12 2018 档案
粒子群算法
摘要:https://blog.csdn.net/niuyongjie/article/details/1569671-粒子群算法简介 https://blog.csdn.net/niuyongjie/article/details/1572814-标准的粒子群算法(全举版) https://blog.c 阅读全文
posted @ 2018-12-23 14:49 心灵智者AI 阅读(457) 评论(0) 推荐(0)
粒子群算法和遗传算法比较
摘要:https://blog.csdn.net/zjccoder/article/details/38015187 粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)都是优化算法,都力图在自然特性的基础上模拟个体种群的适应性,它们都采用一定的变换规则通过搜索空间求解。 PSO和GA的相同点: (1)都属于仿生算法。 阅读全文
posted @ 2018-12-23 14:21 心灵智者AI 阅读(12532) 评论(0) 推荐(1)
MLS(移动最小二乘)
摘要:https://blog.csdn.net/baidu_38127162/article/details/82380914 阅读全文
posted @ 2018-12-22 10:05 心灵智者AI 阅读(1701) 评论(0) 推荐(0)
Matlab曲面拟合和插值
摘要:转:https://blog.csdn.net/mingtian715/article/details/72677791 插值和拟合都是数据优化的一种方法,当实验数据不够多时经常需要用到这种方法来画图。 在matlab中都有特定的函数来完成这些功能。 这两种方法的确别在于: 当测量值是准确的,没有误 阅读全文
posted @ 2018-12-20 21:58 心灵智者AI 阅读(932) 评论(0) 推荐(0)
插值(scipy.interpolate)
摘要:https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/interpolate.html#module-scipy.interpolate https://stackoverflow.com/questions/31464345/fitting-a-closed-cur 阅读全文
posted @ 2018-12-20 21:49 心灵智者AI 阅读(1930) 评论(0) 推荐(0)
坐标系旋转后的点坐标、坐标点旋转后的点坐标
摘要:转:https://blog.csdn.net/wsx_9999/article/details/80441125 坐标系旋转后的点坐标、坐标点旋转后的点坐标 1. 坐标系旋转后的点坐标 2. 坐标点旋转后的点坐标 阅读全文
posted @ 2018-12-18 09:35 心灵智者AI 阅读(1611) 评论(0) 推荐(0)
halcon相机标定及图像矫正
摘要:https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/44756073 相机标定内容详解:转载自 祥的博客 预备知识 标定中的四个坐标系 1.1.平面旋转 首先看一下平面坐标系之间的转换。 两个平面坐标系 Oxy 和 Ox'y' 之间的夹角是 a 。如下图 阅读全文
posted @ 2018-12-13 14:50 心灵智者AI 阅读(14361) 评论(0) 推荐(1)
Halcon学习笔记2
摘要:图像预处理 一般来说,我们采集到的图像会有一些小黑点,小斑点,不平滑等因素会会影响我们后期的算法,此时就需要我们对其图片进行预处理。 下面是一些预处理基本算子: 1、消除噪声:mean_image/binomial_filter a)mean_image(Image,ImageMean,MaskWi 阅读全文
posted @ 2018-12-13 13:14 心灵智者AI 阅读(668) 评论(0) 推荐(0)
HALCON算子1
摘要:https://blog.csdn.net/think_fast/article/details/7011364 待验证学习 阅读全文
posted @ 2018-12-13 12:36 心灵智者AI 阅读(244) 评论(0) 推荐(0)
Halcon学习笔记1
摘要:转:https://www.cnblogs.com/hanzhaoxin/archive/2013/02/15/2912879.html 机器视觉工程应用主要可划分为硬件和软件两大部分。 硬件:工程应用的第一步就是硬件选型。硬件选型很关键,因为它是你后面工作的基础。主要是光源、工业相机和镜头选择。 阅读全文
posted @ 2018-12-13 11:23 心灵智者AI 阅读(1076) 评论(0) 推荐(0)