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
基金项目:西安工业大学校长基金(XAGDXJJ0601) 收稿日期:2011 年 3 月 基于 MATLAB的激光光斑图像处理算法 马时亮1 ,马群1 ,史国清2 1西安工业大学 ; 2西北机电工程研究所 摘要 :提出了一种基于 MATLAB 的激光光斑图像处理仿真算法。在 MATLAB 环境下 ,首先对采集到的光斑图像进行平滑滤波、亮度调节、阈值分割和边缘检测等图像处理 ,确定出光斑区域并得到
【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
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
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
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
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
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
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
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
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
# 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_
# 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
一、待检测图像
二、斑点检测原理
二、实际检测方法总结 摘要纸盒表面可能存在脏污烟渣等，如果超过一定面积，需检测为不良品。一、待检测图像 检测如红框所示的异常点，异常原因传送带脏污，有烟渣覆盖在烟盒表面。 二、斑点检测原理。1.LOG算子。2.DOG算子 dog算子即高斯查分。3. 曲线响应 。。4. Dog进行Blob检测
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
又到了人见人爱的bundle adjustment部分，ba作为一种普适性的精配准方法，可以用于两帧之间的位姿校准，也可用于多帧之间的联合优化（例如基于滑动窗口法的优化）。在这个节点，作者采取了类似于滑动窗口的方法（代码中设为5帧的处理队列），实现方式是isam（因子图）的形式。这里只涉及了三个话题，接收了来自StackDepthPoint的深度图，以及ba优化前后的里程计信息，然而，在ba优化之
## 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
