作为机加工老司机，你阅图无数，加工无数。当我们说到“形位公差”，它是既理论又实际的专业知识，你对它有多了解呢？在生产中，如果我们对图纸标注的形位公差理解错误，就会使加工分析、加工结果与要求偏离，甚至带来严重后果。今天，就让我们一起来系统了解14项形位公差。先给大家看重点，下面这张表是国际统一化的14项形位公差符号，这非常重要哦。 01直线度直线度，即通常所说的平直程度，表示零件上的直线
编辑：OAK中国 Hello，大家好，这里是OAK中国，我是助手君。OpenCV涵盖图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法，是非常有力的研究工具之一，且稳居开发者最喜爱的 AI 工具/框架榜首。而OpenCV官方推荐的AI学习套件OAK，自发布以来就收到不少全球用户的热议，有不少新朋友对OAK还有不少的疑问。助手君整理了官方直播中回答的问题，以及国内不少用户常问的问题，希望能解答大家的一部分疑问。
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2024-05-21 14:02:03
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OpenCV 图像特征提取 Harris 角点检测 文章目录1、什么是角点2、如何区分角点、边界和平面3、角点公式推导4、OpenCV相关函数5、角点检测程序实现最后 1、什么是角点 同角点并列的还有边界点、平面点。看下面的图可以看出来三者之间的位置关系。 从上面的图片我们可以看出来：平面：A， B边界：C， D角点：E， F简化一点就是下面三种情况：
2、如何区分角点、边界
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2024-07-31 11:27:03
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OPENCV立体标定OpenCV学习笔记(16)双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦(一)图像获取与单目定标分类： 机器视觉 2010-10-24 08:03 5610 人阅读 评论(17) 收藏 举报双目测距的基本原理如上图所示，双目测距主要是利用了目标点在左右两幅视图上成像的横向坐标直接存在的差异(即视差 )与目标点到成像平面的距离Z存在着反比例的关系：Z=fT/d 。“@scyscy
HOG特征描述 首先我们来了解一下HOG特征描述子。 HOG特征描述子（HOG descriptors）是由Navneet Dalal和 Bill Triggs在2005年的一篇介绍行人检测方法的论文提到的特征描述子（论文以及演讲可参见参考资料1、2）。 其主要思想是计算局部图像梯度的方向信息的统计值，来作为该图像的局部特征值。 如上图，归一化图像后，由于颜色数据对我们没有帮助，所以将
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2024-06-02 12:06:55
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Contourlet的作者只提供了Matlab源代码，效率较低，法国的一位大牛，IRISA University的Vivien Chappelier，编写了Contourlet的C代码。本文简单介绍利用该源代码实现基于Contourlet的图像处理，系统平台为WindowsXP + VC++6.0。因为Contourlet涉及大量的矩阵操作，因此在矩阵处理中采用LIBIT库。图像基本处理（包括
# 实现Python计算两个平面的垂直度
## 1. 流程概述
在Python中计算两个平面的垂直度，我们首先需要了解两个平面的法向量，然后计算它们的点积，如果点积为0，则说明两个平面垂直。
以下是整个流程的步骤：
```mermaid
erDiagram
理解两个平面的法向量 --> 计算法向量点积 --> 判断是否垂直
```
## 2. 具体步骤及代码示例
### 步骤1
原创
2024-04-29 03:52:40
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OpenCV C++案例实战九《对象计数》前言一、图像预处理1.灰度、阈值2.腐蚀3.距离变换4.自适应阈值5.膨胀二、轮廓查找三、效果显示四、源码总结 前言本文将使用OpenCV C++ 进行对象计算。一、图像预处理原图如图所示。本案例想做的是统计图像中有多少个物体。简单来说就是通过统计有效轮廓来计数。本案例其实最重要的是如何进行图像预处理，如何才能够将这些轮廓有效区分开。所以，具体图像要设定
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2024-05-29 06:25:22
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本周的主要还是总结图像处理的基本或进阶算法原理，具体有图像梯度，Canny边缘检测，反向投影，模板匹配，霍夫变换，分水岭算法图像分割等原理及应用，收获很大。图像梯度本质上来说就是求导，在opencv中提供了三种不同的梯度滤波器，有Sobel算子，scharr算子跟Laplacian算子。sobel算子是一阶算子，可以设定求导的方向(沿x或y轴)，这个在求取边缘上就有很大的应用了，在人的视觉中能很容
# 使用 Python OpenCV 计算图像锐化度
在现代图像处理领域，图像的锐化度通常是评价图像质量的一个重要指标。虽然许多图像处理库提供了锐化工具，自己实现相关计算则能帮助你更好地理解图像处理的原理。本文将逐步指导你如何使用 Python 和 OpenCV 计算图像的锐化度。整件事情的流程如下所示：
| 步骤 | 操作描述 | 代码示
原模板匹配方法中，是无法进行任意角度和旋转匹配的，但我们在实际的使用中，模板图像的位置和方向都是不确定的，因此，就需要我们对模板图像进行预处理，处理后在进行模板匹配。基本处理方法如下：模板图像读取进行模糊绘制轮廓形态学处理提取轮廓获取当前位置角度图像旋转。原图读取从4个角度进行模板匹配（0°，90°，180°，270°）记录每个角度的匹配值进行后续操作。1：原图如下所示:2：模板图像如下所示：3：
OpenCV轮廓检测，计算物体旋转角度 #include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <vector>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <op
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2024-03-22 14:05:31
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在前一节中，我们创建了一个App Controller，构建了我们的AR应用框架来做应用程序的整体流程处理，但是，如果运行我们前面的框架，什么也不会看到，本节中，我们将使用摄像机生成的点云数据来检测和创建平面，同时我们还要可视化检测出来的平面，帮助用户指出一个可用的平面在哪里。一、新建一个平面 前面我们介绍过Prefabs，当检测到真实世界中的平面时，我们需要一种在虚拟空间中表示这一特征的方
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2024-03-20 12:49:28
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图像锐化图像锐化(image sharpening)是补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰，分为空间域处理和频域处理两类。图像锐化是为了突出图像上地物的边缘、轮廓，或某些线性目标要素的特征。这种滤波方法提高了地物边缘与周围像元之间的反差，因此也被称为边缘增强。图像锐化处理的目的是为了使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变得清晰，经过平滑的图像变得模糊的根本原因是因为图像受到
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2023-10-17 14:07:19
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# Java OpenCV 计算图片相似度的详细指南
在这篇文章中，我们将一起学习如何使用Java和OpenCV来计算两张图片的相似度。这个过程有助于图像处理和计算机视觉相关的项目。我们将通过一定的步骤，一步一步地完成这个任务。
## 流程概述
下面是实现此功能的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------
原创
2024-09-15 03:37:50
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Opencv2标志着opencv革命性的改变，Opencv2带来了全新的C++接口，将Opencv的能力无限放大。在2.0时代，opencv增加了新的平台支持，包括iOS和Android，通过CUDA和openGL实现了GPU加速，为Python和Java用户提供了接口。Opencv 3改变了项目架构的方式，3.0版本不会像2.0版本一样激进的尝试，只会有足够稳定的改进。项目架构的改变是Openc
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2023-08-18 16:03:53
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这篇文章中我们一起学习了如何在OpenCV中用createTrackbar函数创建和使用轨迹条，以及图像对比度、亮度值的动态调整。文章首先详细讲解了OpenCV2.0中的新版创建轨迹条的函数createTrackbar，并给上一个详细注释的示例。然后讲解图像的对比度、亮度值调整的细节，最后放出了一个利用createTrackbar函数创建轨迹条来辅助进行图像对比度、亮度值调整的程序源码。依然是先放
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2024-05-27 20:55:04
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# 使用Python计算平面的相邻平面
平面几何是数学中的一个基本概念，许多现实生活的应用中都需要处理平面之间的关系。尤其是在计算机图形学和CAD（计算机辅助设计）软件中，理解平面之间的相互关系显得尤为重要。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python计算相邻平面，以及相应的实现代码。
## 什么是相邻平面
在三维空间中，平面可以定义为一个方程：Ax + By + Cz + D = 0，其中
原创
2024-08-10 04:55:03
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RationalDMIS 2020 平面位置度评价
RationalDMIS 7.0 自动测量平面
RationalDMIS7.1自动平面（自定义触测点） 图文+视频
形状公差带的特点：不涉及基准，它的方向和位置均是浮动的，只能控制被测要素形状误差的大小。
形状公差是指单一实际要素的形状所允许的变动量。
形状公差包括直线度、平面度、圆度、圆柱度、线轮廓度和面轮廓度。
Ratio
原创
2021-06-14 10:07:37
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计算一个平面的平面度，此平面至少应测4点或者更多，点数越多越能反映其真实的平面度。公差只给出一个值，此值表示两个包容测量平面的平行平面间的距离值
原创
2022-06-07 00:15:54
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