厂家对生产设备的要求是非常高的:可靠、高产量、零缺陷、灵活。但是,传统的质量检测在可靠性、灵活性和检出率方面往往存在缺陷,而且成本相对较高。如果通过人工进行质量检测,会变得非常耗时耗力,并且检测准确度不高。检测情况越复杂,质量保证就越具有挑战性,与此同时,节省成本的潜力也就越大。 应用   &
# Android 相机检测实现指南 在Android开发中,实现相机检测是一个常见且重要的任务。今天,我将带你一步一步地学习如何在Android应用程序中实现这个功能。我们将使用Android的Camera2 API来完成这一任务。 ## 实现流程 下面是实现Android相机检测的基本流程: ```markdown | 步骤 | 说明
原创 2024-10-03 04:09:42
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import cv2import numpy as npw = 4h = 11criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)def find_corners(img): # gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) params = cv2.SimpleBlobDetector_Params() params.maxAr.
原创 2022-04-08 15:38:37
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 原图 结果# coding:utf-8import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef mainFigure(img): w = 20 h = 5 params = cv2.SimpleBlobDetector_Params() # Setup SimpleBlobDetect
原创 2022-04-11 14:59:14
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Quick MTF,图像质量测试应用程序Quick MTF 可让您测试数字图像的质量。它具有精确的计算引擎和直观的用户界面,无需特殊培训即可轻松使用。只需使用 Quick MTF 打开测试图像并选择目标区域。目的Quick MTF 检查成像设备拍摄的图像质量,让您测试设备在不同条件和设置下的性能。这使您能够就设备是否满足您的需求做出明智的决定。Quick MTF 几乎可用于检查任何成像设备;它成功
目录0 前言1 UI界面的布局2 UI界面布局对应的代码3 打开海康威视工业相机等功能的完整代码4 一些代码函数和注意事项5 界面操作步骤和最终效果图0 前言       因为这段时间我主要在学习图像特征提取和机器学习,但有一些实验结果还没有出来,不能进行下去,同时也遇到了点瓶颈,不知该从哪方面继续进行下去或者如何做到创新;就简单地学习了PYQT5上位机界面
摘要在车端配置一个双目相机再加上一个激光雷达已经成为一种比较常用的配置。但是为了融合相机和激光数据我们需要一个复杂的标定过程。本文提供了一种不需要人干预的自动化的双目和激光雷达的外参估计方法。本文的标定方法是克服在自动驾驶车辆中的传感器的常见的限制,如低分辨率和特殊的传感器的位置(如你在车端在没有升降台的情况下不能让车上下动,roll,pitch旋转)。为了证明算法的可行性,作者分别在仿真和真实环
传统手动点胶机在使用的时候多少都会有些缺点涵盖着,而在将运动控制器运用到点胶行业的时候,这就产生了点胶机控制系统,跟传统手动相比较,明显有很多优势凸显,比如说它胶均匀还能够进行精确高效胶等等。而其中数据采集则就是计算机跟外部物理世界的一个连接桥梁了,由传感器还有控制器等等一些单元所组合而成的数据采集模块。它是在远程数据采集模块平台的基础上,所存在的通信模块,把存储芯片还有通信芯片等都集成在一块
检测周围的Python 在我的开发实际过程中,经常会遇到需要对特定坐标点周围的进行检测和分析的问题。这个问题在地理信息系统、机器人路径规划和数据分析中尤为常见。尤其是在进行密集数据查询时,如何高效地找出某个检测周围的,直接影响着系统的性能和响应时间。 > 关于检测问题,Wikipedia定义道:“在多维空间中寻址和检测附近的其他是一个基础且广泛应用的任务。” 针对这个需
每年苹果发布新版 iPhone 之后,图片编辑软件 PhotoRoom 的公司团队都会测试一下新 iPhone 的 Core ML 性能。现在,前几天发布的 iPhone 14 的基准测试结果出炉了。PhotoRoom 团队的这项系列测试旨在探究苹果公司最新硬件的计算能力,以及计算能力的提升对设备上的机器学习系统意味着什么。Core ML 是苹果集成多个 API 构建的机器学习框架,允许 iOS
# Python离群点检测教程 ## 简介 在数据分析领域,离群(Outlier)是指与其他数据点显著不同的数据点。在Python中,我们可以使用一些统计学和机器学习的方法来检测离群。本教程将介绍如何使用Python实现离群点检测。 ### 流程概览 在进行离群点检测时,我们通常需要按照以下步骤进行操作: ```mermaid stateDiagram 开始 --> 数据准备
原创 2024-05-02 06:51:30
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# Python检测教程 ## 一、流程概述 ```mermaid journey title Python检测流程 section 理解问题 开发者->小白: 解释噪是什么 section 数据预处理 开发者->小白: 处理缺失值和异常值 section 特征工程 开发者->小白: 提取特征 s
原创 2024-05-23 04:41:53
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双目摄像机标定最主要的目的:是要得求出每个摄像机的相机内参数矩阵K和畸变系数矩阵D,左右两个摄像机的相对位置关系(即右摄像头相对于左摄像头的平移向量 t和旋转矩阵R)。由于OpenCV中StereoCalibrate标定的结果极其不稳定,甚至会得到很夸张的结果,所以决定Matlab标定工具箱立体标定,再将标定的结果读入OpenCV,来进行后续图像校准和匹配。[1]首先对左右摄像头分别进行标定,得到
这个是我在win32 平台下写的程序,测试完全通过:不过要注意下面的问题:(1)opencv库是1.0的,我在vc6.0的平台使用(2)软件的设置要正确(3)图片载入的时候,使用的是批处理文件(其实就是建一个txt文件,里面写的和dos下面的操作代码一样的输入)(4)里面现在还有个问题没有解决:在得到角坐标的时候,cvFindCornerSubPix里面的搜索区域还不明白(05)下面是我在网上搜
数码相机扫盲大辞典最近不少新买机器的朋友问了不少关于如何使用数码相机的问题,有的问题普遍存在,有的问题看似搞笑却有其一定的代表性,尤其对于买了水货马上操作的色友可能问题更多,所以想到做一个常见问题的解答集。部分内容来自《数码影像常见问题解答》一书。 ~如何测试数码相机的坏点和噪?如果数码相机的成像元件CCD其中某个感光单元损坏,不能成像(感光),即成为
本文涉及很多代码及文字,排版、文字错误请见谅。本文包含约3200字,阅读时间预计12分钟文章目录一、SDK的安装 1. Ubuntu版本的安装过程 2. ROS Wrapper版本的安装 (1) `make ros` (2) 开启权限后运行节点`roslaunch imsee_ros_wrapper start.launch` (3) 另起终端查看ropic`rostopic
如何检测Android设备相机 作为一名经验丰富的开发者,我将教你如何在Android设备上检测相机。首先,让我们来整理一下实现这个功能的流程。 流程: | 步骤 | 动作 | | -- | -- | | 1 | 检查设备是否支持相机 | | 2 | 请求相机权限 | | 3 | 检查相机权限是否被授予 | | 4 | 检查设备是否有相机 | | 5 | 检查相机是否可用 | 现在让我们来
原创 2023-12-28 12:34:25
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# Python 匹配特征重建相机位姿 在计算机视觉领域,相机位姿(Camera Pose)是指相机在三维空间中的位置和朝向。重建相机位姿是实现三维重建、运动估计等任务的重要环节。通过匹配图像中的特征,可以估计相机的位姿。本文将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 来实现这一过程,并提供代码示例。 ## 特征匹配的基本概念 特征是指图像中能够代表其内容的关键。特征的提取和
原创 9月前
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目录前言算法解析算法流程线/面特征与线/面地图的残差与对应优化向量计算LM算法推导主体部分推导基于Tait-Bryan xyz extrinsic rotations的雅克比推导代码剖析 前言LOAM云匹配部分极为经典,可以说是LOAM整个框架的核心,其运算速度快,精度高,自14年发布,并在后续拿下kitti冠军后,直到现在仍然被广泛使用,但在后续的推广中仍然有一些问题,这里做一些解析并记录下
单目相机标定的目标是获取相机的内参和外参,内参(1/dx,1/dy,Cx,Cy,f)表征了相机的内部结构参数,外参是相机的旋转矩阵R和平移向量t。内参中dx和dy是相机单个感光单元芯片的长度和宽度,是一个物理尺寸,有时候会有dx=dy,这时候感光单元是一个正方形。Cx和Cy分别代表相机感光芯片的中心点在x和y方向上可能存在的偏移,因为芯片在安装到相机模组上的时候,由于制造精度和组装工艺的影响,很难
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