三轴加速度计是一种惯性传感器，能够测量物体的比力，即去掉重力后的整体加速度或者单位质量上作用的非引力。当加速度计保持静止时，加速度计能够感知重力加速度，而整体加速度为零。在自由落体运动中，整体加速度就是重力加速度，但加速度计内部处于失重状态，而此时三轴加速度计输出为零。
测量工具 app 是一个小清新工具集合软件，它支持的功能包括噪音计、手电筒、尺子、挂画校准、量角器、水平仪、测量距离和指南针。使用场景丰富，每个功能都是特别实用。
光的各个电磁波公式，没考。 相干叠加，没考，但公式应该要记得。光程差中应记得，介质减去真空的折射率应该是n-1。 杨氏干涉必须知道各类条纹、条纹间距，同时还应该知道光源偏离的杨氏干涉这种情况。 杨氏干涉例题中多波长的光线切记是各个波长的中心共同组成某一级谱线。 薄膜干涉公式记牢，包括半波损失的判断，增透增反的等价命题，等倾干涉的高度差，移动等倾干涉平面的情况，左凹右凸且跨越一个等高面的时候对应二分之一波长（因为薄膜干涉的光程差公式前面有个系数二），给出多条条纹的时候切记相邻条纹间距在相除的时候要减一。牛顿环应会自己推导曲率半径公式，和给定某两级半径关系求出曲率半径的公式。等倾干涉没有涉及。迈克尔逊干涉仪记得左边可以是一臂镜面移动的距离，也可以是光程差。
本期教程我们将和小伙伴们一起研究如何使用计算机视觉和图像处理技术来检测汽车在行驶中时汽车是否在改变车道！大家一定听说过使用OpenCV 的haar级联文件可以检测到面部、眼睛等，但是如果目标是汽车，公共汽车呢？
论文： Drost et al. Model Globally, Match Locally: Efficient and Robust 3D Object Recognition. CVPR, 2010.
圆度测试仪是利用精密轴系中的轴回转一周所形成的圆轨迹(理想圆) 与被测圆比较，两圆半径上的差值由电学式长度传感器转换为电信号，利用旋转马达驱动待测物体旋转，利用编码器反馈信号测量圆旋转的角度位置。测试的关键是将角度位置与半径进行同步测量。
地理位置也就是坐标说是 GIS 的灵魂不为过吧，像天气预报、火箭发射包括地震、火山等事故发生时，新闻媒体就会说东经 XX 度、北纬 YY 度发生了什么什么，还有高德百度的地图导航、定位等等都需要用到坐标系统，因为没有准确的位置信息就无法表达地物的位置关系，地图查询分析等等也就无从谈起了
感兴趣区域(ROI，region of interest)，在机器视觉、图像处理中，在被处理的图像上以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，称为感兴趣区域，简称ROI。在图像处理领域，感兴趣区域是从图像中选择的一个图像区域，这个区域是图像分析所关注的重点。圈定该区域以便进行进一步处理，或使用ROI圈定你想处理的目标，可以减少处理时间，提高精度。
#ORB算法推导 ORB采用FAST （features from accelerated segment test） 算法来检测特征点。FAST核心思想就是找出那些卓尔不群的点，即拿一个点跟它周围的点比较，如果它和其中大部分的点都不一样就可以认为它是一个特征点。 首先来做几个定义： U : 参考像素点周围的区域阈值 t : 与参考像素点作对比的阈值点的灰度值当参考点的灰度值之差的绝对值大于t时，我们认为这两个点不相同 Gp : 像素点的灰度值 u : 区域阈值内不同的像素点数量 Un : 区域阈
本文将介绍图形编辑器中吸附系统中，各种吸附类型的吸附逻辑和算法实现，让大家对吸附有一个概念。
自从加入学习圈「3D视觉技术」以来，与小伙伴们一起讨论交流了近200多个学术问题，每每遇到一些令我难以回答的问题，我都会为自己学识有限而深感焦虑。好在圈里有很多热心的小伙伴总能在我「危难」之时，替我补充回答，并且每每补充回答总是让我惊叹不已。在此深表感谢。
尝试用OpenCV来实现立体视觉也有一段时间了，主要的参考资料就是Learning OpenCV十一、十二章和OpenCV论坛上一些前辈的讨论。过程中磕磕碰碰，走了不少弯路，终于在前不久解决了最头大的问题，把整个标定、校准、匹配的流程调试成功。(虽然还有一些问题至今尚未搞清) 在这里写这篇文章，第一方面是给自己一个总结，第二方面是感觉OpenCV立体视觉方面的资料还是相当零散和不完整，新手入门需要花很长时间才能摸索出来，第三方面，也是自己在过程中有些问题仍旧迷迷糊糊，希望可以抛砖引玉。 1. 摄像头 我用的
激光三角测量法，是工业视觉领域较为常用也是比较容易理解的一种3D检测算法。本文主要从应用层次来阐述，包括相机和激光选型、搭接方式的优劣点分析、软件开发过程中的注意事项等。
在人工神经网络和计算机视觉领域，物体识别和跟踪是极其重要的技术，可以应用于无数的项目，其中许多可能不是很明显，例如使用这些算法来测量距离或物体的速度。因此，我向你介绍一个旨在使用 YOLOv8 测量高速公路上汽车速度的 Python 项目，目的是让你了解这些算法如何在日常解决方案中使用。
文章：Automatic Detection of Checkerboards on Blurred and Distorted Images
1, 按频率范围分 , 可以分为低频振动 :f<10Hz 中频振动 :f=10~1000Hz 高频振动 :f>1000Hz
为了方便其一圈发360个脉冲 ，当然精度只有一度 ，如果为了高精度可以选用其他类型的
真实物体完整形状的数字化在智能制造、工业检测和反向建模等领域具有重要的应用价值。为了构建刚性对象的完整几何模型，对象必须相对于测量系统（或扫描仪必须相对于对象移动），以获取和集成对象的视图，这不仅使系统配置复杂，而且使整个过程耗时。在这封信中，我们提出了一种高分辨率的实时360°三维(3D)模型重建方法，该方法允许人们手动旋转一个物体，并在扫描过程中看到一个不断更新的三维模型。多视图条纹投影轮廓测量系统从不同的角度获取一个手持物体的高精度深度信息，同时将多个视图实时对齐并合并在一起。我们的系统采用了立体相位展开和自适应深度约束，可以在不增加捕获图案的数量的情况下，稳健地展开密集条纹图像的相位。然后，我们开发了一种有效的从粗到细的配准策略来快速匹配三维表面段。实验结果表明，该方法可以在任意旋转条件下重建复杂物体的高精度完整三维模型，而无需任何仪器辅助和昂贵的预/后处理。
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科创学院有一个拆解实物的环节，我们组拆解的是一个勺子，我一开始还吐槽中国东西的技术不太好，经过几天的研究是我孟浪了。
本文主要介绍如何使用YOLOv8+BYTETrack+OpenCV实现车辆速度的计算（详细步骤 + 代码)。
VL53L0X集成了一个领先的SPAD阵列（单光子雪崩二极管），并内嵌ST的第二代FlightSense™专利技术。 VL53L0X的940nm VCSEL发射器（垂直腔面发射激光器）完全不为人眼所见，加上内置的物理红外滤光片，使其测距距离更长，对环境光的免疫性更强，对盖片的光学串扰具有更好的稳定性。
本文介绍基于ENVI软件，对不含有任何地理参考信息的栅格遥感影像添加地理坐标系或投影坐标系等地理参考信息的方法。
针对存在非视距(non-line-of-sight, NLOS)的室内定位算法进行研究. 首先描述室内定位中的常用技术和算法(航迹推算、指纹识别定位、邻近探测、极点定位、三角定位、多边定位、质心定位), 概括其原理、优缺点和适用场景; 其次, 通过仿真测试说明研究NLOS识别和抑制的必要性; 再次, 分别介绍NLOS识别和NLOS抑制的几类算法, NLOS识别算法包括统计学方法、几何关系法、机器学习法、信道特征提取法和虚点密度识别法, NLOS抑制算法包括模糊理论法、引入平衡参数法、几何关系法、小波去噪法、机器学习类算法、凸优化类算法、残差类算法、最小二乘类算法和多维缩放类算法; 最后, 对全文进行总结并指出NLOS室内定位亟待解决的问题. 全球定位系统(global positioning system, GPS), 凭借其广泛的应用范围和较高的定位精度, 受到了各方面专家和学者的青睐, 其在室外可以提供比较可靠的定位服务. 然而, 由于室内环境较为复杂, 信号的传播过程中会遇到障碍物(行人、墙壁、桌椅等)的阻塞, 使得信号发生反射、折射或散射, 导致强度减弱, GPS并不能实现精确的定位, 即在存在非视距(non-line-of-sight, NLOS)的室内环境中, 定位精度会有所下降. 如何有效识别和抑制NLOS, 从而提高定位精度是目前室内定位研究的热点问题之一. 室内定位作为定位技术在室内环境的延续, 应用更加广泛. 精确的节点位置信息可以应用在环境监测、军事侦察、定位打击目标、公共安全及应急响应等方面.
在图像中测量物体的大小与计算从相机到物体之间的距离是相似的，在这两种情况下，我们需要定义一个比值，它测量每个给定指标的像素个数。
无刷直流电机是目前最具发展前景的机电一体化电机。其也是随着半导体电子发展而出现的，也是机器人技术发展的关键零部件。
在图像处理中，由于你要每秒处理大量操作，你的代码不仅要提供正确的解决方案，而且要以最快的方式提供，这是必须的。因此，在本章中，你将学习：
双目立体视觉，由两个摄像头组成，像人的眼睛能看到三维的物体，获取物体长度、宽度信息，和深度的信息；单目视觉获取二维的物体信息，即长度、宽度。
第二，最大密度投影。它适用于高密度的组织结构，如CTA血管壁的钙化和气管通畅情况等。
摄像头是一种视觉传感器，它已经成为了机器人技术、监控、空间探索、社交媒体、工业自动化，甚至娱乐业等多个领域不可分割的组成部分。
在中学的时候地理课上，老师教过我们如何根据地图上面测量的距离来计算实际空间上距离。
1. 需求分析 使用OpenCV中可用的绘图功能创建OpenCV的徽标； 目标图像及目标图像的宽高； 测量绘制的目标的外径和内径； 测量绘制的目标的颜色； 计算绘制的目标的圆心； 绘制目标的文字； 将原图和绘制图像放到一起对比。 2. 目标图像 📷 3. 代码实现 目标图像及目标图像的宽高； 复制一个opencv-logo矩阵； 使用Photoshop测量外径和内径； 使用Photoshop测量各个圆的颜色； 计算各个绘制圆的圆心； 分别绘制三个圆，使用同心圆去掉中间部分，使用椭圆实现圆弧缺口； 绘制 Op
在传统的自动化生产尺寸测量中，典型的方法是利用卡尺或千分尺在被测工件上针对某个参数进行多次测量后取平均值。这些检测设备或检测手段测量精度低、测量速度慢，测量数据无法及时处理，无法满足大规模自动化生产的需要。
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机器视觉一般由工业光源，图像采集单元，图像处理单元，图像处理软件及网络通讯装置等构成。在自动化工业质量控制和在线检测领域，2D和3D技术都具有重要的作用。如何将两者结合起来创建一个更可靠、高效的机器视觉检测系统，首先要认识两者的各自优势和局限性。
光电编码器的主要工作原理为光电转换，是一种通过光电转换将输出轴的机械几何位移量转换为脉冲或数字量的传感器。光电编码器主要由光栅盘和光电检测装置构成，在伺服系统中，光栅盘与电动机同轴致使电动机的旋转带动光栅盘的旋转，再经光电检测装置输出若干个脉冲信号，根据该信号的每秒脉冲数便可计算当前电动机的转速。光电编码器的码盘输出两个相位差相差90度的光码，根据双通道输出光码的状态的改变便可判断出电动机的旋转方向。
3D头部姿态估计（ubuntu操作系统，基于opencv3.2+Dlib19.4+python2.7）打开摄像头，可实现实时（realtime）姿态检测。 坐标变换：世界坐标系旋转、转换矩阵将3D点从
有个朋友的实验室最近在复现这个轮组机器人，给我发了源码以后我觉得这个东西很有趣了，准备研究一下。
事实上，纹波就是一个直流电压中的交流成分。直流电压本来应该是一个固定的值，但是很多时候它是通过交流电压整流、滤波后得来的，由于滤波不干净，就会有剩余的交流成分，即便如此，就是用电池供电也因负载的波动而产生波纹。事实上，即便是最好的基准电压源器件，其输出电压也是有波纹的。
多接入边缘计算（MEC）或之前的移动边缘计算在过去几年中一直是很流行的术语，尤其是去年5G技术进入了商业阶段。MEC通常用于描述将服务推向网络边缘的概念，与雾计算等其他术语存在冲突，随着这项技术与5G、容器等基础设施技术联系在一起，其中各种混淆也越来越多。本文从电信公司的角度揭开这一技术的神秘面纱。
Raspberry Pi + Arduino + OpenCV Neural Network + RC CAR
LBS随着移动互联网的火热而在近年成为一个火热的概念，其本义是基于位置的服务（Location Based Service），而如何定位位置成为LBS中的基本。即便是智能手机的定位，也是通过设备自带的GPS模块实现，但定位系统的选择不仅仅只有GPS一种选择。本篇文章即意在概述下关于定位系统的那些事儿！ 一、全球定位系统（GPS） 全球定位系统（Global Positioning System，简称：GPS），是美国国防部研制和维护的中距离圆型轨道卫星导航系统。它可以为地球表面绝大部分地区（98%）提供准确
熵可以从随机变量状态需要的平均信息量角度理解, 也可以从描述统计力学中无序程度的度量角度理解.
本文主要介绍轮廓逼近的原理及其在OpenCV中的使用演示。同时可在文末获取Python-OpenCV学习文档pdf。
尽管表面拉普拉斯算法可能抵消的容积传导和对表面电位数据记录参考的不利影响，电生理学学科一直不愿采用这种方法进行数据分析。这种顾虑的原因是多方面的，往往涉及到对潜在转换性质的不熟悉、感知到的数学复杂性的威胁，以及对信号损失、密集电极排列需求或噪声敏感性的担忧。我们回顾了容积传导和允许任意选择脑电参考所引起的缺陷，以一种直观的方式描述了表面拉普拉斯变换的基本原理，并举例说明了常见参考模式（鼻子、连接乳突、平均）和用于频繁测量的EEG频谱（theta， alpha）以及标准ERP成分（如N1或P3）的表面拉普拉斯转换之间的差异。我们特别回顾了表面拉普拉斯算法普遍应用中的一些常见的局限，这些局限可以通过适当选择样条弹性参数和正则化常数进行球面样条内插来有效地解决。我们从实用主义的角度认为，这些局限不仅是没有根据的，而且一直使用表面电位对脑电图和ERP研究的进展构成了相当大的障碍。本文发表在International Journal of Psychophysiology杂志。
机器视觉就是利用机器代替人眼做出测量和判断，在应用层面上，目前主要用来做系统集成或二次开发的较多，可以概括为以下四个部分： 1、检查。 外观及缺陷检测，主要利用模板匹配。 2、识别。 生物特征识别（人脸、语音、指纹、虹膜），目标识别（车牌识别，射频识别等），条码识别（一维码、二维码），字符识别，纹理识别等。识别的最终目的主要是为了分类，这里需要利用大数据训练学习，需要借助深度学习。 3、测量。 几何尺寸测量（长、宽、高、周长、面积、体积等），圆或者椭圆（圆心、半径、轮廓、角度、尺寸等）；测量必须先标定
可穿戴式连接设备具有广阔的前景，尤其是在医疗保健领域。使用这些设备，我们可以连续访问重要的数据源，而不是定期测量与健康相关的征兆。本文介绍了支持这些可穿戴设备的各种传感器，其中包括陀螺仪，加速度计，可穿戴电极，温度传感器，高度计，接近传感器和生化传感器。
有人反映哦，有时候我们发出来的技术贴太硬了，不方便去理解，于是，就有了上面这个尝试，在开始正课之前，我们先讲一段故事。如果大家觉得OK，后面我们将继续用这种方式来讲课，如果不OK，请大家在我们评论区提供您宝贵的意见。
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