前言Digital Micrograph (DM)是美国Gatan公司推出的一款用于透射电镜数据采集和分析的软件,相信做过高分辨透射电镜的朋友都非常熟悉。DM软件的菜单栏和基本使用方法一般大家都没啥问题,这里就不多废话了,咱们直奔主题,分享一些有用的东西。今天的话题是:如何利用DM来测量高分辨电镜图片中的晶面间距?备注:作为一个尊重知识版权的公众号,研之成理的一贯原则是只提供使用方法,不分享软件,            
                
         
            
            
            
            内容来自OpenCV-Python Tutorials 自己翻译整理目标:  学习FAST算法的基本原理  使用opencv中的FAST算法寻找角点原理:之前学习到的一些特征点探测算法效果都很好,但是在实际使用当中速度不够快。一个最好的例子就是SLAM(同步定位与地图构建),运动状态的机器人对计算资源要求有不小的限制。为了解决此问题,两个科学家提出了FAST算法,详细内弄可以参考原文。 使用FAS            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-04-27 21:21:24
                            
                                62阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            前言本文介绍一种在OpenCV中定义鼠标事件来进行对两条直线之间夹角的计算以及输出。一、本文内容        利用OpenCV设置鼠标操作来进行测量角度,基本思路是通过定义鼠标事件得到三角形的三个点的坐标位置,通过我们熟知的余弦定理来进行对夹角的求解,大概程序分为以下部分:        1.加载图片  &            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-02-18 15:43:21
                            
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            这里只是记录了一些常见形状的绘制,更多形状的绘制请参考OpenCV参考手册中的相关API;1.绘制直线API说明: 除了直线,OpenCV还提供了绘制折线的API,如下:参考程序://绘制直线
	Point P1 = Point(0, 0);//点的定义
	Point P2;
	P2.x = 200;
	P2.y = 100;
	Point P3 = Point(400, 0);
	Scalar            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Python opencv 计算向量夹角的实现
## 概述
在Python中,使用OpenCV库计算向量夹角可以通过以下步骤完成:
1. 导入所需的库和模块
2. 读取图像或创建图像
3. 提取感兴趣区域(ROI)
4. 计算向量的夹角
5. 显示结果
接下来,我将逐步指导你完成这些步骤。
## 步骤
### 步骤 1:导入所需的库和模块
首先,我们需要导入OpenCV库和其他所需            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # OpenCV Python根据夹角绘制圆弧
本文将介绍如何使用OpenCV和Python根据给定的夹角绘制圆弧。我们将首先介绍OpenCV和Python的基本知识,然后介绍绘制圆弧的方法,最后给出代码示例。
## 什么是OpenCV和Python?
OpenCV是一个开源的计算机视觉库,用于图像处理和计算机视觉任务。它提供了丰富的函数和工具,可以帮助我们处理图像和视频数据。Python是            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 使用 Python OpenCV 计算扇形的夹角
在计算机视觉和图像处理领域,常常需要处理各种几何形状。扇形是其中一种重要的形状,通常表示由两条辐射线和它们之间的圆弧所界定的区域。本文将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 库来计算扇形的夹角,以及如何在饼状图中进行可视化展示。
## 引入库
首先,我们需要安装 OpenCV 库。可以使用以下命令来安装:
```bash
pip            
                
         
            
            
            
            1. 角点检测角点:角点是图像里在各个方向变化最大的区域。无论是沿水平方向或竖直方向移动过程中,整个图像的灰度级发生迅速变化。边界:沿水平或者竖直方向移动,一个比较平稳一个比较迅速。角点检测函数cv2.cornerHarris(src, blockSize, ksize, k, borderType=None)src:数据类型为float32的输入图像blockSize:角点检测中指定窗口的大小k            
                
         
            
            
            
            一、理论介绍当我们使用针孔相机拍摄图像时,我们会丢失一个重要的信息,即图像的深度。一个解决方案如我们的眼睛的方式使用两个相机(两只眼睛),这就是所谓的立体视觉。 PO1O2为极平面,l1和l2为极线,e1和e2为极点。原因:左边的摄像机,我们无法找到与图像中的点x相对应的3D点,因为线OX上的每个点都投影到图像平面上的相同点(没有一一对应),即图O中的一个点因为深度不确定。但是考虑右边的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             文章目录图像分析概览离散傅里叶变换(DFT)傅里叶分析快速傅里叶变换 (FFT)$cv::dft()$离散傅里叶变换$cv::idft()$用于离散傅里叶逆变换$cv::mulSpecturms()$频谱乘法使用傅里叶变换进行卷积cv::dct()离散余弦变换cv::idct()离散余弦逆变换积分图cv::integral()标准求和积分cv::integral()平方求和积分cv::integ            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目标我们将寻求以下问题的答案:如何查看图像的每个像素?如何存储 OpenCV 矩阵值?如何衡量我们算法的性能?什么是查找表,为什么要使用查找表?我们的测试案例让我们考虑一种简单的色彩还原方法。通过使用无符号 char C 和 C++ 类型来存储矩阵项,一个像素通道最多可以有 256 个不同的值。对于三通道图像来说,这可能会产生过多的颜色(准确地说,是 1600 万种)。处理如此多的色调可能会严重影            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在OpenCV中凡是与绘图有关的函数几乎都要涉及到这个LineTypes参数的设置。比如说函数line()、函数putText()、函数drawContours()、函数rectangle()等。在OpenCV4.1.2的官方文档中,LineTypes有以下枚举值: 从中我们可以看出,有四个枚举值,分别为FILLED 、LINE_4 、LINE_8 、LINE_AA 。 其中FILLED并没有说明            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-03-27 21:04:22
                            
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            ## Opencv Python计算直线和x轴夹角的实现
作为一名经验丰富的开发者,我将向你解释如何使用Opencv Python计算直线和x轴夹角。在本文中,我将为你展示实现该功能的步骤,并提供相应的代码示例。
### 实现步骤
以下是计算直线和x轴夹角的实现步骤:
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 导入所需的库和模块 |
| 步骤2 | 读取图像并            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            本文对机器学习模型评估指标进行了完整总结。机器学习的数据集一般被划分为训练集和测试集,训练集用于训练模型,测试集则用于评估模型。针对不同的机器学习问题(分类、排序、回归、序列预测等),评估指标决定了我们如何衡量模型的好坏。一、Accuracy准确率是最简单的评价指标,公式如下:但是存在明显的缺陷:当样本分布不均匀时,指标的结果由占比大的类别决定。比如正样本占 99%,只要分类器将所有样本都预测为正            
                
         
            
            
            
            散热风扇由不同的结构组成,从电源类型来分可分为直流风扇和交流风扇两大类,然而从物理组成来看,直流风扇与交流风扇有着相同的基本组成结构:扇叶、转子、定子、扇框和轴承系统。山洋AC风扇代理小编今天给你解析一下这些结构的组成部分。       直流风扇和交流风扇的组成----扇叶叶片倾角:倾角越大,叶片上下表面间压力差越大,相同转速下风压越大。叶片数目:直流风扇和交流风扇的叶片数目多数是7、9、11等奇            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-12-03 10:01:03
                            
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            # Python OpenCV 测线条实现指南
欢迎来到 Python 和 OpenCV 的世界!本篇文章旨在帮助刚入行的开发者了解如何使用 OpenCV 测量图片中的线条。我们将通过一个简单的流程指导你一步一步实现这个目标。准备好了吗?让我们开始吧!
## 流程概述
我们将通过以下步骤来测量线条:
| 步骤 | 操作内容                             |
|--            
                
         
            
            
            
            目标  • 理解 FAST 算法的基础  • 使用 OpenCV 中的 FAST 算法相关函数进行角点检测 原理    我们前面学习了几个特征检测器,它们大多数效果都很好。但是从实时处理的角度来看,这些算法都不够快。一个最好例子就是 SLAM(同步定位与地图构建),移动机器人,它们的计算资源非常有限。为了解决这个问题, Edward_Rosten 和 Tom_Drummond 在 2006 年提出            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              一、地线的作用  地线的主要作用就是当电器出现故障时,电源可能击穿(或:破坏)某些元件,使电器的外壳带电。将电器的外壳接地,可以使漏电保护装置1. 信号“地”;  信号“地”又称参考“地”,就是零电位的参考点,也是构成电路信号回路的公共段,图形符号“⊥”。1)直流地:直流电路“地”,零电位参考点。2)交流地:交流电的零线。应与地线区别开。3)功率地:大电流网络器件、功放器件的零电位参考点。4)            
                
         
            
            
            
            展开全部按以下公式求:cos s=向量a和向量b的内积/(向62616964757a686964616fe78988e69d8331333365656638量a的长度与向量b的长度的积),s为向量a、b之间的夹角。如果是坐标形式;a=(x1,y1),b=(x2,y2),a*b=x1x2+y1y2,|a|=√(x1^2+y1^2),|b|=√(x2^2+y2^2),cos=[x1y1+x2y2] /            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-01-30 02:38:36
                            
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            # 使用OpenCV在Java中测量物体尺寸
在这篇文章中,我们将引导你完成在Java中使用OpenCV测量物体尺寸的过程。这个过程可以分为几个主要步骤,下面是简单的流程表格。
| 步骤         | 说明                                      |
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