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
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2023-10-05 22:58:33
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一、新建实体bean,将xml文件转换为ThdReport与image列表package com.etoak.bean;
import java.util.List;
public class ThdReport {
private Long id;
private Short type;
private String sn;
private String title;
privat
背景电子产品发展日新月异，各种智能设备层出不穷，例如智能手机、笔记本电脑和平板电脑等。其中，智能设备屏幕是影响用户体验的重要因素，因为用户在使用智能设备时，与智能设备进行人机交互的主要手段是通过智能设备的屏幕来实现的，所以屏幕好坏直接影响到用户体验。 然而，目前识别设备屏幕光斑是通过相关人员的人工观察确定。肉眼观察的方式受主观因素干扰较大，且人力成本较高、效率和准确率较低。 本文针对传统识别光斑的
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2024-03-15 10:37:37
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【有问不答】非白色光斑的检测（单个实例）分析图像开整其他 by 今天不飞了课代表已经成功掌握了光斑中心定位方法，但是新的麻烦来了，目标光斑检测不出来……我当然也不会，只能一起看看怎么解决分析图像课代表这次面对的图像是这样，要定位的是白色箭头指向的两个小亮斑。所有数据都是类似的大光斑旁边一个小光……好家伙，这个小的也太小了。简单观察，推测直接用灰度图二值化，很大可能小的会被吃掉。 在红色分量里，应
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2024-05-08 23:05:00
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一、主要功能 检测斑片（脏污缺陷，既亮度值不同的区块的检测）。输入图片，选择FindCircleTool找到的圆，Region（进行检测的区域）链接至上一级找圆工具区域。输出，Count找到的斑点数量，以及Area斑点的判定面积。 二、设置 阈值模式：定义一个像素值作为图像分割点，大于此值的为物体像素，小于为背景像素&nbs
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2024-05-08 13:28:27
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文章目录1.代码运行问题记录1.1.需要OpenCV4版本1.2.修改代码使用OpenCV4接口1.3.Pangolin的fmt依赖问题1.4.其他问题2.光流法详解2.1.光流法原理2.2.高斯牛顿优化实现单层光流2.3.双线性插值获得浮点坐标的灰度值（用于迭代）2.3.1.原理2.3.2.实际操作2.3.3.程序疑问2.4.多层光流原理3.直接法3.1.理论推导3.2.代码实现4.CPU的并
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2024-04-02 22:35:08
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本文目标轮廓系列会分为4篇文章一一详细讲解。这是第二篇。在本篇文章中，我们将学习直方图均衡化的概念，并用它来改善我们对比图片的过程。 理论 假设有一个图像，其像素值仅局限于某些特定范围的值。举个栗子，其比较明亮的图像区域所有的像素仅局限于高值，但实际上一个好的图像，其像素会来源于图像上的所有区域。所以我们需要拉伸/伸展直方图，方法是结束end （如下图所示，图片来源维基百
下载jupyter notebook :`pip install matplotlib -i https://pypi.doubanio.com/simple`依次下载 numpy 、scipy 和 pandas以及matplotlib1.打开Windows的cmd，在cmd中输入jupyter notebook --generate-config如2.接下来会显示路径，粘贴该路径到文件夹查找即可
在计算机视觉领域，光斑检测是一项重要的技术，这项技术在图像处理、视觉识别等多个领域都有着广泛的应用。然而，如何快速且准确地检测光斑，成为了众多开发者面临的一大技术痛点。
在初期技术研发阶段，光斑检测的主要痛点包括检测精度、处理速度以及系统的稳定性。以下是一个关于技术债务的四象限图，什么地方需要研发团队关注：
```mermaid
quadrantChart
title 技术债务分布
本节目标以相机所处的原点(0,0,0)为起点，对屏幕的每个像素都发射一条射线： ①. 如果命中物体，就处理命中物体的情况，这种情况放到下节处理 ②. 如果没有命中，获取射线方向的单位向量的y值，从0到1对浅蓝色和白色进行插值，以模拟天空的颜色，最终将颜色值输出到屏幕。如下图所示： 本节代码：main2.cpp实现射线类个人理解，Ray Tracing是一个光学成像的逆过程。正常来说，我们能看到东西
图像处理 激光散斑解决思路和处理大多数真实世界物体的表面是“光学粗糙的”，并呈现随机相位。假设表面高度的变化至少等于(波长)并且是均匀分布的。对于光场中的任何一点，测量强度I的概率遵循负指数分布： 其中u是平均强度。应该指出的是，等式1适用于完全发展的散斑，大多数真实世界物体表现出表面散射，在反射后破坏入射光的偏振态。在这种情况下，强度分布如下：散斑强度遵循负指数分布。 散斑的形成与这里给出的形
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2024-10-13 23:01:07
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紧接上一篇： 上一篇我们用cg中比较常见的vertex fragment函数去实现了通用光照模型的效果，功能和效果虽然很详细的实现了，但是从代码复用性来讲，不那么友好，这次就按照unity cg编译器的规范去实现一个通用光照模型的函数。 首先为了系统的学习unity cg的一些自定义代码
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
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2023-11-06 16:38:10
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Python光斑识别是一种用于检测和识别图像中光斑的技术，广泛应用于科学实验、工业检测以及医疗图像分析等领域。随着深度学习和计算机视觉技术的快速发展，光斑识别的精度和效率有了显著提升。在接下来的内容中，我们将详细探讨解决“Python光斑识别”问题的整个过程。
## 背景定位
在很多业务场景中，光斑识别被用来分析光学信号，例如在生物医学研究中，我们需要准确识别样本中微小的光斑，以便进行进一步的
# 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_
原创
2024-09-10 03:53:12
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相信不少患有眼科疾病特别是眼底疾病的患者，在眼科医院做检查时经常见到一些高端大气的医疗仪器，尤其是在检查眼睛最重要的部位——黄斑区的时候，总是少不了一样仪器，它就是光学相干断层扫描仪，简称“OCT”。
光学相干断层扫描仪（OCT）
光学相干断层扫描仪（Optical Coherence Tomography ，OCT）是目前
上文主要对线激光的三角测量原理、光平面的标定方法和激光条纹提取的方法进行了一个简单的介绍，本文则主要针对线激光三维重建系统的系统参数标定进行阐述，同时对采集到的图片进行标定。本文主要涉及到的几个重难点：相机标定、激光条纹提取、光平面的标定和坐标系变换的理解。相机标定 &
基于快速可微光线追迹的端到端单透镜成像系统设计End-to-end learned single lens design using fast differentiable ray tracing 作者单位：哈尔滨工业大学空间光学工程研究中心 论文地址：https://doi.org/10.1364/OL.442870近年来，基于图像复原算法的单透镜成像系统研究十分火热。本文提出了一种全新的、能够
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2024-10-13 17:23:01
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Pytorch-Lightning这个库我“发现”过两次。第一次发现时，感觉它很重很难学，而且似乎自己也用不上。但是后面随着做的项目开始出现了一些稍微高阶的要求，我发现我总是不断地在相似工程代码上花费大量时间，Debug也是这些代码花的时间最多，而且渐渐产生了一个矛盾之处：如果想要更多更好的功能，如TensorBoard支持，Early Stop，LR Scheduler，分布式训练，快速测试等，
一.像质评价 像质评价包括：特性曲线（FANS)，点列图（spot diagrams),调制传递函数（MTF），点扩散函数，波前，曲面，均方根等 1.特性曲线（FANS) 包括光线像差（Ray Aberration;RAY Fan),光程（Optical Path;OPD fan),光瞳像差（Pupil Aberration) 2.点列图（spot diagrams)中RMS RADIUS,AIR
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2024-06-28 14:06:21
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