3D激光轮廓仪是一种精密的光学测量设备，能够通过非接触式方式精确测量物体的表面轮廓和尺寸。它利用激光扫描技术，捕捉物体表面的细微变化，并将这些变化转化为三维数据。这种设备广泛应用于工业领域，尤其是在制造、质量控制、材料分析和逆向工程等领域，它为产品设计和制造过程提供了精确的三维数据，从而提高了生产效率和产品质量。 3D激光轮廓仪的核心组成部分包括激光发射器、光学接收器、数据处理单元和驱动系统。激光发射器发出的激光束经过特定光学系统投射到物体表面，被物体表面反射后，反射光被光学接收器捕捉。接收器通常为CCD或CMOS相机，能够记录激光束在物体表面形成的反射光图像。随后，数据处理单元对收集到的图像进行分析，利用三角测量原理计算物体表面点的三维坐标。驱动系统则负责按照一定的扫描路径移动激光发射器和接收器，以便完整覆盖被测物体表面。 在选择和使用3D激光轮廓仪时，需要注意的几个关键参数包括测量精度、测量范围、扫描速度、数据采集率和软件兼容性等。测量精度决定了仪器对细节的识别能力，而测量范围则定义了仪器一次扫描能够测量的最大尺寸。扫描速度和数据采集率决定了测量的效率和数据处理的速度。软件兼容性则关系到数据输出的格式和后续处理的方便程度。 3D激光轮廓仪在应用中，可用于测量复杂曲面、微小孔洞、沟槽等难以直接接触测量的部件。在质量控制中，通过实时监测产品生产过程中的尺寸变化，能快速发现和纠正生产中的偏差，保证产品质量。在逆向工程中，它能快速准确地获取实物的三维数据，为新产品设计和快速原型制作提供数据支持。 随着科技的发展，3D激光轮廓仪也在不断进步，比如多线扫描技术、更强大的计算机视觉算法和机器学习技术的融入，使得3D激光轮廓仪的性能得到大幅提升，测量更加高效和精确。此外，便携式和手持式3D激光轮廓仪的出现，为现场测量提供了便利，使设备的应用更加广泛和灵活。 3D激光轮廓仪作为一种高精度测量工具，在现代制造业中的地位越来越重要，它不仅提升了测量技术的水平，更为产品质量控制和产品创新提供了坚实的基础。随着技术的进一步发展，预计3D激光轮廓仪在未来将发挥更加关键的作用。

在现代工程学和材料科学研究中，轮廓法是一种通过测量材料表面的形变来计算材料内部残留应力的实验技术。Matlab作为一种广泛使用的数学计算软件，因其强大的数值计算和图形处理能力，在轮廓法的数据处理中扮演了重要角色。本压缩包中的“基于matlab的轮廓法点云文件前处理脚本.zip”文件，旨在提供一系列Matlab脚本，以实现对轮廓法测量得到的点云数据进行高效的预处理。 在进行点云数据预处理之前，首先要了解点云数据的来源和特性。轮廓法通常涉及对材料样品进行一系列精密的机械加工和测量过程，例如钻孔、切割或侵蚀，以形成特定的几何轮廓。这些加工过程会在样品表面产生可测量的变形，通过测量这些变形，可以推算出材料内部的残留应力分布。测量得到的数据最终会形成三维点云数据，这些数据是预处理工作的基础。 Matlab脚本在预处理过程中主要执行以下功能： 1. 数据清洗：去除由于测量误差、机械振动或样品表面不规则性造成的异常数据点，如孤立点、噪声点等。 2. 数据平滑：为了减少数据点的随机波动，使用滤波算法平滑点云数据。常见的平滑方法包括移动平均法、高斯滤波、Savitzky-Golay滤波等。 3. 数据重采样：对点云数据进行重采样以减少数据点数量，便于后续的数据处理和分析，同时保持必要的细节。 4. 曲面拟合：对点云数据进行曲面拟合，以获得材料表面的几何形状。拟合的精度直接影响到残留应力的计算准确性。 5. 正常化处理：将点云数据进行坐标变换，使之符合后续分析软件的坐标要求。 本压缩包中的脚本文件“contour-method-residual-stress-main”是整个预处理流程的核心部分，包含了上述所有功能模块。用户可以根据自己的点云数据特点，调整脚本参数以获得最佳处理效果。在Matlab环境下运行该脚本，可以实现轮廓法点云数据的自动化预处理，极大地提高了数据处理的效率和准确性。 此外，Matlab的图形用户界面(GUI)功能也为不熟悉Matlab编程的用户提供了一种简便的数据处理方式。用户可以通过GUI界面对脚本进行参数设置、运行预处理流程，并直观地观察处理前后数据的变化。 本压缩包提供的Matlab脚本将有助于工程师和研究人员在材料科学、机械工程等领域，对轮廓法测量得到的点云数据进行有效的预处理，为后续的应力分析和材料性能研究提供高质量的数据支持。

基于形状轮廓多模板匹配的C++源码，采用OpenCV和Qt（MSVC2015）开发，支持多目标并行定位、计数、分类功能，亚像素级定位精度与加速运行速度。,基于OpenCV和C++的多模板多目标高精度亚像素定位并行处理源码——支持模板匹配、定位、计数及分类功能开发实战,c++ opencv开发的基于形状(轮廓)多模板多目标的模板匹配源码，可实现定位，计数，分类等等，定位精度可达亚像素级别，运行速度采用并行加速。 开发工具：qt(msvc2015) + opencv6 ,C++；OpenCV；形状（轮廓）多模板多目标模板匹配；定位；计数；分类；亚像素级别定位精度；并行加速；Qt（MSVC2015）；OpenCV6。,C++ OpenCV形状多模板匹配源码：亚像素定位并行加速

使用Unreal Engine实现物体内部轮廓描边效果的材质

在MATLAB编程环境中，Catterdata的轮廓图和三角形等值线图是两种非常有用的可视化工具，尤其在处理散点数据或者复杂图形时。本文将深入探讨这两个概念及其在MATLAB中的实现。 我们要了解什么是Catterdata。Catterdata是一种结合了散点图（scatter plot）和数据点上的等值线（contour）的可视化方法。它适用于当你的数据点分布在一个二维平面上，但你想展示这些点的密度或者某一连续变量的分布情况。在MATLAB中，`scatter`函数通常用来绘制散点图，而`contour`或`contourf`函数则用于生成等值线图。`catterdata`可能是一个用户自定义的函数，用于将这两者结合在一起，比如在提供的`tricontour.m`文件中。 `tricontour`函数是MATLAB中用于绘制三角形网格上数据的等值线图。它在处理非均匀网格或者不规则分布的数据时特别有用。与标准的`contour`函数不同，`tricontour`能够处理由` delaunay`或` delaunayTri`函数生成的三角网格。这个函数通过分析三角形之间的连接，可以有效地在这些三角形上绘制等值线，呈现出数据的局部特性。 下面，我们来详细解释如何使用`tricontour`： 1. **数据准备**：你需要两个一维数组，分别表示x和y坐标，以及一个与x和y相同大小的二维数组，表示z值（通常是函数在每个点的值）。 2. **创建三角网格**：使用` delaunay`或` delaunayTri`函数将x和y坐标转换为三角网格。这将返回一个包含三角形边界的结构体。 3. **绘制等值线**：调用`tricontour`函数，传入三角网格和z值数组。你可以设置等值线的数量、颜色和线条样式等参数。 例如，一个基本的`tricontour`调用可能如下所示： ```matlab [x, y] = meshgrid(linspace(-10, 10, 100)); % 创建x和y坐标网格 z = sin(sqrt(x.^2 + y.^2)) ./ sqrt(x.^2 + y.^2); % 计算z值 tri = delaunay(x, y); % 创建三角网格 h = tricontour(x, y, z, tri, 'LineColor', 'black'); % 绘制等值线 ``` 4. **自定义和增强**：你可以使用MATLAB的图形属性修改器（如`set`函数）来改变线条的颜色、宽度、风格等。还可以添加颜色图（colormap）和颜色条（colorbar）来显示等值线的数值范围。 5. **添加标题和标签**：使用`title`、`xlabel`和`ylabel`函数添加图形的标题和坐标轴标签，以增加可读性。 在提供的`tricontour.m`文件中，很可能是对这个过程的实现，包括可能的优化和自定义功能。`license.txt`文件则包含了该代码的许可信息，确保你正确地使用和分发这个自定义函数。 通过熟练掌握`tricontour`函数，你可以在MATLAB中有效地展示非均匀或不规则数据的复杂分布，这对于数据探索、模型验证和结果展示都极其有价值。结合`scatter`或`catterdata`，你可以在散点图的基础上揭示隐藏在数据中的趋势和模式，从而提升数据分析的深度和精度。

边沿检测与提取，轮廓跟踪很好的范例 边沿检测与提取，轮廓跟踪 命令行编译过程如下 vcvars32 rc bmp.rc cl edge.c bmp.res user32.lib gdi32.lib 注意事项： 运行时，文件c:\test.bmp必须存在

在计算机视觉领域，轮廓提取是一项重要的技术，它用于识别图像中的边界和形状，这对于对象识别、图像分割和图像分析有着至关重要的作用。本压缩包“轮廓提取c程序（非MFC）.zip”提供了一个纯C语言实现的轮廓提取算法，不依赖于Microsoft Foundation Classes (MFC)库，这意味着它具有更好的平台兼容性和轻量级的特点。 1. **轮廓提取基本概念** 轮廓提取是通过对图像进行二值化、边缘检测等预处理步骤来找到图像中不同区域的边界。常见的边缘检测算法有Sobel、Prewitt、Canny、Hough变换等。这些算法通过计算像素梯度强度或方向来确定边缘位置。 2. **C语言编程** C语言是一种底层、高效的语言，适合编写图像处理和计算机视觉的底层算法。虽然相比于高级语言如Python，C语言的语法更为繁琐，但其执行效率高，资源占用少，适合处理大量的图像数据。 3. **非MFC实现** MFC是微软提供的一个面向对象的C++库，用于简化Windows应用程序开发。但非MFC实现意味着这个程序没有使用MFC框架，而是直接调用了操作系统级别的API来完成图像显示。这通常意味着程序更轻便，移植性更好，但可能需要对Windows API有深入的理解。 4. **图像显示工具** 在没有MFC的情况下，开发者可能使用GDI (Graphics Device Interface) 或者GDI+来显示图像。GDI是Windows操作系统的一部分，提供了基本的图形绘制功能，而GDI+则增加了更多的图形处理和图像处理功能。 5. **程序结构与流程** 一个典型的轮廓提取程序可能包括以下步骤： - 图像读取：从文件中加载图像数据。 - 预处理：二值化、平滑滤波等，以减少噪声并突出边缘。 - 边缘检测：应用特定的边缘检测算法，如Canny边缘检测。 - 轮廓提取：找到边缘检测后的连通区域，形成轮廓。 - 显示结果：利用GDI或GDI+将提取的轮廓在窗口上显示出来。 6. **学习和应用** 对于学习者来说，这个程序提供了理解轮廓提取算法和C语言编程实践的机会。可以深入研究源代码，了解每个步骤的具体实现，以及如何利用系统API进行图像处理。对于实际应用，这样的程序可以作为基础模块集成到更复杂的计算机视觉系统中。 7. **优化与扩展** 虽然这是一个基础的轮廓提取实现，但可以通过优化算法参数、采用多线程处理、使用OpenCV等库来增强其性能和功能。例如，OpenCV库提供了丰富的图像处理函数，包括各种边缘检测和轮廓提取算法，可以极大地简化代码并提高效率。 这个压缩包中的C语言轮廓提取程序为学习者和开发者提供了一个直接调用系统API实现图像处理的实例，有助于理解底层图像处理的工作原理，同时展示了非MFC环境下程序设计的可能性。通过深入研究和实践，可以提升在图像处理和计算机视觉领域的技能。

计算机视觉与模式识别领域近年来取得了长足的发展，特别是在手势识别方面，它作为人机交互的重要方式之一，已经被广泛应用于智能控制系统、虚拟现实以及自动化设备中。本项目是基于Python3.7编程语言，结合OpenCV库，针对手势轮廓特征提取及机器学习分类技术的深入研究，并且完整地展示了从手势图像采集、预处理、特征提取，到模型训练以及最终的分类识别整个流程的开发步骤。 项目实施过程中，开发者需要对Python编程语言有较深入的理解，同时对OpenCV库的操作应熟练掌握。OpenCV库作为计算机视觉领域最流行的开源库之一，它提供了大量的计算机视觉和机器学习算法，使得开发者可以快速地进行图像处理和分析。 手势轮廓特征提取是手势识别中的关键技术。在这个项目中，开发者需要运用图像处理技术，如边缘检测、轮廓提取等，来准确地从背景中分离出手势图像，并获取手势的轮廓信息。这些轮廓信息将作为后续机器学习算法的输入特征，用于训练分类模型。 机器学习分类是通过训练算法对特征数据进行学习，从而实现分类任务的过程。在这个项目中，可能会使用到的机器学习模型包括支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络等。这些模型需要基于提取到的特征数据进行训练，以达到准确分类手势的目的。 此外，项目中还包含了手势库的构建以及傅里叶描述子的使用。手势库的构建是为了存储大量的手势图像样本，它们将被用于训练和测试机器学习模型。傅里叶描述子则是一种用于形状描述的方法，它可以将轮廓信息转换为频域信息，这有助于更好地提取和表示形状的特征。 整个项目的开发是在Windows 10环境下进行的，这为开发者提供了稳定的操作系统平台。而在项目中提到的“gesture-recognition-master”文件夹，可能是包含了项目源代码、数据集、预训练模型以及其他重要文件的核心目录，是整个项目实现的关键部分。 此外，项目的文档资源包括“附赠资源.docx”和“说明文件.txt”，这些文档资料将为项目的开发提供指导和帮助。开发者可以通过阅读这些文档来了解项目的详细说明、安装配置指南以及使用方法等重要信息。 这个项目是计算机视觉与模式识别领域中的一个实际应用案例，它不仅涵盖了手势识别技术的关键环节，还结合了机器学习和深度学习方法，具有很高的实用价值和研究意义。通过对项目的深入分析和学习，开发者可以掌握手势识别的核心技术，为未来在相关领域的发展打下坚实的基础。

此代码主分支是github上的，工程里面已经注释了修改部分，压缩包里面有一个2014_ReleaseGestureSet文件夹，里面包含984张各种手势的彩色图像，利用SVM训练样本，大家可以在此基础上继续增加样本，识别效果更加

传统的调制度测量轮廓术在进行系统的标定时，需要将标准平面多次精密移动，以建立调制度与实际物理高度的映射关系，同时还要对摄像机进行单独的标定。提出一种新的用于调制度测量轮廓术系统的高度映射与相机同时标定的方法。该方法用一个含有多个台阶的标定模块代替传统的调制度测量轮廓术标定方法中使用的标准平面及复杂的平移定位系统，多个高度相同但空间离散分布的台阶构成多个虚拟校准平面，虚拟平面上的调制度分布是通过一个拟合过程实现的，同时多个台阶的中心点还可以作为立体靶标用于相机标定。这种标定方法的特点是：只需要一次扫描测量过程就可以完成系统的标定，包括建立调制度与高度的映射关系和对相机的标定。阐述了该标定方法的原理，并给出实验结果说明了该标定方法的有效性。