9、图像中物体定位与定向技术解析

图像中物体定位与定向技术解析

1. 旋转调整应用

在物体旋转调整中,主轴计算方法虽有不足,但在遵循一些基本规则时,仍能为许多物体提供有用结果:
- 选择长的参考物体 :参考物体应具有一定长度,避免主轴和副轴混淆。
- 物体需有明显不对称性 :若要确定物体的方向和朝向(前后区分),参考物体相对于副轴应明显不对称。例如,使用细长的三角形,近似计算也能达到优于 0.5°的精度。
- 直线边缘适合确定方向 :若只需确定方向,直线边缘非常合适。可在边缘的起点和终点间画直线直接确定角度。如火花塞仅倾斜±10°时,使用平滑的螺纹边缘确定旋转,能实现优于 0.5°的精度。

不过,火花塞整体虽长,但近似为椭圆形,不太适合作为参考物体,可能会有 1.5°左右的误差,但这足以重新定位测量任务的搜索线。同时,要记得根据测量的旋转角度重新调整距离测量方向。

2. 距离 - 角度特征

对于那些即使主轴计算数学上正确,但仍不适合用主轴方向进行校正的物体,可采用距离 - 角度特征法。
- 定义 :根据 Gonzalez 和 Woods(2008)的定义,距离 - 角度特征是基于轮廓点与物体重心之间的距离,对二维图形轮廓的一维表示。它是一个向量,每个元素包含特定方向上轮廓点与重心的距离。元素数量不固定,通常以 1°为步长测量距离,得到 360 个元素的投影。
- 计算难点 :理想圆的距离 - 角度特征是元素相同的向量,每个元素等于圆的半径。但在实际计算中

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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