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  • 工业相机计算公式

    2019-01-16 18:36:07
    这是我自己学习整理出来的工业视觉相机计算公式,很全面,适合选型的初学者
  • 像素大小的计算

    千次阅读 2016-11-24 18:56:57
    如何将像素尺寸与实际尺寸对应起来,是视觉测量很重要的一个环节,下面介绍一个比较简单的方法: 1、采集一幅实际物体的图像,然后用Window自带...4、根据空间两点距离公式可知 一个像素的大小可以表示为:L/sqrt((x

    如何将像素尺寸与实际尺寸对应起来,是视觉测量很重要的一个环节,下面介绍一个比较简单的方法:

    1、采集一幅实际物体的图像,然后用Window自带的画图工具打开;

    2、鼠标指向物体边长的两个端点。分别记录下两端点坐标A(x1,y1) ,B(x2,y2);

    3、量一下物体AB边长的实际长度L(为了方便可以用um表示);

    4、根据空间两点距离公式可知

    一个像素的大小可以表示为:L/sqrt((x1-x2)2+(y1-y2)2)   um/pixel


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  • 像素梯度的计算公式

    2019-09-21 22:07:24
    图像梯度可以把图像看成二维离散函数,图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导: 图像梯度: G(x,y) = dx(i...其中,I是图像像素的值(如:RGB值),(i,j)为像素的坐标。 图像梯度一般也可以用中值差分: dx(i,j) =...
    图像梯度可以把图像看成二维离散函数,图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导:
    图像梯度: G(x,y) = dx(i,j) + dy(i,j);
    dx(i,j) = I(i+1,j) - I(i,j);
    dy(i,j) = I(i,j+1) - I(i,j);
    其中,I是图像像素的值(如:RGB值),(i,j)为像素的坐标。
    图像梯度一般也可以用中值差分:
    dx(i,j) = [I(i+1,j) - I(i-1,j)]/2;
    dy(i,j) = [I(i,j+1) - I(i,j-1)]/2;
    图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来实现的。
    上面说的是简单的梯度定义,其实还有更多更复杂的梯度公式。

    转载于:https://www.cnblogs.com/feifanrensheng/p/8733559.html

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  • 航测参数计算公式

    2015-08-13 22:06:58
    用于计算航高、航带间距、拍照间距、地面分辨率等的航测工具。
  • 像素与毫米的转换公式

    万次阅读 2016-09-13 15:47:38
    像素与毫米的转换 转换还需要知道另一个参数:DPI(每英寸多少点) 象素数 / DPI = 英寸数 英寸数 * 25.4 = 毫米数 对于显示设备,不管是打印机还是屏幕,都有一种通用的方法 先用GetDeviceCaps(设备句柄,...
    像素与毫米的转换
    转换还需要知道另一个参数:DPI(每英寸多少点)
    象素数 / DPI = 英寸数
    英寸数 * 25.4 = 毫米数
    对于显示设备,不管是打印机还是屏幕,都有一种通用的方法
    先用GetDeviceCaps(设备句柄,LOGPIXELSX)
    或者
    GetDeviceCaps(设备句柄,LOGPIXELSY)获得设备每英寸的像素数
    分别记为:px 和 py
    一英寸等于25.4mm
    那么毫米换算成像素的公式为 
    水平方向的换算: x * px /25.4
    垂直方向的换算: y * py /25.4
    像素换算为毫米 x * 25.4 / px
    在程序中这么写
    MyControl.Height := 10{mm} * PixelsPerInch * 10 div 254;
    分子和分母同乘以10,将浮点数运算转化为整数运算,效率更高
    javascript可以得到的显示器参数
    screen.
    availHeight 获取系统屏幕的工作区域高度,排除 Microsoft® Windows® 任务栏。
    availWidth 获取系统屏幕的工作区域宽度,排除 Windows 任务栏。
    bufferDepth 设置或获取用于画面外位图缓冲颜色的每像素位数。
    colorDepth 获取用于目标设置或缓冲区的颜色每像素位数。
    deviceXDPI 设置或获取系统屏幕水平每英寸点数(DPI)的数值。
    deviceYDPI 设置或获取系统屏幕垂直每英寸点数(DPI)的数值。
    fontSmoothingEnabled 获取用户是否在控制面板的显示设置中启用了圆整屏幕字体边角的选项。
    height 获取屏幕的垂直分辨率。
    logicalXDPI 获取系统屏幕水平每英寸点数(DPI)的常规数值。
    logicalYDPI 获取系统屏幕垂直每英寸点数(DPI)的常规数值。
    updateInterval 设置或获取屏幕的更新间隔。
    width 获取屏幕的垂直分辨率。
    常用的1024x768或800x600等标准的分辨率计算出来的dpi是一个常数:96,因此计算出来的毫米与像素的关系也约等于一个常数:
    基本上 1毫米 约等于 3.78像素
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  • OV9281_PCLK_计算公式.pdf

    2020-04-30 14:49:39
    此文档用来描述OV9281的PCLK是如何计算出来的。 包括了详细的寄存器配置。输入时钟、输出像素时钟。
  • 看网上写了一些,都不太清楚,自己看了一个视频上讲的这个,...比如这个图,这个conv1是33的卷积核,conv1的左上角的第一个像素点,对应的就是原始图像上红框所代表的33的区域大小,所以它的感受野就是3(一般都说3...

    看网上写了一些,都不太清楚,自己看了一个视频上讲的这个,才终于搞清楚。所以写给大家分享一下。
    首先介绍下感受野的概念,我看一些介绍也不是太清楚。所以这里说一下定义:
    感受野就是卷积神经网络的每一层的一个像素点对应于原始输入图像上区域的大小。
    转载于视频
    比如这个图,这个conv1是33的卷积核,conv1的左上角的第一个像素点,对应的就是原始图像上红框所代表的33的区域大小,所以它的感受野就是3(一般都说3,不说33),第2个3就是绿线对应的部分,也是33.所以感受野也是3.同理,黑线黑框就是第三个3.
    以此类推,如果现在假设conv1是55的卷积核的话,那么它对应的感受野就是5了。
    对于一个的很好理解。那么如果两层呢?下面我们看一下:
    转载于视频
    conv2图像上写的5,就代表每一个像素点的感受野是5,也就意思是两个3
    3的卷积核等价于一个55.下面看下为什么?
    首先看conv2的一个点,比如左上角的点是不是对应conv1的3
    3?然后接下来,conv1的33实际上对应的可不是原始图像上的99,这个不是乘的关系,因为conv1的整个33的卷积核对应的是原始图像55的大小,你可以看下,红框,绿框和黑框加起来宽是不是一共就5个像素点。因为他们conv1上虽然每一个点映射原始输入图像的3个,但是红绿黑三个框其实是有重复的,去掉重复之后,conv2上的1个点就对应原始输入5*5的大小,也就是感受野是5的意思。

    然后我看着网上一些计算感受野公式是从后向前算的,那也太麻烦。这里附上从前向后算的:转载于视频
    就是假设开始原图感受野为1.
    那么我们算下两个3*3感受野
    R2=1+(3-1)*1=3;
    R3=3+(3-1)*1=5;
    OK了。

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  • RGB像素明度计算公式

    万次阅读 2016-04-17 13:37:57
    在RGB模式下,像素亮度的计算公式为:L=R*0.30+G*0.59+B*0.11,简称305911公式(只表示RGB颜色模式中的亮度,也就是直方图中的亮度). 制作过程采用通道混合器(红色:+30%,绿色:+59%,蓝色:+11%;勾选单色) 采三个点证明...
  • 手机PPI计算公式

    千次阅读 2013-05-10 18:24:27
    S4的实际清晰度PPI计算过程如下... 已知PPI 计算公式为:  PPI = √(960^2+640^2)/3.5 ≈ 326 (iphone4为例)  又知 S4 为Pentile排列, 子像素为RGB 排列的 2 / 3, 故可以假设其像素也为RGB 排列的 2 / 3
  • 图像融合算法(像素级)

    万次阅读 多人点赞 2019-10-25 09:26:06
    像素级融合是常用于灰度图像与可见光图像的融合。基于源图像的彩色化就是源图像和目标图像的融合过程,使其同时兼有源图像的颜色和目标图像的形状、纹理等特征信息,达到整体颜色基调和谐、真实。 影响图像融合的...
  • 毫米与像素之间的转换

    千次阅读 2018-12-27 14:57:46
    1英寸 = 25.4毫米,那么1毫米有Y个像素计算公式如下: Y = X/25.4 为什么要找英寸有多少毫米呢。因为这个是和分辨率相关参数,叫DPI(即每英寸多少个像素点) QT中 int QPaintDevice::physicalDpiX() 接口可以获取...
  • C语言的计算公式

    千次阅读 2019-03-20 11:01:47
    如果觉得对你有帮助的话,可以转发哦!知识需要靠大家传播! 学习从来不是一个人的事情,要有个相互监督的伙伴,工作需要学习C/C++或者为了入行、转行学习C/C++的伙伴可以关注公众号:【速学C语言】领取全套免费C...
  • 工业相机、镜头、选型计算方式

    千次阅读 2019-06-06 18:06:51
    工业相机、镜头、选型计算方式 1. 面阵相机和镜头选型 已知:被检测物体大小为A×B,要求能够分辨率小于C,工作距离为D [1]相机选型步骤: (1)....(2).相机在选型时,最好缺陷的... 计算短边对应的像素数E=B/C,相机...
  • 像素深度、分辨率与图片大小的关系、图片大小的计算像素深度是什么
  • 卷积基本计算公式

    千次阅读 2020-07-18 10:03:15
    1. 理论公式 2. tensorflow中使用 输入图片大小 W×W Filter大小 F×F 步长strides S padding的像素数 P 输出大小为NxN padding = “SAME”时,会在图像的周围填 “0”,padding = “VALID”则不需要,即 P=0。...
  • 工业相机视场和分辨率计算

    万次阅读 2018-12-03 22:03:28
    1.视场的计算方法 2.光学放大倍率的计算方法 3.焦距的计算方法 提示:工业相机传感器尺寸大小 1/4″:(3.2mm×2.4mm); 1/3″:(4.8mm×3.6mm); 1/2″:(6.4mm×4.8mm); 2/3″:(8.8×6.6mm); 1″:(12.8mm...
  • 通过输入航摄相机参数(焦距、像素大小、CCD尺寸、地面分辨率、重叠度)和测区最高点高程、最低点高程、基准面高程,计算航摄因子!简单实用
  • 解释卷积层输出维度计算公式

    千次阅读 2019-06-17 02:14:59
    padding的像素数 P 于是我们可以得出 N = (W − F + 2P )/S+1 证明: 1.在过滤器移动过程中左边缘对应的下标最大为W-F+2P+1,不能够再比这个数大了,因为得保证过滤器能够覆盖F*F的区域。 2.如果直接用(W-F+2P+1)...
  • 目标检测---IoU计算公式

    千次阅读 2020-12-02 11:42:05
    目标检测之IoU计算 在研究目标检测中,IOU的计算是肯定必不可少的。就比如说在R-CNN网络中,正负样本就是按照候选框与真实框之间的IOU值大小进行区分的,可见该细节还是值得单独拎出来写一篇blog的~~ 下面的思路与...
  • 图像处理计算公式

    千次阅读 2019-11-25 11:12:44
    1、RGB信号计算灰度值 彩色图象的灰度其实在转化为黑白图像后的像素值(是一种广义的提法),转化的方法看应用的领域而定,一般按加权的方法转换,R, G,B 的比一般为3:6:1。 任何颜色都由红、绿、蓝三基色组成...
  • 本文涉及到 px、sp、dp(dip)、分辨率和dpi(像素密度)的概念,以及像素密度的计算 和 px 转换 dp 的计算公式、px、sp、dp互转的java工具类封装。 分辨率:指手机屏幕像素个数,如 720 * 1280 指屏幕宽有720个像素...
  • 图像卷积后的大小计算公式

    千次阅读 2019-07-09 11:03:14
    先定义几个参数 输入图片大小 W*W Filter(卷积核)大小F*F 步长 Step padding(填充)的像素数P,P=1就相当于给图像填充后图像大小为W+1 *W+1 输出图片的大小为N * N ...
  • ov7725图像帧率计算公式总结

    千次阅读 2018-01-25 16:42:52
  • 工业相机视野与分辨率计算(相机选型与计算

    万次阅读 多人点赞 2018-06-28 14:08:33
    一、视场的计算方法二、光学放大倍率的计算方法三、焦距的计算方法提示:工业相机传感器尺寸大小1/4″:(3.2mm×2.4mm);1/3″:(4.8mm×3.6mm);1/2″:(6.4mm×4.8mm);2/3″:(8.8×6.6mm);1″:(12.8mm×9.6mm) ....
  • 感受野计算公式

    万次阅读 多人点赞 2018-09-05 20:50:36
    在卷积神经网络中,感受野的定义是:卷积神经网络每一层输出的特征图(feature map)上的像素点在原始图像上映射的区域大小。 举例说明:一般第一层的感受野大小就是Con1的卷积核size。 参考:...
  • CNN 感受野计算公式

    千次阅读 多人点赞 2018-07-14 17:50:52
    Calculating Receptive Field of CNN 感受野指的是一个特定的 CNN ...一个像素点越接近感受野中心,它对输出特征的计算所起作用越大。这意味着某一个特征不仅仅是受限在输入图片中某个特定的区域(感受野),并且...
  • 超详细的卷积后大小的计算公式

    千次阅读 2021-01-07 20:15:58
    计算公式定义 定义几个参数 输入图片大小 W×W 卷积核大小 F×F 步长 S padding的像素数 P 于是我们可以得出计算公式为: N = (W − F + 2P )/S+1 输出图片大小为 N×N 以resnet50为例,输入为[1,3,224,224],其中1...
  • C++ 计算三角形面积

    万次阅读 多人点赞 2018-03-28 10:46:23
    C++编码实现计算三角形面积1- 计算公式方法一: S=√[p(p-a)(p-b)(p-c)] ,而公式里的p为半周长:p=(a+b+c)/2方法二: S=ah/2方法三: 2- 思路:模块化设计定义点数据结构。使用结构体定义点定义计算两点间距离函数...
  • 定义以下参数 输入(input)图片大小 W×W 卷积核(或者称为滤波器Filter)大小 F×F 步长strides S padding的像素数 P ...图像卷积后的大小计算公式_aron_conli的博客-CSDN博客_卷积计算公式 ...
  • CNN输出数据维度计算公式

    千次阅读 2019-01-15 21:09:49
    对于一个28*28的数组,输入数据首先连接1个卷积层和一个池化层,conv1的神经元数目为10,卷积核大小为(5,5),定义pool1大小(2,2)意思将2*2区域共4个像素统计为1个像素,这样这层数据量减少...

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