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C++中生成格雷码及其他结构光条纹的方法

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简介：
本文探讨了在C++编程环境中实现格雷码生成及其应用于结构光中的条纹图案编码技术。通过算法优化，提高了图像处理效率与准确性。 该算法仅读入条纹图并生成反条纹图，并未涉及任何关于生产条纹的信息。

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  • C++中生成格雷码及其他结构光条纹的方法
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    本文探讨了在C++编程环境中实现格雷码生成及其应用于结构光中的条纹图案编码技术。通过算法优化，提高了图像处理效率与准确性。 该算法仅读入条纹图并生成反条纹图，并未涉及任何关于生产条纹的信息。
     
  • 线状结构光条纹中心的提取方法
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    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。
     
  • C++下的结构光条纹检测：周期与频率分析及横、竖正弦条纹图的生成
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    本研究探讨了在C++环境下进行结构光条纹检测的方法，重点在于周期和频率分析以及横向和纵向正弦条纹图像的生成技术。 指定生成条纹图的大小，并定义周期与频率，以创建横状正弦条纹图和竖状正弦条纹图。附带详细注释以便更好地理解和使用代码。
     
  • MATLAB生成正弦光栅条纹
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    本文章介绍了如何利用MATLAB软件生成正弦光栅条纹的方法和步骤，适用于光学实验与图像处理研究。 产生一幅正弦条纹。
     
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    本研究提出了一种利用Matlab软件实现横、纵及斜向光栅条纹高效生成的方法，为三维形状测量提供精确的技术支持。 版本：MATLAB 2019a 领域：基础教程 内容：使用Matlab实现横纵斜光栅条纹投影生成 适合人群：本科、硕士等教研学习使用
     
  • 结构光光条中心点可信度评估方法及应用
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    本研究提出了一种针对结构光技术中光条中心点位置估计可靠性的评价体系，并探讨其在三维重建等领域的实际应用场景。 在结构光三维测量过程中，提取光条中心点是一个至关重要的步骤。然而，现有的方法仅限于标记出中心点的位置，并未对这些位置的准确性进行评估。特别是在户外复杂环境下的应用中，需要确定测量结果的可靠性。因此，如何评价光条中心点的可信度成为一个亟待解决的问题。 为了解决这个问题，我们首先分析了光条模型的实际特性，并提出了一种更为合理的高斯模型作为新的光条模型基础。在此基础上，以归一化后的截面高斯能量和作为信度评估的标准，提出了一个新的结构光条中心点的可信度评价方案，并进行了实验验证。 结果显示，该评价方法能够有效地区分不同情况下的光条中心点可靠性，更符合实际应用需求。
     
  • C#中实现赛贝尔及其他两种曲线的生成算法
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    本文介绍了在C#编程语言环境中实现赛贝尔（Bezier）曲线以及另外两种未具体命名的曲线生成算法的方法和技术。通过详细阐述每种曲线的数学基础和具体的代码实现，旨在帮助读者理解和应用这些重要的图形学概念。 本段落介绍了一种用C#编写的算法，实现了赛贝尔曲线、三次样条曲线和三次B样条曲线的绘制方法。
     
  • C#中三角网生成算法及其源码
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    本文探讨了在C#编程环境中实现三角网（Delaunay三角剖分）的具体算法，并提供了详细的代码示例。 C#三角网生成算法及源码
     
  • C# 和 VB .NET 中的线性条码、条形码及 QR 二维码读取与生成方法
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    本文章介绍了在C#和VB.NET中实现线性条码、条形码及QR二维码的读取与生成的方法，帮助开发者轻松集成相关功能。 本源码实现了以下功能：1. 支持读取残缺、污损及模糊的条形码；2. 能够识别QR Code, Aztec Code, Data Matrix, MaxiCode, USPS OneCode 和 IM Barcode等类型；3. 兼容Code93, Code128, PDF417, RSS14, GS1 标准，以及UPC-A、UPC-E、EAN-8、EAN-13 条形码编码标准和Codabar、ITF、MSI 和 Plessey等；4. 不仅可以读取条形码信息，还支持将自定义数据生成为条形码或QR二维码；5. 操作简便快捷，使用一行代码即可完成读写操作，并且文档齐全便于上手学习和开发；6. 支持从jpg、png、tiff、gif、bmp 和 jpeg等格式的图片文件中读取条形码信息，或者直接通过pdf, Image 和 Bitmap 类对象或Stream类族获取数据；7. 在生成条形码时，可以将结果保存为jpg、png、tiff、gif、bmp 或 jpeg 等图像格式，也可以以pdf 文件形式存储。
     
  • 基于BP神经网络的结构光光条中心定位方法
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    本研究提出了一种利用BP神经网络进行结构光光条中心精确定位的方法，显著提高了定位精度和鲁棒性，在机器视觉领域具有重要应用价值。 为了精确且快速地提取结构光光条中心,本段落提出了一种基于BP神经网络的中心提取方法。文中详细介绍了使用BP神经网络实现这一过程的基本原理、训练所需理想中心点的求取方式，以及调整网络权值的具体算法。研究结果表明，在隐含层神经元个数m设置为3，隐含层层数h设为1，并且采用带有噪声的随机光条作为训练样本时，该方法能够更有效地提取出光条中心。对比实验显示，相较于Steger方法和灰度重心法，本段落提出的方法在中心提取精度上具有显著优势；同时，在处理分辨率为1280 pixel×960 pixel的图像时，平均用时仅约为0.04秒，仅为Steger方法所需时间的大约0.27%。因此，该方法不仅具备高精度和高效性的特点，并且能够满足复杂光条亚像素中心提取的实际需求。