作为一个天文爱好者，在之前全手工制作了一个天文望远镜导星的系统，但是由于自制的赤道仪使用的是谐波减速器，赤经轴需要一直保持与地球运动同步，每隔一段时间就会有新的谐波齿轮参与啮合，因此造成了在赤经轴存在低频的传动周期误差，该系统利用图像识别观察星点在图像中的偏移可以计算这些误差并下发指令控制赤道仪进行微动调整。赤道仪赤经轴的周期误差基波导致天文望远镜的跟踪误差整体上升了万分之2~5度。在某次测试中，天文望远镜赤道仪的跟踪误差如下图所示(其中红色线是赤经轴的跟踪误差，蓝色是赤纬轴的跟踪误差)： 为了解决这个问题，首先利用了离散傅里叶变换(DFT)分析了误差，希望利用傅里叶变换
一个比较直观的理解假设你的手指被一个很强的平行光源透射，你迎着光源看到的手指图像就是手指的光衰减系数的三维Radon变换在给定方向时候的值。过程类似于下图所示：在某一投影角下，左侧为Radon变换过程，相当于投影过程，右侧为逆Radon变换过程，也相当于反投影过程：另一种投影角下：最后两个角度下得到的反投影图加和：很多个角度下反投影的叠加最终就会形成原始图像：Radon变换具体解决的问题中间圆环是我们想要求的物体，左边是发射源发射射线，右边为探测器能够感应到射线的强弱，假设物体上每一点对射线的衰减程度为函数f(x,y)，根据射线穿过物体后的衰减程度（一个值）可以得到物体在该方向上每一点的衰弱强
MMCV在上一篇文章中，我们带大家了解了新一代训练架构MMEngine，既然Runner、Hook这些核心组件都在MMEngine里实现了，那MMCV还有啥嘞？架构升级后，我们还能用MMCV做哪些事情？今天我们就来为大家一一揭晓。在MMCV2.x中有两大变化：一个是模块的增删，另一个是包名的变更。模块的增删MMCV1.x中主要包含Runner、Hook、Parallel、Registry、Config、FileIO、Image/Video、CNN和OPS组件。而在MMCV2.x中，我们将和训练流程相关的组件删除，这些组件会由MMEngine提供（MMEngine对这些组件进行了重新设计），只保
🎉欢迎来到Labview专栏~Labview-3D虚拟平台(中)☆*o(≧▽≦)o*☆嗨~我是小夏与酒🍹✨博客主页：小夏与酒的博客🎈该系列文章专栏：Labview-3D虚拟平台文章作者技术和水平有限，如果文中出现错误，希望大家能指正🙏📜欢迎大家关注！❤️🎉【Labview-3D虚拟平台】-三维对象的变换操作-目录一、前言🥝上文回顾🥝软件版本说明二、变换VI🍍VI的位置🍍设置缩放与获取缩放🍍设置旋转与获取旋转🍍其余变换VI🍍重点提示三、显示界面操作的补充四、参考文章一、前言🥝上文回顾上一篇文章介绍了从solidworks导入模型到labview的具体方法和显示界面的基本操作：【Labview-3
伪彩色处理方法总结伪彩色处理是将黑白图像转换为彩色图像，方法分为空域变换及频域变换。空域变换其基本原理是构建颜色映射函数，将灰度值转换为彩色值。因为人眼对彩色图像的分辨能力大于黑白图像，所以伪彩色处理是为了增强人眼对图像的细节识别。基本方法有：方法一：密度分割法密度分割法是将图像的灰度值人为的分割为若干段，并给每一段重新赋彩色值。该方法简单易上手，缺点是处理后的图像细节不够明显，重点不突出。可以看见，因为颜色映射表设置的并不合理，导致色彩增强效果不好，在视觉上依然呈现出黑白图像。clcclearallcloseall[image1,map1]=imread('cartoon.bmp');fig
文章目录一、小波变换的原理1.1小波变换简介1.2CWT和DWT的原理二、傅里叶变换与DWT的比较三、Matlab实现图像的二维小波变换3.1dwt2()函数介绍3.2dwt2()的使用3.2.1输入和输出图像3.2.2Matlab代码3.2.3实验总结离散小波变换（DWT）的原理介绍和说明请参考文章：【DWT笔记】傅里叶变换与小波变换这篇文章写的通俗易懂，小白也能看懂。一、小波变换的原理1.1小波变换简介离散小波变换（DWT）的原理介绍和说明请参考文章：【DWT笔记】傅里叶变换与小波变换这篇文章写的通俗易懂，小白也能看懂。简单从上面的参考文章中提取关键信息：1、图像信号的低频部分（低通带）表
矩阵的初等变换和行列式的初等变换在线性代数当中，初等变换可谓算得上最重要的一种运算了，然而矩阵的初等变换和行列式的初等变换却常常容易混淆，本文的目的是把这几个概念厘清：矩阵、行列式、初等变换、初等矩阵、矩阵的初等变换、行列式的初等变换。一、矩阵和行列式矩阵是一张数表，通常用中括号包起来：A3×4=[100102020033]\mathbfA_{3\times4}=\begin{bmatrix}1&0&0&1\\0&2&0&2\\0&0&3&3\end{bmatrix}A3×4=⎣⎡100020003123⎦⎤上面是一个3行4列的矩阵。行列式是一个数，通过对方阵进行运算得到的数：d
诸如图像、模型等的基本变换，实际上都是点坐标的变换，通过矩阵，可以非常方便的达到这个目的。在下文仅介绍二维坐标变换原理。首先，定义点类如下：//定义点类，亦可表示向量classvec2{public: floatv[2];//v[0]为横坐标，v[1]为纵坐标 vec2(){} ~vec2(){} //构造函数，例vec2p(0,0);表示构造p点坐标为（0,0） vec2(constfloat&x,constfloat&y){v[0]=x;v[1]=y;} //重载[]，如vec2p;p[0]即表示x坐标值，p[1]表示y坐标值 float&operator[](inti){returnv[
目录一、沃尔什变换简介二、哈达玛变换简介三、哈达玛变换的原理及公式(1
前言第一次使用FPGA实现一个算法，搓手手，于是我拿出一股势在必得的心情打开了FFT的视频教程，看了好几个视频和好些篇博客，于是我迷失在数学公式推导中，在一位前辈的建议下，我开始转换我的思维，从科研心态转变为先用起来，于是我关掉我的推导笔记，找了一篇叫我用Verilog写FFT的视频B站-使用Verilog写FFT，跟着他先让代码跑起来，然后再择需深入使用软件：vivado实现算法：N=8的FFT算法大框架：使用并行的3级流水线正文以下内容以快速让FFT代码跑起来为出发点，所以不会有复杂的理论推导，如果想要深入研究，可参考网上的详细教程，以下我会介绍我实现的过程，如果下面内容有误，请一定帮我指
