。 6. **软件标定**:调整算法参数如物体检测阈值和跟踪算法的参数以适应不同的环境与条件要求。 7. **动态标定**:车辆行驶过程中因振动或机械变形导致传感器参数变化时需要进行实时或定期校准,保证系统稳定性。 8. **工具流程**:使用专门的工具和严谨的过程确保静态(如实验室环境下精确测量)及动态(实际道路条件下测试)标定工作的顺利开展。 9. **安全考虑**:遵循严格的规程以保障人员与设备的安全,并避免对其他道路使用者造成影响。 10. **维护更新**:随着车辆使用环境变化,定期检查并调整ADAS系统的标定参数是必要的,确保其保持最佳性能状态。 理解掌握上述知识点对于开发和维护一个高效可靠的自动驾驶辅助驾驶系统至关重要。通过精确的标定工作可以保证该系统在复杂环境下提供准确信息,从而提高自动驾驶的安全性和可靠性。
  • ENVI的正与影像拼接
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    本教程详细介绍了如何使用ENVI软件进行几何校正和影像拼接的技术流程,帮助用户掌握遥感图像处理的关键步骤。 ENVI几何校正及影像镶嵌包括两种方式:一种是将基于像元的图像进行镶嵌;另一种是对应用了地理坐标系的图像进行镶嵌。