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激光线条的中心位置被提取。

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简介:
通过使用Matlab编程语言进行实现,对线结构光条的中心区域提取并随后进行去噪处理。

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  • 线_线_线.zip
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    本资源包提供了关于如何利用激光技术精确提取物体中心线的方法和代码,适用于科研、工业检测等领域。包含了详细的文档和示例项目。 能够设计并实施多条激光线中心提取的整体技术方案。
  • Halcon 线
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    本项目介绍利用Halcon软件进行激光线中心精确提取的技术方法和流程,适用于工业检测、机器人视觉等领域。 激光三角测量技术通过提取激光线中心,有助于详细地恢复物体的三维结构。
  • 线
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    激光线中心点提取技术专注于从激光扫描数据中精准定位和提取线段的几何中心。此过程对于自动化、机器人导航及精确测量等领域至关重要,通过优化算法实现高效且准确的数据处理,提升系统性能与可靠性。 用Matlab实现的线结构光条中心提取及去噪过程。
  • OpenCV线
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    本文章介绍了在OpenCV环境下实现从复杂背景图像中精确提取激光中心线的技术方法和步骤,涵盖了预处理、边缘检测及细化等关键环节。 线激光器的中心线提取可以使用基于OpenCV库的C++算法,并且可以通过海塞矩阵的方法来实现。
  • 自适应线算法.rar
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    本资源提供一种针对复杂背景和噪声干扰下,自动调整参数以精确提取激光条纹中心线的高效算法。适用于各类工业检测与测量应用。 在激光三维测量过程中,通过提取每一张图片中的激光条纹中心坐标来获取激光中心线。
  • 基于MATLAB线仿真
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    本研究运用MATLAB软件开发了用于模拟和分析激光中心线提取的技术方法,旨在提高精度与效率。通过算法优化,实现了对复杂背景中激光束的精准定位与追踪。 在MATLAB仿真中提取激光中心线的方法包括极值法、阈值法以及灰度重心法。这些方法各有特点,在不同应用场景下可以灵活选择使用。
  • 基于OpenCV线代码
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    本项目提供了一套基于OpenCV库实现的激光线中心定位算法源代码,旨在帮助开发者和研究者高效地处理与分析含有激光线的图像数据。 基于OpenCV的激光线中心提取源码可以配置自己的OpenCV环境和图像文件路径后直接运行,用于输出激光线的中心位置。
  • 线状结构方法
    优质
    本文提出了一种用于提取线状结构光条纹中心的方法,旨在提高光学测量中的精度与效率。通过优化算法实现快速准确地定位条纹中心位置,适用于多种表面检测和形貌分析场景。 为解决线结构光条纹中心提取的效率与精度问题,本段落提出了一种结合主成分分析(PCA)与灰度重心法的方法。首先对图像进行高斯卷积处理,并利用阈值分割技术初步筛选出有效的光条纹信息;随后计算光条纹区域内的梯度分布及幅值,选取其中幅值为零的点作为初始参考点;接着运用主成分分析确定各点的法线方向,在该方向上以最大幅值对应的两个边界点为中心范围进行界定。最后通过灰度重心算法精确求解出中心位置,并以此为基础迭代提取光条纹中心。实验结果显示,所提出的方法在平均处理时间(约1.701秒)和方均根误差方面表现出色;与Steger方法相比,在精度上减少了大约0.05像素的偏差。