激光光束经过透镜聚焦后，其光斑最小位置称为激光焦点，如图下图所示。焦点光斑直径d数值可以由以下公式粗略计算：d=2fλ/D式中：f为聚焦镜的焦距；λ为入射光束的波长；D为入射光束的直径。通过公式可以看出，焦点的光斑直径d与聚焦镜焦距f和激光波长λ成正比，与入射光束的直径D成反比。如果导光及聚焦系统能设计为f/D≈1，则焦点光斑直径可达到d=2λ这说明基模高斯光束经过理想光学系统聚焦后，焦点光斑直径
# Python中的光斑质心计算
在图像处理和计算机视觉中，光斑的质心（Centroid）是一个重要的物理特征。质心可以被视为光斑的“重心”，它为我们提供了有关光斑分布形状和位置的有价值信息。本文将通过一个简单的例子来介绍如何使用Python计算光斑的质心，并提供相应的代码示例。
## 光斑质心的定义
质心是一个几何形状的平均位置。在二维图像中，光斑的质心可以通过以下公式计算：
\[
C_
在实际应用中，我们的图像常常会被噪声腐蚀，这些噪声或是镜头上的灰尘或水滴，或是旧照片的划痕，或者是图像遭到人为的涂画（比如马赛克）或者图像的部分本身已经损坏。如果我们想让这些受到破坏的额图片尽可能恢复到原样，Opencv能帮我们做到吗？OpenCV真的有这个妙手回春的功能！别以为图像修补的工作只能用PS或者美图秀秀那些软件去做，其实由程序员自己写代码去做更加高效！图像修复技术的原理是什么呢？简而言
opencv学习笔记（1）本系列文章由 @苏安6629 出品，转载请注明出处。 TermCriteria类和calcOpticalFlowPyrLK的使用在SLAM中，因为可能存在运动的目标，所以采用传统的特征点提取方法可能会因为运动的目标而造成比较大的误差，所以如果采用光流法进行特征点的提取则可以很好的解决这个问题。TermCriteria模板类TermCriteria模板类取代了旧版本open
一阶矩求取光斑质心： 第一步，计算图像中所有像素的灰度值之和 第二步，计算图像中每个像素与其对应的x坐标的乘积之和；每个像素与其对应的y坐标的乘积之和 第三步，分别计算质心坐标的x，y 二阶矩求取光斑质心： 第一步，和一阶矩求解过程一样，计算图像中所有像素的灰度值之和 第二步，计算图像中每个像素与其 ...
转载
2021-07-30 11:33:00
1368阅读
2评论
# 提取Zemax光斑质心和RMS半径的Python实现
## 概述
在这篇文章中，我将向你解释如何使用Python编程语言提取Zemax光斑的质心和RMS半径。这对于刚入行的小白可能有些挑战，但是我将尽力简化这个过程，帮助您理解和实现这个任务。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[导入Zemax数据] --> B[计算光斑质心]
B --> C
# 如何在Python中实现“质心”计算
在数据科学和机器学习中，质心（centroid）通常用于聚类分析中，特别是在K-means算法中。质心是指一组点中所有点的平均位置。本文将以新手的角度，详细教您如何在Python中计算质心。
## 整体流程
在开始之前，我们先来看看整个实现过程。下表展示了我们计算质心的基本步骤。
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
一、一些基本概念K-Means是非监督学习的聚类算法，将一组数据分为K类（或者叫簇/cluster），每个簇有一个质心（centroid），同类的数据是围绕着质心被分类的。数据被分为了几类就有几个质心。算法步骤：1、先从原始数据集中随机选出K个数据，作为K个质心。2、将剩余的数据分配到与之最相似的的质心的那个簇里。3、第一次分类完成后，计算每个簇内样本的均值，并根据这个均值生成新的质心4、重复2,
MeanShift算法原理及其python自定义实现MeanShift算法原理MeanShift python实现实现思路：代码：运行结果： MeanShift算法原理Meanshift是聚类中的一种经典方法，思想简单，用途广泛Meanshift基于这样的事实，一个类的中心处 点的空间密度 是最大的，因此给定一个点，只要沿着密度方向，由稀疏指向稠密就可以找到这个点所在类的中心点。Meanshif
如何实现“质心 python”
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现“质心 python”这一任务。首先，我们需要了解整个流程，并逐步指导你如何完成每一步。
### 流程图
```mermaid
gantt
title 实现“质心 python”流程
section 理解算法
学习算法流程 :done, des1, 2021-11-01, 2d
理
# Python 光斑中心分析
在计算机视觉和图像处理的领域，光斑中心是一个重要的研究课题。光斑中心通常指在某个图像中光斑（如激光束、灯光等）最亮的部分，这对于许多应用（如医学成像、工业检测、激光测距等）都至关重要。本文将介绍如何使用Python来找到光斑中心，并展示相关的数据可视化。
## 一、光斑中心的概念
光斑中心是指光斑图案中亮度最大的点。在实际应用中，光斑的形状、大小和亮度分布可能
# Python去除光斑
## 1. 整体流程
在这个任务中，我们需要利用Python对图像进行处理，去除光斑。整体流程如下：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取原始图像 |
| 2 | 转换图像到灰度 |
| 3 | 使用高斯滤波平滑图像 |
| 4 | 使用形态学操作去除光斑 |
| 5 | 显示处理后的图像 |
## 2. 代码实现
### 1
目录一、概述二、光强分布三、光束直径四、光束相机五、M²因子测量六、束腰以及大小七、发散角八、正态分布/高斯分布其他概念一、概述激光的直径和光强度分布可通过光束轮廓分析仪测量，但为了判定光束质量，还需要加上M²测量扩展套件，两者组合能沿传播方向扫描光束并采集多个光斑直径而算出M²数值。光斑是光束在平面上的投影。二、光强分布激光谐振腔中的光强分布通过横模表征，而理想的激光器发射TEM00基模高斯光束
from scipy import ndimage
import numpy as np
a= np.array([
[0, 0, 0, 0],
[0, 1, 0, 0],
[0, 2, 0, 0],
[1, 0, 0, 0],
[1, 1, 0, 1],
[1, 2, 0, 1],
[2, 0, 0
转载
2023-06-06 00:09:47
260阅读
1. 什么是斑点 斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域。在实际地图中，往往存在着大量这样的斑点，如一颗树是一个斑点，一块草地是一个斑点，一栋房子也可以是一个斑点。由于斑点代表的是一个区域，相比单纯的角点，它的稳定性要好，抗噪声能力要强，所以它在图像配准上扮演了很重要的角色。 同时有时图像中的斑点也是我们关心的区域，比如在医学与生物领域，我们需要从一些X光照片或细胞显微照片中提取一些具有特殊意
高斯拟合法求光斑中心一、基本原理MATLAB版本C版本其他 光斑图、阵列图、灰度图圆形等目标中心定位方法。分享高斯拟合法和更为简单的中心、重心法MATLAB代码，以及基于Eigen库的高斯拟合法C代码。互助互助by HPC_ZY一、基本原理大多数光斑其明暗分布情况都是中心最亮，往四周慢慢变暗，就类似二维高斯模型（如下图）。所以我们利用二维高斯模型去拟合光斑，从而得到光斑中心等参数。由于本人不是数
常用的激光光斑中心检测算法有均值法、重心法及Hough变换法、圆拟合等。本设计拟采用圆拟合对激光光斑进行检测。一、激光光斑图像预处理激光光斑原始图像中光斑内部光强分布不均匀，且图像偏暗，对比度较差，不利于原始信号特征量的提取，因此必须进行预处理。首先，需要对光斑图像进行亮度调节，并进行去噪预处理。然后对图像进行阈值分割以分开图像和背景，即将灰度图像转化为二值图像，通过中值滤波滤除脉冲干扰及图像扫描
# Python求质心
## 介绍
质心是几何中的一个重要概念，它代表了一个物体的平均位置。在数学和物理领域中，质心是一种重要的计算方法，它可以用来描述物体的平衡状态、形状和位置。在计算机科学领域中，我们可以使用Python编程语言来计算一个多维数据集的质心。
本文将介绍Python中求解质心的常见方法以及实际应用示例。我们将先介绍质心的定义和数学原理，然后详细介绍Python中求解质心的几
原创
2023-08-23 12:33:29
467阅读
# Python灰度质心实现流程
## 1. 理解灰度质心
在开始实现之前，首先需要理解什么是灰度质心。灰度质心是指在图像或者图形中，将颜色的灰度值看作是质量（质量越大，颜色越深），每个像素点的坐标看作是质点的位置。灰度质心可以用来描述图像或者图形的整体灰度分布。
## 2. 实现流程
下面是实现"Python灰度质心"的流程。
表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---
## Python图片加入光斑
### 1. 引言
在日常生活和科学研究中，我们经常需要对图片进行一些处理，以满足特殊需求。其中之一就是在图片中加入光斑效果，使得图片更加生动有趣。本文将介绍使用Python对图片加入光斑的方法，并给出相应的代码示例。
### 2. 准备工作
在进行图片处理之前，首先需要安装Python的图像处理库PIL（Python Imaging Library）。PIL提
