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
大家好，我是M哥。最近遇到几个案例，都是客户问实际项目里，激光能不能聚焦到多少多少光斑大小，今天给大家最简单的方法，自己能够算一下。大家都知道激光是高斯光束，不能用初中物理来计算，因为用初中物理来计算的话，平行光聚焦点理论值是0了。所以最著名的公式： 这里你要知道代表激光的发散度的M2值，一般出厂参数是供应商提供的，比如最普通的20W光纤激光器有些标1.4，好一点的能做到1.1，就是这
# 项目方案：计算光斑大小
## 项目背景
在图像处理中，计算光斑的大小是一项常见的任务。通过计算光斑大小，我们可以了解光斑在图像中的分布情况，从而分析图像的特征或进行目标检测。
## 技术方案
本项目将使用Python和OpenCV库来计算光斑的大小。具体步骤如下：
### 步骤一：读取图像
首先，我们需要读取一张待处理的图像。可以使用OpenCV库中的`cv2.imread()`函数来读
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
摘要复杂光学系统的建模和设计通常需要同时使用多个软件，因为单个软件很难为研究的不同领域提供所需的功能。通过标准批处理模式，我们演示了如何使用Python访问VirtualLab Fusion中的场求解器并使用Python执行光学仿真。 本示例演示了如何进行严格光栅分析和参数扫描。 工作流程概述 在VirtualLab Fusion中定义光学设置在VirtualLab中生成相应的
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2023-09-19 12:07:55
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opencv中最常用的特征检测和提取算法斑点：斑点有区别于角点和边缘，斑点主要描述的是一个区域。该区域相对其周围的像素在颜色或者灰度上有明显区别。虽然称之为点，但不是说明该区域很小。在纯色的背景中，里面单一的物体（比如雕塑）也可以称之为斑点。 BRIEF简介 BRIEF是2010年的一篇名为《BRIEF:Binary Ro
【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
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
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
题目链接：点击打开链接
题意：给定一棵树
找2条点不重复的路径，使得两路径的长度乘积最大
思路：
1、为了保证点不重复，在图中删去一条边，枚举这条删边
2、这样得到了2个树，在各自的树中找最长链，即树的直径，然后相乘即可
#include
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原创
2021-08-13 13:51:11
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// Problem: CF14D Two Paths // Contest: Luogu // URL: https://www.luogu.com.cn/problem/CF14D // Memory Limit: 62.5 MB // Time Limit: 2000 ms // Author ...
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2021-08-05 09:19:00
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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
给出一棵树，找出两条不相交即没有公共点的路径，使得两个路径的长度的乘积最大。思路：枚举树中的边，将该边去掉，分成两棵树，分别求出这两棵树的直径，乘起来维护一个最大值即可。 1 #include 2 #include 3 #include 4 #include 5 using namespac...
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2015-08-14 20:10:00
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OpenCV中KLT稀疏光流算法与FB稠密光流算法都是十年前的算法，没有反应出光流算法的最新进展，这个跟OpenCV其它模块相比，光流算法模块的更新明显滞后、OpenCV4发布终于把DIS光流算法包含到正式的发布版中。相对于FB光流基于多项式实现光流移动估算，DIS光流采用反向搜索与梯度下降寻求最优化来解决移动估算，不但降低了计算量、而且提升了精准度与实时性能。是一种可以实时运行的视频运动分析算法
题目链接：点击打开链接 题意：给定一棵树 找2条点不反复的路径，使得两路径的长度乘积最大 思路： 1、为了保证点不反复，在图中删去一条边，枚举这条删边 2、这样得到了2个树，在各自的树中找最长链。即树的直径，然后相乘就可以 #include<stdio.h> #include<iostream> #
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2017-07-26 09:18:00
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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
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
一、加工米制普通螺纹底孔钻头直径D的计算公式二、加工英制螺纹底孔钻头直径的计算公式
原创
2022-09-30 12:50:08
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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
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
