visionpro实践项目(一) 模板匹配工具 定位工具 卡尺工具 标签工具

1.需求:测量零件的宽度。
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2.解决思路:使用模板匹配工具先匹配到零件,使用卡尺工具测量宽度,使用标签工具显示宽度信息。
3.步骤:
导入CogPMAlignTool工具,训练模板,实现模板匹配功能。
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导入卡尺工具,将该工具的InputImage链接自Source.OutputImage。
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边缘0极性设置为由暗到明,边缘1极性设置为由明到暗,边缘对宽度设置为100,运行。
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卡尺工具就像游标卡尺一样,刚好将两个边缘卡住。
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测出结果为0.89。这样是不是就结束了?并没有,我们运行其他图像试试。
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这张图像相对于上一张图像一个明显的区别是旋转了一个角度,当然模板匹配工具还是能够正常的匹配到零件的,但是为什么卡尺工具没能起作用呢?这是因为,我们在上一步中是将卡尺设置成水平方向的,而这张图像是倾斜的,但是呢,卡尺自己并不会随着图像的位姿变化而自适应的变化,因为卡尺并不知道图像之间的位姿关系。说白了,因为我们在设置卡尺的时候,是设置在模板图像上的,那么我们运行模板图像的时候自然卡尺能正常起作用,但是我们运行其他图像时,卡尺并不一定起作用,如果我们能拿到其他图像相对模板图像的位姿关系,那么就好了。
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导入定位工具。该工具的InputImage是当前运行的原始图像,第二个参数的输入是模板匹配工具的GetPose,会将当前的图像相对于模板图像的位姿信息给到定位工具,定位工具的输入给到卡尺工具。这样卡尺工具就获得了包含相对于模板图像位姿信息的一张图像了。
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运行,卡尺工具均可正常卡住。
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好了,到了最后一步,将测量出来的宽度值显示在图片上。
使用标签工具。
把卡尺工具的宽度值输出给标签工具的InputDouble,因为width的数据类型就是double的。
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输出格式化字符串,小数点后保留两位。
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运行。
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内容: 这个合成医疗保健数据集的创建是为了作为数据科学、机器学习和数据分析爱好者的宝贵资源。 灵感: 医疗保健数据通常很敏感,并受隐私法规的约束,因此难以访问以进行学习和实验。为了解决这差距,我利用 Python 的 Faker 库生成了个数据集,该数据集反映了医疗保健记录中常见的结构和属性。通过提供这些合成数据,我希望促进医疗保健分析领域的创新、学习和知识共享。 表格信息: 每列都提供有关患者、其入院情况和提供的医疗保健服务的特定信息,使此数据集适用于医疗保健领域的各种数据分析和建模任务。以下是数据集中每列的简要说明 - 名字:此列表示与医疗保健记录关联的患者的姓名。 年龄:患者入院时的年龄,以年表示。 性:指示患者的性别,“男性”或“女性”。 血型:患者的血型,可以是常见的血型之(例如,“A+”、“O-”等)。 医疗状况:此列指定了与患者相关的主要医疗状况或诊断,例如“糖尿病”、“高血压”、“哮喘”等。 入学日期:患者入住医疗机构的日期。 医生:在患者入院期间负责护理的医生的姓名。 医院:标识患者收治的医疗机构或医院。 保险提供商:此列指示患者的保险提供商,可以是多个选项之,包括“Aetna”、“Blue Cross”、“Cigna”、“UnitedHealthcare”和“Medicare”。 账单金额:患者在入院期间为他们的医疗保健服务开具的账单金额。这表示为浮点数。 房间号:患者入院期间入住的房间号。 入场类型:指定入院类型,可以是“紧急”、“选择性”或“紧急”,以反映入院的情况。 出院日期:患者从医疗机构出院的日期,基于入院日期和实际范围内的随机天数。 药物:确定患者在入院期间开具或服用的药物。例子包括“阿司匹林”、“布洛芬”、“青霉素”、“扑热息痛”和“立普妥”。
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