前言正好讲组会的时候介绍了这篇文章，搬过来，选自30th USENIX Security Symposium. August 11–13, 2021。 由于专业的局限和有限的水平，这篇介绍会尽量避开原文中物理原理方面的知识，并难免有误解和错漏，感兴趣的可自行去阅读原文。原文链接:https://www.usenix.org/conference/usenixsecurity21/presentat
想必大家在用手机拍摄电脑屏幕、电视屏幕的时候，都会在手机屏幕上看到一些特殊的波纹，这些波纹有些是横着的，有些是竖着的，甚至还有是弯的，各种奇形怪状的都有。那么这些波纹是什么呢？怎么产生的？有办法可以避免吗？目前来说，手机摄影产生这种波纹的原因主要是两个方面：一、手机的屏幕刷新率和电脑、电视显示器的刷新频率不一致引起的；二、莫尔条纹干扰引起。首先，我们从原因一说起，屏幕刷新频率就是屏幕每秒钟刷新的次
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2023-12-28 05:33:31
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# Python 莫尔条纹的测量
莫尔条纹是一种干涉效果，通常用于测量和检测精确度。在光学实验中，莫尔条纹是由两组相似但不完全相同的图案重叠而成的。在这篇文章中，我们将学习如何使用 Python 来实现莫尔条纹的测量。
## 流程概述
以下是实现莫尔条纹测量的步骤：
| 步骤 | 说明 |
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光栅尺位移传感器本篇作为光栅尺位移传感器介绍的开篇文章，主要根据前人的经验，做个简单介绍，主要包含以下几点：光栅尺的结构光栅尺的工作原理莫尔条纹莫尔条纹光电信号质量莫尔条纹的特点光栅尺位移传感器（光栅尺传感器）是利用光栅的光学原理工作的测量反馈装置。光栅尺经常应用于数控机床的闭环伺服系统中，可用作直线位移或者角位移的检测。其测量输出的信号为数字脉冲，具有检测范围大，检测精度高，响应速度快的特点。光
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2023-11-27 11:16:29
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多层神经网络（nn.Module） 文章目录多层神经网络（nn.Module）1. Logistic回归2.神经网络3.nn.Module 上节我们讲了神经网络，可以看到使用了激活函数之后，神经网络可以通过改变权重实现任意形状，越是复杂的神经网络能拟合的形状越复杂，可以任意逼近非线性函数，这就是著名的 神经网络万有逼近定理。 下面用实例来说明神经网络效果更好。import torch
impor
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2023-10-01 22:05:12
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【blog算法原理】Opencv中直线的表示方法
一、问题的提出：
在实际项目编写过程
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2024-05-09 08:14:48
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如果在空中挥挥笔，就可以在屏幕上画出来，这不是很酷吗?如果我们不使用任何特殊的硬件来实现这一点，那将会更加有趣，仅仅是简单的计算机视觉就可以做到，事实上，我们甚至不需要使用机器学习或深度学习来实现这一点。所以在这篇文章中，你将学习如何创建自己的虚拟笔和虚拟橡皮擦。整个应用将从根本上建立在轮廓检测的基础上。你可以把轮廓看作是有相同颜色或强度的闭合曲线，它就像一个blob，你可以在这里读到更多关于轮廓
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2024-04-28 19:27:25
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opencv中有多种滤波方法实现图像平滑，线性滤波包括方框、均值、高斯。非线性滤波有：中值、双边滤波。线性滤波：像素的输出值取决于输入像素的加权求和线性滤波其原始数据与滤波结果是一种算术运算，即用加减乘除等运算实现，如均值滤波（模板内像素灰度值的平均值）、高斯滤波（高斯加权平均值）等。由于线性滤波是算术运算，有固定的模板。非线性滤波：其算子中包含了非线性算子
非线性滤波的原始数据与滤波结果是一种逻
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2024-08-24 13:26:59
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OpenCV入门学习day04出入每天学习点OpenCV，做做计算机视觉项目 文章目录OpenCV入门学习day04前言一、滤波处理1.方框滤波2.均值滤波（模糊）3.高斯滤波（高斯模糊）4.双边滤波5.中值滤波二、形态学操作1膨胀腐蚀2、开操作、闭操作、形态学梯度、顶帽、黑帽morphologyEx（）函数自适应阈值算法adaptiveThreshold3、图像金字塔 前言一、滤波处理所谓滤波处
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2024-02-25 23:07:53
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平滑有时也称为模糊，是一种简单且经常使用的图像处理操作。平滑有很多原因，但通常是为了减少噪点。但是这样通常会降低图像的分辨率。OpenCV提供了五种不同的平滑操作，每种平滑操作都可以完成不同的平滑操作。所有这些函数中的src和dst参数都是通常的源图像和目标图像。每个平滑操作都具有特定于相关操作的参数。其中，唯一的通用参数是最后一个borderType。该参数告诉平滑操作如何处理图像边缘的像素。1
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2024-04-08 11:27:27
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引子因研究兴趣不在图像处理，所以对图像中的『卷积』操作未做深入思考，直到某天，灵光一闪，我突然意识到
图像『卷积』应该可以和『信号处理』联系起来
更进一步
图像卷积的本质，是提取图像不同『频段』的特征
然而放眼望去，市面上大谈特谈『卷积』的文章，各种雷同，互相『借鉴』，都是在讲解卷积的不同方式、卷积的参数共享、卷积的具体操作、卷积在图像上的效果，竟鲜有一篇像样的文章，真正触及『卷积』的
索引目录1.功能1.1 图像平滑1.2 图像锐化2.空间滤波2.1 平滑滤波-去除高频分量，降噪2.1.1 方框滤波2.1.2 均值滤波2.1.3高斯滤波高斯核的计算高斯滤波2.1.4 非局部均值去噪声2.1.5 中值滤波2.2 边缘保留滤波2.2.1 高斯双边滤波参数选择2.2.2 均值迁移模糊(mean-shift blur)2.2.3 局部均方差模糊2.2.4 edgePreserving
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2024-01-05 16:56:34
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将相机标定测量内参矩阵、畸变系数与去畸变返回无畸变图融合使用时修改dir为存放图片的文件夹名称修改board_size为行列的角点数建议目录下存放多几张图片进行去畸变下一步与去透视变换融合，生成一个矩阵，同时完成去畸变与透视变换。#include<opencv2/opencv.hpp>
#include <fstream>
#include<iostrea
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2024-04-11 13:47:42
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1.图像噪声#图像噪声 ‘’’ 由于图像采集,处理,传输,过程中不可避免的会受到噪声的污染,妨碍人们对图像理解及分析处理. 常见的图像噪声有高斯噪声,椒盐噪声等 ‘’’#椒盐噪声 ‘’’ 椒盐噪声也称为脉冲噪声,是图像中经常见到的一种噪声,它是一种随机出现的白点或者黑点, 可能是亮的区域有黑色像素,或在白色区域有黑色像素(或者两者皆有).椒盐噪声的成因可能 是影像讯号受到突如其来的强烈干扰而产生,
离散傅里叶变换就是将图像从空间域转换到频域，这一转换基本原理为：任一函数都可以表示成无数个正弦和余弦函数的和的形式，二维图像的傅里叶变换可用公式表示为：其中，f是空间域，F是频域，转换之后的频域值是复数，因此显示傅里叶变换之后的结果需要使用实物图像加虚数图像或者幅度图像加相位图像的形式。示例;#include"stdafx.h"
#include <opencv2/core/utility.
图像平滑是一种区域增强算法，在图像产生、传输和复制的过程中，会因为多方面原因而产生噪声(某一像素与周围像素点相比有明显不同)或丢失数据，因而图像的质量会降低。此时就需要对图像进行一定的增强处理，以降低图像质量带来的影响图像噪声图像噪声使得图像模糊，甚至淹没图像特征，造成分析困难。常见的噪声分类:产生原因: 外部噪声、内部噪声统计特征: 平稳噪声 非平稳噪声幅度分布: 高斯噪声 椒盐噪声噪声频谱:
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2024-03-24 09:08:54
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一、原理介绍径向剪切，产生的两个波面的变形相同，但其中的一个波面大于另一个波面。径向剪切干涉仪原理如图所示： 图1 径向剪切干涉仪原理 入射光经径向剪切干涉仪后分光镜或类似光学器件分成两束光：一束光经过由透镜等光学元件组成的扩束系统，原始待测光束被扩束后形成与待测光束具有相同光场分布但口径被放大的扩束光束出射；另一束光经过相应的缩束系统，此时原始待测光束被缩束后形成与待测光束具有相同光场分布但口径
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2024-01-08 15:09:37
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大家有木有看过带谍战剧？里面多数都有发电报的情节吧，有木有感觉滴滴答答地发报特别酷？ 发报的那个东西，学名叫做“电键”，如图： 电键.jpg 电键按下去之后，电路接通，就会发出声音，长短不同的声音组合，就形成了不同的编码，可以表示不同的信息~ 汉字个数太多，所以汉字的编码是很复杂的。但是英文字母比较少，编码就容易多了 我们今天来研究一种国际通用的电报编码——莫尔斯码。 我们用“滴（Di~）”来模拟
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2023-11-01 23:06:28
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电报通信的语言是由电码符号组成的。电报通信最早是由美国的摩尔斯在 １８４４年发明的，所以电码符号也被叫做摩尔斯电码（Morse code）。电码 符号由两种基本信号和不同的间隔时间组成：短促的点信号“ ．”，读“ 的 ”（Di）；保持一定时间的长信号“─”，读“答 ─”（Da）。 在早期战时电报通信中应用广泛，相信大家在很多战争片中都看到过吧？通讯员对着发报机按个不停，其实是根据一定的规则将
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2023-07-19 09:24:15
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Bayer数据，其一般格式为：
奇数扫描行输出 RGRG……
偶数扫描行输出 GBGB……
根据人眼对彩色的响应带宽不高的大面积着色特点，每个像素没有必要同时输出3种颜色。因此，数据采样时，
奇数扫描行的第1，2，3，4，…象素分别采样和输出R，G，R，G，…数据；
偶数扫描行的第1，
原创
2012-07-09 11:48:48
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