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
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2023-10-05 22:58:33
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# 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_
原创
2024-09-10 03:53:12
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在实际应用中，我们的图像常常会被噪声腐蚀，这些噪声或是镜头上的灰尘或水滴，或是旧照片的划痕，或者是图像遭到人为的涂画（比如马赛克）或者图像的部分本身已经损坏。如果我们想让这些受到破坏的额图片尽可能恢复到原样，Opencv能帮我们做到吗？OpenCV真的有这个妙手回春的功能！别以为图像修补的工作只能用PS或者美图秀秀那些软件去做，其实由程序员自己写代码去做更加高效！图像修复技术的原理是什么呢？简而言
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2024-09-07 08:08:24
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工作波长：是由设备系统的决定的。例如：光纤激光器工作波长一般是1064纳米、二氧化碳激光器工作波长一般是10.6微米、绿激光器工作波长是532纳米、紫外激光器工作波长是355纳米。当然还有其他类型的激光器就不一一列举了。场镜用于何种波长工作条件下，就要适用这种膜层的镀膜。如果不在给定的波长范围内用场镜，场镜会被激光烧坏。 图书3:一款焦距是160毫米的紫外激光场镜入射光瞳
一阶矩求取光斑质心： 第一步，计算图像中所有像素的灰度值之和 第二步，计算图像中每个像素与其对应的x坐标的乘积之和；每个像素与其对应的y坐标的乘积之和 第三步，分别计算质心坐标的x，y 二阶矩求取光斑质心： 第一步，和一阶矩求解过程一样，计算图像中所有像素的灰度值之和 第二步，计算图像中每个像素与其 ...
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2021-07-30 11:33:00
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# 提取Zemax光斑质心和RMS半径的Python实现
## 概述
在这篇文章中，我将向你解释如何使用Python编程语言提取Zemax光斑的质心和RMS半径。这对于刚入行的小白可能有些挑战，但是我将尽力简化这个过程，帮助您理解和实现这个任务。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[导入Zemax数据] --> B[计算光斑质心]
B --> C
原创
2024-03-28 04:33:59
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1. 纹理的概念由于一个物体表面的不同位置上通常有含有不同的颜色或者其他属性(如发射率、法线等)，所以需要一种方法来表示物体每个位置上的不同的属性。在CG中，通常通过使用纹理映射技术来表示物体不同位置上不同的属性。 由于物体可以是一维、二维或者三维的，所有纹理技术可以适用于1D、2D与3D空间。通常来说，纹理映射技术可以通过两种方法来实现，一种是将物体的属性存储在一个二维数组中，该数组一般称为纹理
# 如何在Python中实现“质心”计算
在数据科学和机器学习中，质心（centroid）通常用于聚类分析中，特别是在K-means算法中。质心是指一组点中所有点的平均位置。本文将以新手的角度，详细教您如何在Python中计算质心。
## 整体流程
在开始之前，我们先来看看整个实现过程。下表展示了我们计算质心的基本步骤。
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
原创
2024-08-13 09:23:58
268阅读
在计算机视觉领域，光斑检测是一项重要的技术，这项技术在图像处理、视觉识别等多个领域都有着广泛的应用。然而，如何快速且准确地检测光斑，成为了众多开发者面临的一大技术痛点。
在初期技术研发阶段，光斑检测的主要痛点包括检测精度、处理速度以及系统的稳定性。以下是一个关于技术债务的四象限图，什么地方需要研发团队关注：
```mermaid
quadrantChart
title 技术债务分布
本节目标以相机所处的原点(0,0,0)为起点，对屏幕的每个像素都发射一条射线： ①. 如果命中物体，就处理命中物体的情况，这种情况放到下节处理 ②. 如果没有命中，获取射线方向的单位向量的y值，从0到1对浅蓝色和白色进行插值，以模拟天空的颜色，最终将颜色值输出到屏幕。如下图所示： 本节代码：main2.cpp实现射线类个人理解，Ray Tracing是一个光学成像的逆过程。正常来说，我们能看到东西
下载jupyter notebook :`pip install matplotlib -i https://pypi.doubanio.com/simple`依次下载 numpy 、scipy 和 pandas以及matplotlib1.打开Windows的cmd，在cmd中输入jupyter notebook --generate-config如2.接下来会显示路径，粘贴该路径到文件夹查找即可
Python光斑识别是一种用于检测和识别图像中光斑的技术，广泛应用于科学实验、工业检测以及医疗图像分析等领域。随着深度学习和计算机视觉技术的快速发展，光斑识别的精度和效率有了显著提升。在接下来的内容中，我们将详细探讨解决“Python光斑识别”问题的整个过程。
## 背景定位
在很多业务场景中，光斑识别被用来分析光学信号，例如在生物医学研究中，我们需要准确识别样本中微小的光斑，以便进行进一步的
MeanShift算法原理及其python自定义实现MeanShift算法原理MeanShift python实现实现思路：代码：运行结果： MeanShift算法原理Meanshift是聚类中的一种经典方法，思想简单，用途广泛Meanshift基于这样的事实，一个类的中心处 点的空间密度 是最大的，因此给定一个点，只要沿着密度方向，由稀疏指向稠密就可以找到这个点所在类的中心点。Meanshif
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2024-05-16 04:44:26
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如何实现“质心 python”
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现“质心 python”这一任务。首先，我们需要了解整个流程，并逐步指导你如何完成每一步。
### 流程图
```mermaid
gantt
title 实现“质心 python”流程
section 理解算法
学习算法流程 :done, des1, 2021-11-01, 2d
理
原创
2024-02-25 03:53:43
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一、一些基本概念K-Means是非监督学习的聚类算法，将一组数据分为K类（或者叫簇/cluster），每个簇有一个质心（centroid），同类的数据是围绕着质心被分类的。数据被分为了几类就有几个质心。算法步骤：1、先从原始数据集中随机选出K个数据，作为K个质心。2、将剩余的数据分配到与之最相似的的质心的那个簇里。3、第一次分类完成后，计算每个簇内样本的均值，并根据这个均值生成新的质心4、重复2,
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2023-12-14 07:32:52
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# 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
原创
2024-09-14 06:02:36
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# Python生成光斑的实现方法
在开发中，图像处理和计算机视觉是一个常见的需求。今天，我们将学习如何使用 Python 生成光斑效果。这个过程包括几个步骤，我们会逐步介绍。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
| ------ | -------------------------------------- |
# 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
原创
2024-04-11 06:04:20
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提要经过上次的学习，我们已经可以建立一个简单的光线追踪的场景，接下来，我们继续我们的征程。今天要得到的最终效果如下：光线与物体求交在光线追踪算法中，最重要的就是求光线与物体的相交，也就是实现IntersectResult Object::isIntersected(CRay _ray)方法。 因为我求得交点之后就可以对该点的像素进行计算，然后显示，后续的很多效果（透明，反射....）还
from scipy import ndimage
import numpy as np
a= np.array([
[0, 0, 0, 0],
[0, 1, 0, 0],
[0, 2, 0, 0],
[1, 0, 0, 0],
[1, 1, 0, 1],
[1, 2, 0, 1],
[2, 0, 0
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2023-06-06 00:09:47
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