MTF 调制传递函数 评价一个成像系统目前主流的办法主要有三种TV line检测,MTF检测,和SFR检测. MTF是Modulation Transfer Function的英文简称,中文为调制传递函数. 是指调制度随空间频率变化的函数称为调制度传递函数.最开始是为了说明镜头的能力. 在各个摄像头镜头中经常采用MTF描述镜头的MTF曲线,表明镜头的能力.这些曲线是通过理想的测试环境下尽量减少其它系统对镜头的解析力的衰减的情况下测试得出的. MTF是描述不同空间频率下的调制函数. 那么什么是空间

为什么要了解算法的效率? 一般来说,编程就是把各种已知的算法代入到自己的代码当中,以此来解决问题.因此,了解各种算法的效率对于我们选择一个合适的算法有很大帮助. 算法的效率由什么确定? 从算法分析的理论来讲,算法的效率通常由它们的复杂度来评估,包括时间复杂度和空间复杂度.由于现代计算机RAM空间充足,因此一般优先考虑时间复杂度. 时间复杂度用渐近记号(asymptotic notation)来表示,通常有 O. Θ和Ω 记号法.渐进的意思就是当问题的规模变大时,解决这个问题所耗费的时间增加了多少

下面的例子简要介绍了如何使用HALCON的一维测量工具.最长的部分是预处理和后处理:测量本身只包括两个操作符调用. 测量保险丝-fuse 预处理主要是测量线的生成.在示例程序中,这个步骤是通过将测量对象的参数分配给变量来完成的. read_image (Fuse, 'fuse') Row := 297 Column := 545 Length1 := 80 Length2 := 10 Angle := rad(90) gen_rectangle2 (ROI, Row, Column, Angle

跟我学机器视觉-HALCON学习例程中文详解-测量圆环脚宽间距 This example program demonstrates the basic usage of a circular measure object. Here, the task is to determine the width of the cogs. *首先读取图像,获取图像的宽度和高度 First, read in the image and initialize the program. read_image (

float Angle = 0.0;//卡尔曼滤波器的输出值,最优估计的角度 //float Gyro_x = 0.0;//卡尔曼滤波器的输出值,最优估计的角速度 float Q_angle = 0.001;//陀螺仪噪声的协方差(估计过程的误差协方差) float Q_gyro = 0.003;//陀螺仪漂移噪声的协方差(估计过程的误差协方差) float R_angle = 0.5;//加速度计测量噪声的协方差 float dt = 0.005;//积分时间,dt为滤波器采样时间(秒) ch

工业测试与控制系统中,经常需要对未知信号的频率进行测试.对于10MHz以下的信号,用单片机(MCU)定时器完成这项任务显然是最常见和最佳的选择.目前性价比最高的单片机STM32拥有功能强大且数量众多的定时器,能够轻松的胜任各种频率信号的测试工作.但也正是由于STM32的定时器功能过于强大和完善,常见的技术书籍往往将篇幅专注于STM32定时器的定时.PWM和触发DMA传输等常见功能,而对于测频率所需的计数和捕捉等功能往往一笔带过,更不会专门针对具体应用给出定时器的配置方法.本文分别介绍用STM32

电子设备中使用着大量各种类型的电子元器件,设备发生故障大多是由于电子元器件失效或损坏引起的.因此怎么正确检测电子元器件就显得尤其重要,这也是电子维修人员必须掌握的技能.我在电器维修中积累了部分常见电子元器件检测经验和技巧,供大家参考. 1．测整流电桥各脚的极性 万用表置R×1k挡,黑表笔接桥堆的任意引脚,红表笔先后测其余三只脚,如果读数均为无穷大,则黑表笔所接为桥堆的输出正极,如果读数为4-10kΩ,则黑表笔所接引脚为桥堆的输出负极,其余的两引脚为桥堆的交流输入端. 使用数字万用表时只需将档位打

源:MPU6050首例整合性6轴的姿态模块 Mpu6050为全球首例整合3轴陀螺仪.3轴加速器.含9轴融合演:MPU-6000为全球首例整合性6轴运动处理组件,相较于多组件方案,免除了组合陀螺仪与加速器时之轴间差的问题,减少了大量的包装空间.MPU-6000整合了3轴陀螺仪.3轴加速器,并含可藉由第二个I2C端口连接其他厂牌之加速器.磁力传感器.或其他传感器的数位运动处理(DMP: Digital Motion Processor)硬件加速引擎,由主要I2C端口以单一数据流的形式,向应用端输出完

预备知识   图像坐标系:   理想的图像坐标系原点O1和真实的O0有一定的偏差,由此我们建立了等式(1)和(2),可以用矩阵形式(3)表示. 相机坐标系(C)和世界坐标系(W): 通过相机与图像的投影关系,我们得到了等式(4)和等式(5),可以用矩阵形式(6)表示. 我们又知道相机坐标系和世界坐标的关系可以用等式(7)表示: 由等式(3),等式(6)和等式(7)我们可以推导出图像坐标系和世界坐标系的关系: 其中M1称为相机的内参矩阵,包含内参(fx,fy,u0,v0).M2称为相机的外参矩阵,

2019 年第十六届中国研究生数学建模竞赛C 题 任务1中 图三:图3 中拍照者距离地面的高度 目录: 0.试题分析: 1.构建摄像机模型 2.摄像机参数假定 3.像平面坐标计算 4.图像标定及数值测量 5.计算 6.总结其中误差 0.试题分析: 试题涉及内容为:图像处理之图像理解——摄像机成像 1.构建摄像机模型: 一般摄像机模型(世界坐标系统与摄像机坐标系统不重合时的投影成像示意图) 摄像机观察3D 场景示意图 2.摄像机参数假定: 设摄像头中心位置为(0,0,1),摄像机的焦距为0.05m

对于测试数字成像设备非常重要的参数是分辨率.但有不同的方式来表达数码相机的分辨率,有时令人困惑.下面介绍的是是最常见的单位. 百万像素 “这台相机有1000万像素的分辨率”是我们经常在广告上看到的数据,但是从技术上看,这是错误的.一个1000万像素的相机有一千万像素,可以采集镜头投射到传感器上的图像.但这并不意味着,每个像素真的拥有关于图像内容的有用信息.所以像素的数量与分辨率有些相关,但是没有定义它.一个好的1000万像素摄像机与12或14万像素摄像机相比,具有相同的分辨率并不罕见. LP /

Comparison of Laser SLAM and Visual SLAM 目前,SLAM技术广泛应用于机器人.无人机.无人机.AR.VR等领域,依靠传感器可以实现机器的自主定位.测绘.路径规划等功能.由于传感器的不同,SLAM的实现方式也不同.根据传感器,SLAM主要包括激光SLAM和visual SLAM. 激光Lidar SLAM轰比目视SLAM起步早,在理论.技术和产品落地等方面都比较成熟.目前,基于视觉的SLAM主要有两种实现途径,一种是基于RGBD深度相机,如Kinect,另一

原文地址:http://ghx0x0.github.io/2014/12/30/NDT-match/ By GH 发表于 12月 30 2014 目前三维配准中用的较多的是ICP迭代算法,需要提供一个较好的初值,同时由于算法本身缺陷,最终迭代结果可能会陷入局部最优.本文介绍的是另一种比较好的配准算法,NDT配准.这个配准算法耗时稳定,跟初值相关不大,初值误差大时,也能很好的纠正过来. 绪论: 采样: 3d点云数据在离相机近处点云密度大,远处密度小,所以在下采样时采用统一的采样方法还是会保留密度不

前言 汽车倒车防碰撞系统是一种辅助汽车泊车装置.低配的由超声波收发电路.回波放大电路.语音提示电路.数码显示.报警及温度补偿电路组成,高配的有时会带有后视视频系统.[1]      一.工作原理 如下图在汽车的尾部安装4个超声波探头,倒车时,采用往返时间测量法测量汽车尾部到障碍物的距离,通过数码管实时显示距离,当车尾部的超声波探头与障碍物的距离小于设定值的安全值时,通过蜂鸣器报警提示驾驶员. 这里测距一般采用4路超声波传感器分时隙工作,采用往返时间测量法测距,测距原理是当汽车进行倒车时,防碰撞系

PhyLab1.0需求规格说明文档 1. 概述 1.1 项目概述 软剑攻城队小组于2015学年开发了PhyLab物理实验网站,一经发布好评如潮.网站的核心功能是提供预习报告和自动数据处理,而后加入了论坛模块,提供了一定的社交功能.前续版本总体满足了目标用户的需求,但是在实际使用过程中存在数据计算错误.模板无法生成.按钮失效等Bug,流失了大量的二次用户.目前开发项目为PhyLab的2.0版本,α阶段的开发中心主要是在完善实验内容.实现未完成功能.提高前端用户体验,并加入诸如实时数据处理结果预览.

一.卡尔曼滤波九轴融合算法stm32尝试 1.Kalman滤波文件[.h已经封装为结构体] /* Copyright (C) 2012 Kristian Lauszus, TKJ Electronics-> All rights reserved-> This software may be distributed and modified under the terms of the GNU General Public License version 2 (GPL2) as publish

原帖地址: http://blog.csdn.net/aptx704610875/article/details/48914043 http://blog.csdn.net/aptx704610875/article/details/48915149 这一节我们首先介绍下计算机视觉领域中常见的三个坐标系:图像坐标系,相机坐标系,世界坐标系以及他们之间的关系,然后介绍如何使用张正友相机标定法标定相机. 图像坐标系: 理想的图像坐标系原点O1和真实的O0有一定的偏差,由此我们建立了等式(1)和(2)

光电探测器电路用于对光电转换器件输出的微弱电压或电流信号进行放大.处理和整形输出.对于不同探测用途而采用的光电转换器件不同,与之配合使用的光电探测器电路性能也因此而不同.如果用来进行光电转换,则重点考虑的是器件的光电转换效能和匹配方式.这里介绍一种用雪崩光电二极管(APD)与光电探测器电路匹配使用的最佳方法.针对如何提高光电信号前置放大器信噪比这一关键问题,进行了分析和实践.在设计电路过程中,除了电路结构的考虑外,对工艺的考虑也是必须的.由于电路结构设计.工艺设计考虑周全,设计的光电探测器电路信

今天用将近一天的时间学习了层次分析模型(AHP),主要参考了一份pdf,这个网站,和暨南大学章老师的课件,现写出一些自己总结的要点. 一.层次分析法的基本步骤: 角度一: 实际问题——分解——>多个因素——建立——>层次结构— —确定——>诸因素的相对重要性——计算——>权向量— —判断——>综合决策 角度二: 建立层次结构模型——>构造判断矩阵——>层次单排序——>一致性检验——>层次总排序. 二.几个理解的重点 1.正反矩阵 若矩阵A=(aij)m

    博士生课程报告       视觉信息检索技术                 博 士 生:施 智 平 指导老师:史忠植 研究员       中国科学院计算技术研究所   2005年1月   目 录 第1章 基于内容的多媒体检索技术综述    3 第2章 图像特征的提取与表达    9 2.1 颜色特征的提取    9 2.2 纹理特征的提取    12 2.3 形状特征的提取    15 2.4 图像的空间关系特征    19 2.5 多维图像特征的索引    20 第3章 相似度量方法