平面

最新推荐文章于 2025-01-24 15:57:27 发布
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博客围绕平面展开，但具体内容缺失，无法获取更多关键信息。

Halcon 点云平面校正的三种方式
weixin_42362219的博客
09-12 2728
双目3D相机的双目相机，内部呈倾斜角度进行安装，而3D数据原点以其中一个相机为坐标系原点（一般为左相机），保证最大采集视野范围。导致采集的原始数据，可能某个平面上的Z值并不一致在点云处理中，如果需要通过Z值对图像进行分割（直通滤波），可以先基于固定平面（如地面），对整体点云进行矫正，然后再利用Z值进行分割。
Halcon3D表面平面度检测-平面差值法
m0_51559565的博客
03-29 2735
通常我们对表面平面度进行检测时，通常使用2种方式。1：通过大卷积核的高斯滤波进行拟合平面，然后求取拟合平面与3D模型间的点间的距离。2：通过平面矫正，将被测试平面矫正到水平面后，对平面以上和平面以下的点云进行筛选。（关于平面矫正，可以点击文章开头链接查看）。本文主要讨论通过大卷积核的高斯滤波进行平面拟合，求取拟合平面与3D模型的距离。此方法，适用于对3D相机采集效果良好，并且无需标记，只输出NG情况的方案。
【笔记】平面
m0_73676887的博客
10-03 3399
归根结底，就是要三个点。变化有很多，可能是三个平面内的点，也可能是截点，也可能连成平面内线段后确定法向搞点法式。用平面法线和平面上的一个向量来确定平面。两平面垂直的时候两平面对应法向量也垂直。用平面上不共线的三点确定一个平面。假设有两个平面，平面方程分别为。构造法向量，然后用点法式。不平行，可能垂直的状态。
我们为什么讨厌右半平面零点？如何避免和转化？
weixin_42636352的博客
01-24 2787
左半平面频率，和右半平面频率的区分，也就是充电频率和放电频率的区分——数值是通用的，只是电容的充放电方向不一样。 ①零点在右半平面，信号向下震荡； ②零点在左半平面，且频率大于非主极点，信号向上震荡； ③零点在左半平面，且频率小于主极点，信号轻微向下震荡； ④零点在左半平面，且频率大于主极点，小于非主极点，信号完美收敛。
《点云处理》平面拟合
dyk4ever的博客
12-17 3153
点云处理之平面拟合方法汇总
平面设计师必备：15个顶级素材网站推荐！
七小嗨少的博客
09-18 3670
平面设计素材网站是设计师和创意工作者的重要灵感来源。这些平台汇集了各种类型的设计图片资源，如标志、海报、网站设计、包装设计、插画等多种作品。在本文中，我将为你推荐15个平面设计素材网站，帮助你找到新的创意灵感。
matlab画复平面的图
tongxin_haonan的博客
11-28 3903
之前一直用的是方法一，手动把实部虚部区别开；后来发现plot遇到复数时会自动区分实虚部作图。不过习惯了用方法一嘿嘿，plot(real(Y),imag(Y))一眼复数图。方法二：直接用plot(Y)即可，Y为复数时函数等价于plot(real(Y),imag(Y))本例通过（求解带参数的一元二次方程组，画出两个根随参数的变化轨迹）来展示如何画复平面的图。方法一：可以用plot函数画图，横轴是实轴，纵轴是虚轴。如何用matlab画复平面的图呢？
超平面介绍
weixin_40994552的博客
02-20 1913
(1) 超平面是指n维线性空间中维度为n-1的子空间。它可以把线性空间分割成不相交的两部分。比如二维空间中，一条直线是一维的，它把平面分成了两部分；三维空间中，一个平面是二维的，它把空间分成了两部分。(2) 法向量是指垂直于超平面的向量。为 N 维向量，b为标量，表示超平面于原点之间的距离。（垂直于超平面） ，已知超平面中的一点。，需要求它到超平面之间的距离。，对于超平面中的任意一点。
平面方程
小孔明的专栏
04-02 5156
参考网址：http://www.lsngo.net/2018/01/07/graphics_plane/ 这里将点法式展开即可得到： 所以上面式子中的D=-n点乘p，n是法向量，p为坐标点，都是三维的，注意负号。 这句话又是什么意思？ P=<n,D>，就是四维向量。 任意一点的齐次坐标为(x,y,z,1)，两个点乘，得到Ax+By+Cz+D=0，其实就是P点乘Q。所以平面可以...
平面五连杆机构分析
yjw0911的博客
05-23 2536
平面五连杆机构分析
python最小二乘法三维坐标拟合平面-最小二乘法拟合平面
04-19
Python 最小二乘法三维坐标拟合平面 本资源主要讲述了使用 Python 实现最小二乘法三维坐标拟合平面的方法。该方法使用 OpenCV 库来实现平面拟合，通过对点云数据的处理和_singular value decomposition（SVD）来...
Halcon3D倾斜平面矫正至水平面，的halcon程序，测试图像，平面夹角计算程序
03-29
本文将详细讲解如何使用Halcon进行3D倾斜平面矫正至水平面的操作，以及相关的平面夹角计算程序。 首先，我们要理解3D图像处理的基本概念。在3D视觉中，我们通常通过立体相机或者深度相机获取包含物体三维信息的图像...
【vue+leaflet】vue项目中使用leaflet绘制室内平面图、leaflet.pm在平面图中绘制点、线、面图层(一)
02-19
vue项目中使用leaflet绘制室内平面图、leaflet.pm在平面图中绘制点、线、面图层(一),cv可用 vue项目中使用leaflet绘制室内平面图、leaflet.pm在平面图中绘制点、线、面图层(一),cv可用 vue项目中使用leaflet绘制室内...
labview拟合平面并进行平面度检测.rar
12-01
在这个"labview拟合平面并进行平面度检测.rar"压缩包中，包含的资源是关于使用LabVIEW进行平面拟合和评估平面度的工程实例。平面度检测在机械制造、光学检测、半导体工艺等众多领域都有广泛应用，其主要目的是确定一...
基准测试使用BBO-PSO-GA附Matlab代码.rar
最新发布
12-09
1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
【无人机路径规划】基于冠豪猪优化算法的三维路径规划模型设计：多目标约束下安全高效飞行路径生成方法 项目介绍 Python实现基于冠豪猪优化算法（CPO）进行无人机三维路径规划（含模型描述及部分示例代码
12-09
内容概要：本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法（CPO）的无人机三维路径规划项目，利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制，系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径，并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例，包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群：具备一定Python编程基础和优化算法基础知识，从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员，尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标：①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障；②研究智能优化算法（如CPO）在路径规划中的实际部署与性能优化；③实现多目标（路径最短、能耗最低、安全性最高）耦合条件下的工程化路径求解；④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议：建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行，重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制，宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
使用python语言的京东平台抢购脚本
12-09
先看效果： https://pan.quark.cn/s/4f231e33b729 auto-buy-Python-tool 图形界面, 电脑小白也会用, 下载可直接运行! 京东自动购买口罩 实时抢购口罩 工具, 抗击疫情 中国加油! :fire: 点击这里 下载, 解压后可直接运行! 欢迎加星 修复了商品下架后的问题, 更新了交互界面; 修复了可配货商品的判断, 更新了数量调整接口, 更新了是否监控下架商品选项 :star2: 使用指南 :notebookwithdecorative_cover: Tips: 登录一次之后本地会保存登录信息, 重启软件(注意重启之后也行)之后仍然可以记住账号登录信息, 重启之后只需点击"开始监控"就可以登录! 不必重复扫码! 运行界面如下图: interface Update at 2020-3-2: Continuously monitor goods removed from JD.monitorSoldOutGoods Update at 2020-2-15: quantity can be modifiedquantity 填写方式: Tips: 软件启动时带有标准填写格式的默认值, 请留意. 输入商品ID: 比如为: https://item.jd.com/1835967.html 的商品ID为1835967. 输入收件地区编码: 使用Chrome浏览器(如果是其他浏览器请用同样方式打开开发者工具)登录京东并访问商品页, 选择派送地址后按查找开头的讯息, 如下图: AreaID 接受讯息邮箱: 您的接受讯息邮箱. 滑动条: 控制监控时查询的速度(频率). 购买数量: 调整一次购买数量. 是否自动忽略下架商品: 未打...
clustering-results-PathologyGAN.csv
12-09
clustering-results-PathologyGAN.csv
位平面数目
11-16
<think> 我们正在讨论位平面数目（Bit Depth）的相关信息。位平面数目，也称为位深度或颜色深度，在数字图像处理中是一个关键概念。它指的是用于表示每个像素颜色信息的位数。例如，一个8位灰度图像中，每个像素由8位二进制数表示，可以呈现256（即$2^8$）种不同的灰度级别。 在彩色图像中，通常每个颜色通道（如红、绿、蓝）都有独立的位深度。例如，一个24位的RGB图像，每个通道有8位，因此每个像素可以表示约1677万（$2^{24}$）种颜色。 位平面（Bit Plane）则是将图像中所有像素的相同位（如最高位、次高位等）提取出来形成的二值图像。例如，一个8位图像可以分解为8个位平面，其中第7位平面（最高位）包含最重要的信息（图像的大致轮廓），而第0位平面（最低位）则包含细节和噪声。 位平面分解在图像压缩和图像分析中有重要应用。通过位平面分解，我们可以分离出图像的不同重要性层次，从而进行有损压缩（例如，丢弃一些低位平面）或进行图像增强（例如，通过调整高位平面来改变图像的整体对比度）。 下面我们详细介绍位平面数目及其相关概念： 1. **位深度与颜色表示**： - 对于灰度图像，位深度为$n$意味着有$2^n$个灰度级别。例如： - 1位：黑白二值图像（0和1） - 8位：256个灰度级别（0到255） - 对于彩色图像，通常使用多个通道，每个通道有自己的位深度。常见的组合有： - RGB 24位：每个通道8位，总位深度24位（$8 \times 3$） - RGBA 32位：在RGB基础上增加8位透明度通道（$8 \times 4$） 2. **位平面分解**： 一个具有$n$位深度的图像可以分解为$n$个位平面。每个位平面是一个二值图像（0或1），表示原图像中所有像素在某一特定二进制位上的取值。 例如，一个8位灰度图像的像素值可以表示为： $$ \text{像素值} = b_7 \times 2^7 + b_6 \times 2^6 + \cdots + b_0 \times 2^0 $$ 其中$b_7$到$b_0$是二进制位（0或1）。那么，第$k$个位平面（$k$从0到7）就是由所有像素的$b_k$位组成的二值图像。 3. **位平面的重要性**： - **高位平面**（如$b_7, b_6$）包含图像的主要结构信息，对图像的整体对比度和亮度影响较大。 - **低位平面**（如$b_1, b_0$）则包含图像的细节和噪声，对图像质量影响较小，但在某些图像处理任务（如隐写术）中可能被利用。 4. **位平面分解的应用**： - **图像压缩**：通过丢弃一些低位平面（它们通常看起来像噪声），可以减小图像文件大小（有损压缩）。 - **图像分析**：通过分析不同位平面，可以提取图像的特征或进行图像分割。 - **图像增强**：通过修改高位平面来调整图像的对比度。 5. **位平面分解的数学表示**： 设图像$I$的大小为$M \times N$，位深度为$n$，则第$k$个位平面$B_k$（$k=0,1,\dots,n-1$）的每个像素值定义为： $$ B_k(i,j) = \left\lfloor \frac{I(i,j)}{2^k} \right\rfloor \mod 2 $$ 其中$0 \leq i < M$，$0 \leq j < N$。 6. **示例：8位图像的位平面分解**： 假设一个像素值为$157$（二进制为`10011101`），则： - 第7位平面：1 - 第6位平面：0 - 第5位平面：0 - 第4位平面：1 - 第3位平面：1 - 第2位平面：1 - 第1位平面：0 - 第0位平面：1 7. **位平面分解的可视化**： 在显示位平面时，通常将二值图像（0和1）映射为0（黑）和255（白）以便观察。高位平面看起来像原图像的轮廓，而低位平面则类似于随机噪声。 通过以上介绍，我们可以理解位平面数目（位深度）决定了图像的颜色丰富程度和细节表现力，而位平面分解则提供了一种分析图像信息分布的方法。 §§相关问题§§ 1. 位平面分解在图像压缩中具体如何应用？ 2. 如何用编程实现位平面分解？ 3. 位深度与图像质量的关系是什么？ 4. 在图像处理中，除了位平面分解，还有哪些图像分解方法？ </think> ### 位平面数目详解 位平面数目（Bit Planes）是数字图像处理中的核心概念，指图像像素值按二进制位分解后的独立层数。每个位平面对应像素值中的一个二进制位，共同构成完整的图像信息[^1]。 #### 1. **基本定义** - **位平面数 = 位深度（Bit Depth）** $$ \text{位平面数} = \log_2(\text{颜色级数}) $$ 例如8位灰度图的位平面数为8（$2^8=256$级灰度） #### 2. **位平面分层原理** 设像素值$P$的二进制表示为： $$ P = b_{n-1}2^{n-1} + b_{n-2}2^{n-2} + \cdots + b_0 2^0 $$ 其中： - $n$为位平面总数 - $b_k$为第$k$位平面的值（0或1） - **高位平面**（$k$值大）携带主要轮廓信息 - **低位平面**（$k$值小）携带细节与噪声 #### 3. **关键特性** | 特性 | 说明 | |---------------------|----------------------------------------------------------------------| | **信息权重不均等** | MSB（最高位）包含90%视觉信息，LSB（最低位）近似随机噪声[^1] | | **视觉表现** | 高位平面类似素描轮廓，低位平面呈雪花状噪声 | | **可分离性** | 可通过位运算提取特定平面：$ \text{Plane}_k = (P \gg k) \ \& \ 1 $ | #### 4. **典型应用场景** 1. **图像压缩** 丢弃低位平面实现有损压缩（如JPEG） $$ \text{压缩比} \propto \frac{\text{原始位平面数}}{\text{保留位平面数}} $$ 2. **信息隐藏** 在LSB平面嵌入水印（隐写术） 3. **医学成像** 分离不同位平面增强特定组织对比度 4. **图像增强** 通过高位平面调整整体对比度 #### 5. **不同位深度的平面数** | 图像类型 | 位深度 | 位平面数 | 颜色级数 | |-------------------|--------|----------|----------------| | 二值图像 | 1 bit | 1 | 2 (黑/白) | | 索引色图像 | 8 bit | 8 | 256 | | 标准RGB图像 | 24 bit | 24 | 16,777,216 | | 医学影像（DICOM） | 32 bit | 32 | 4,294,967,296 | > **重要性质**：当图像位深度为$n$时，其信息熵$H$满足： > $$ H \leq n \ \text{比特/像素} $$ > 实际熵值由图像内容决定，高位平面通常具有更高信息密度。 #### 6. **位平面分解示例（8位灰度图）** ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def extract_bit_plane(img, k): return (img >> k) & 1 # 生成测试图像 image = np.random.randint(0, 256, (512, 512), dtype=np.uint8) # 分解位平面 planes = [extract_bit_plane(image, i) for i in range(8)] # 可视化（高位平面显示轮廓，低位平面呈噪声） fig, axes = plt.subplots(2, 4) for i, ax in enumerate(axes.flatten()): ax.imshow(planes[7-i] * 255, cmap='gray') # 从MSB到LSB ax.set_title(f'Bit Plane {7-i}') ``` ![位平面可视化](https://example.com/bitplanes.png) *高位平面（7-4）携带主体信息，低位平面（3-0）包含噪声细节*
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