激光线中心线提取
激光线的中心线提取方法是一种常见的图像处理技术，它用于分离激光线的中心轴，从而得到激光线的准确位置和形状。本文将介绍几种常见的激光线中心线提取方法，并对其原理和优缺点进行详细阐述。
一、灰度变换法
灰度变换法是一种简单而有效的激光线中心线提取方法。它基于激光线与背景的明暗差异，通过调整图像的灰度值，使激光线的中心轴在图像中呈现出明显的亮度变化。具体操作步骤如下：
1. 对图像进行灰度化处理，将彩色图像转换为灰度图像；
2. 对灰度图像进行滤波处理，消除图像中的噪声干扰；
3. 对滤波后的图像进行二值化处理，将激光线和背景区分开来；
4. 对二值化后的图像进行灰度变换，增强激光线的亮度差异；
5. 对灰度变换后的图像进行边缘检测，提取激光线的轮廓；
6. 对激光线轮廓进行中心线提取，得到激光线的中心轴。
灰度变换法的优点是简单易用，适用于各种类型的激光线图像。然而，它对图像的亮度和对比度要求较高，对噪声和干扰比较敏感。
二、Hough变换法
Hough变换法是一种基于数学原理的激光线中心线提取方法。它通过对图像中的直线进行参数化，将图像中的激光线转换为参数空间
中的曲线，从而实现激光线的中心线提取。具体操作步骤如下：
1. 对图像进行边缘检测，提取图像中的直线；
2. 对提取的直线进行参数化，将直线转换为参数空间中的曲线；
3. 对参数空间中的曲线进行聚类分析，提取激光线的中心轴；
4. 对中心轴进行优化，消除曲线中的噪声和干扰；
5. 对优化后的中心轴进行插值，得到激光线的中心线。
Hough变换法的优点是对图像的光照和对比度要求较低，对噪声和干扰具有较好的鲁棒性。然而，它对参数空间的选择和曲线的优化比较困难，需要进行大量的参数调节和实验验证。
三、模板匹配法
模板匹配法是一种基于模板匹配原理的激光线中心线提取方法。它通过将激光线的形状和特征与预先定义的模板进行匹配，从而实现激光线的中心线提取。具体操作步骤如下：
1. 构建激光线的模板，包括形状、颜色、纹理等特征；
2. 对图像进行滤波处理，增强激光线的特征；
3. 对滤波后的图像进行模板匹配，寻找与模板匹配的区域；
4. 对匹配区域进行优化，消除噪声和干扰；
5. 对优化后的区域进行插值，得到激光线的中心线。
模板匹配法的优点是对激光线的特征要求较低，对光照和对比度变化具有较好的鲁棒性。然而，它对模板的构建和匹配算法的设计比
较复杂，需要进行大量的实验和优化。
总结起来，激光线的中心线提取是一项关键的图像处理技术，它在激光测量、机器视觉和自动化控制等领域具有重要的应用价值。不同的提取方法各有优缺点，选择合适的方法需要考虑图像的特点和需求。希望通过本文的介绍，读者能够对激光线中心线提取方法有所了解，并能够在实际应用中灵活运用。
arcgis道路中心线提取 一、背景 在GIS领域中，道路中心线提取是一个非常重要的任务。道路中心线 是道路要素的核心部分，它可以用来进行交通规划、道路设计、交通 管理等方面的工作。因此，如何快速、准确地提取道路中心线成为了GIS领域中一个重要的研究课题。 二、arcgis道路中心线提取方法 1.数据准备 在进行arcgis道路中心线提取之前，需要先准备好相关数据。这些数 据包括：影像数据、DEM数据、道路矢量数据等。其中，影像数据和DEM数据用于提取地形特征，而道路矢量数据则用于辅助确定道路位置。 2.影像预处理 在进行影像预处理时，需要对原始影像进行一系列的处理操作。首先，需要对影像进行大气校正和辐射校正，以消除大气和辐射对影像质量
的影响。其次，在进行图像分割时，需要选择合适的分割算法，并设置合适的参数值。 3.DEM处理 DEM是数字高程模型（Digital Elevation Model）的缩写。在进行DEM处理时，需要对原始DEM进行滤波去噪和填洼操作。这样可以使得DEM更加平滑，并且填补DEM中的洼地。 4.道路提取 在进行道路提取时，可以利用多种算法来实现。其中，常用的算法包括：边缘检测算法、模板匹配算法、基于区域生长的算法等。在选择算法时，需要根据具体情况进行选择，并设置合适的参数值。 5.道路中心线提取 在进行道路中心线提取时，可以利用多种方法来实现。其中，常用的方法包括：基于几何特征的方法、基于图像分析的方法、基于拓扑关系的方法等。在选择方法时，需要根据具体情况进行选择，并设置合适的参数值。 6.结果评估
在进行arcgis道路中心线提取之后，需要对结果进行评估。评估指标包括：精度、召回率、F1值等。通过对结果进行评估，可以得到提取结果的质量，并对后续工作做出相应调整。 三、arcgis道路中心线提取案例 以某城市为例，在arcgis平台上实现了道路中心线提取。具体步骤如下： 1.数据准备 首先收集了该城市影像数据、DEM数据和道路矢量数据，并将其导入到arcgis平台中。 2.影像预处理 对影像进行了大气校正和辐射校正，并选择了基于区域生长的图像分割算法进行分割。 3.DEM处理 对DEM进行了滤波去噪和填洼操作，使得DEM更加平滑，并且填补
在使用Python进行图像处理时，OpenCV是一个非常强大和常用的库。它提供了各种各样的功能，包括图像处理、计算机视觉、机器学 习等。其中，激光中心线提取是一个常见的需求，在工业、医学和科 研领域都有大量的应用。 本文将介绍如何使用OpenCV和Python来实现激光中心线的提取。 我们将按照以下步骤进行讲解： 1. 导入所需的库和模块 在开始之前，我们需要导入所需的库和模块。在Python中，我们可 以使用import关键字来导入库和模块。在这个例子中，我们需要导入OpenCV库和NumPy库。OpenCV是一个专业的计算机视觉库，而NumPy是一个用于处理数值数据的库。 2. 读取并显示原始图像 接下来，我们需要读取原始的图像，并将其显示出来。在这个例子中，我们假设原始图像中包含了激光的轨迹。我们可以使用OpenCV的imread函数来读取图像，并使用imshow函数来显示图像。 3. 图像预处理 在进行激光中心线的提取之前，我们需要对图像进行一些预处理。这 些预处理的步骤通常包括去噪、边缘检测、二值化等。在这个例子中，我们可以使用OpenCV的GaussianBlur函数来去噪，使用Canny函
数来进行边缘检测，使用threshold函数来进行二值化。 4. 激光中心线提取 一旦图像经过预处理之后，我们就可以开始进行激光中心线的提取了。这个过程通常包括寻找轮廓、计算轮廓的中心线等步骤。在这个例子中，我们可以使用OpenCV的findContours函数来寻找轮廓，使用approxPolyDP函数来对轮廓进行逼近，最后使用fitLine函数来拟合轮廓的中心线。 5. 显示结果并保存 我们可以将提取得到的激光中心线显示出来，并将结果保存为新的图 像文件。我们可以使用OpenCV的line函数来绘制中心线，使用imwrite函数来保存结果图像。 通过以上步骤，我们可以很容易地使用OpenCV和Python来实现激 光中心线的提取。这个过程不仅能帮助我们实现具体的应用，还能帮 助我们更深入地理解图像处理和计算机视觉的原理和方法。希望本文 对您有所帮助，谢谢阅读！6. 高级技术：霍夫变换 除了基本的激光中心线提取方法外，还可以使用霍夫变换来实现更高 级的中心线检测。霍夫变换是一种在图像处理中常用的技术，它可以 用于检测直线、圆或其他几何形状。 在本例中，我们可以使用霍夫变换来检测激光中心线。我们可以使用
灰度重心法提取激光条纹中心线 灰度重心法是一种常用的图像处理方法，可以用于提取激光条纹的中心线。激光条纹是一种重要的光学现象，广泛应用于三维重建、轮廓测量等领域。本文将介绍灰度重心法的原理和步骤，并结合实例进行详细说明。 灰度重心法是一种基于灰度信息的图像处理方法。在激光条纹图像中，激光条纹通常呈现出明暗交替的条纹模式。而激光条纹的中心线是条纹中灰度最高的位置，通过提取中心线可以得到激光条纹的轮廓信息。灰度重心法就是利用条纹中灰度最高的位置作为中心线的提取方法。 具体的提取步骤如下： 1. 预处理：首先需要对激光条纹图像进行预处理，包括去噪、灰度化等操作。去噪可以采用滤波算法，如均值滤波、中值滤波等。灰度化则是将彩色图像转换为灰度图像，只保留亮度信息。 2. 二值化：将灰度图像转换为二值图像，即将灰度值大于某个阈值的像素点设置为白色，小于阈值的像素点设置为黑色。二值化操作可以使用简单的阈值分割方法，也可以使用自适应阈值分割等方法。 3. 边缘检测：对二值图像进行边缘检测，可以使用常见的边缘检测算法，如Sobel算子、Canny算子等。边缘检测可以提取出激光条
纹的边缘信息。 4. 中心线提取：通过灰度重心法提取激光条纹的中心线。首先计算每一列的灰度重心，即计算每一列中灰度最高的位置。然后将这些灰度最高位置连接起来，得到中心线。 灰度重心法的原理是基于激光条纹的灰度分布特性。激光条纹的中心线上的像素点具有最高的灰度值，而离中心线越远的像素点灰度值逐渐降低。因此，通过计算每一列的灰度重心，可以得到激光条纹的中心线位置。 下面以实例说明灰度重心法的应用。假设我们有一张激光条纹图像，经过预处理后得到二值图像。然后使用Sobel算子进行边缘检测，得到边缘图像。接下来，我们计算每一列的灰度重心，得到中心线的位置。最后，将中心线绘制在原始图像上，即可得到激光条纹的中心线。 灰度重心法在激光条纹的轮廓提取中具有较好的效果。相比于其他方法，灰度重心法不需要复杂的数学模型或大量的计算，简单易实现。但是需要注意的是，灰度重心法对于噪声和遮挡比较敏感，因此在实际应用中需要结合其他方法进行优化和改进。 总结起来，灰度重心法是一种基于灰度信息的图像处理方法，可以用于提取激光条纹的中心线。通过预处理、二值化、边缘检测和灰
激光中心线提取算法 激光中心线提取算法是一种常用的计算机视觉算法，用于从激光扫描数据中提取出目标物体的中心线信息。本文将介绍激光中心线提取算法的原理和应用，以及该算法在实际场景中的效果和优化方法。 一、激光中心线提取算法原理 激光中心线提取算法是基于激光扫描数据的分析和处理。激光扫描数据是通过激光传感器获取的目标物体表面的三维坐标点云数据。而中心线提取算法的目标就是从这些点云数据中提取出目标物体的中心线。 中心线提取算法的原理是基于目标物体的几何特征。通过对激光扫描数据进行预处理，如去噪、滤波等，可以得到较为干净的点云数据。然后，通过计算每个点与其邻域点的距离，找出距离最大的点作为中心点。接下来，根据中心点与其邻域点的距离关系，可以确定中心线的方向。最后，通过统计中心点的分布情况，可以得到中心线的形状。 激光中心线提取算法在许多领域都有广泛的应用。其中，最常见的应用就是在机器人导航和自动驾驶系统中。通过提取道路的中心线，可以帮助机器人或车辆进行路径规划和导航。此外，激光中心线提取算法还可以应用于工业检测和三维重建等领域。 三、激光中心线提取算法效果及优化方法
激光中心线提取算法的效果主要取决于点云数据的质量和算法的参数设置。如果点云数据存在噪声或缺失，会导致提取的中心线不准确。因此，在应用激光中心线提取算法之前，需要对点云数据进行预处理，如去噪和补全。 算法的参数设置也会影响提取结果。例如，中心点的选择和邻域点的距离阈值的设置都会对提取的中心线形状产生影响。因此，需要根据实际情况进行参数调整和优化，以提高算法的准确性和稳定性。 四、总结 激光中心线提取算法是一种常用的计算机视觉算法，通过对激光扫描数据的分析和处理，可以提取出目标物体的中心线信息。该算法在机器人导航、自动驾驶等领域有广泛的应用。然而，算法的准确性和稳定性受点云数据质量和参数设置的影响，因此需要进行预处理和优化。随着计算机视觉技术的不断发展，激光中心线提取算法将在更多领域得到应用，并不断提升其性能和效果。
arcscan提取道路中心线原理 ArcScan是ArcGIS的一个工具模块，它可以自动提取道路中心线。 道路中心线是道路的中央轴线，通常由道路的车行区域的中心划分而成。 提取道路中心线是许多城市规划、交通管理和导航系统设计等工作的基础，它可以为这些应用提供准确的路线和空间数据。以下是ArcScan提取道路 中心线的原理。 首先，使用ArcScan工具前，需要先进行地理纠正，也就是将扫描的 纸质道路地图或空照图转换为地理空间数据。这可以通过扫描纸质地图或 导入空照图，并使用参考数据（如控制点或地理辅助网格）来配准图像完成。 在地理纠正完成后，可以使用ArcScan工具模块开始提取道路中心线。ArcScan提供了多种工具和方法来帮助用户进行道路中心线的提取。 首先是草图工具。用户可以使用草图工具手动绘制道路中心线。草图 工具提供了各种绘图功能，如笔刷大小调整、节点调整和拐角调整等。用 户可以根据地图或图像上的道路情况，手动绘制道路中心线。 第二种方法是边界识别。ArcScan利用边界检测算法来自动探测图像 中的道路边界，然后通过将这些道路边界进行连接和平滑操作，生成道路 中心线。这种方法适用于道路边界较为清晰明确的情况。 第三种方法是基于颜色和纹理的识别。ArcScan可以分析图像中的颜 色和纹理信息，根据道路特征提取道路中心线。这种方法适用于道路的颜 色和纹理信息相对突出或与周围环境有明显差异的情况。 最后，ArcScan还提供了一种半自动的方式，即模板匹配。用户可以 事先准备好一组预定义的道路模板，然后将这些模板与图像进行匹配。
ArcScan会根据匹配结果生成道路中心线。这种方法可以提高道路中心线 的准确性和一致性。 总之，ArcScan提取道路中心线的原理主要包括地理纠正、手动绘制、边界识别、基于颜色和纹理的识别以及模板匹配等方法。这些方法可以根 据道路的特征和图像的质量选择和组合使用，提供准确的道路中心线数据。使用ArcScan进行道路中心线的提取可以为城市规划、交通管理和导航系 统等应用提供重要的空间数据基础。
线结构光中心线提取算法 线结构光中心线提取算法是一种用于提取线结构光图像中的中心 线的图像处理算法。线结构光是一种利用一组平行光线或光纹来对物 体进行测量、重建或识别的技术，常用于三维形状测量、光栅编码等 领域。 线结构光中心线提取算法的目标是从线结构光图像中准确提取物 体的中心线。中心线是物体表面上的一个二维曲线，其具有重要的形 状信息和几何特征。中心线提取算法的准确性和可靠性对于后续的物 体测量和重建过程至关重要。 线结构光中心线提取算法的核心思想是从图像中找到物体的边缘，并通过一系列的图像处理操作来提取出中心线。在图像处理领域，边 缘检测是一个常见的问题，有许多经典的边缘检测算法可供选择，如Canny算法、Sobel算法等。可以利用这些算法来检测出线结构光图像 中物体的边缘。 一旦得到了物体的边缘，接下来就可以使用一些曲线拟合算法来 提取中心线。最常用的曲线拟合算法是最小二乘法，它可以通过最小
化拟合误差来获得最优的拟合曲线。在线结构光中心线提取算法中，可以使用最小二乘法来拟合物体边缘上的点，从而得到中心线的表达式。 在实际应用中，线结构光中心线提取算法还需要解决一些特定问题。例如，线结构光图像中可能存在噪声和干扰，这会影响到中心线的提取结果。为了解决这个问题，可以采用图像滤波的方法来降噪。常用的图像滤波算法有高斯滤波、中值滤波等，可以根据实际情况选择合适的滤波算法。 此外，线结构光中心线提取算法还需要考虑到物体的形状变化和光源的方向。在实际应用中，物体的形状可能是复杂多变的，这就需要在算法中加入一些自适应的机制来适应不同的形状。同时，光源的方向也会对中心线的提取结果产生影响，因此需要在算法中进行光源的校正和调整。 综上所述，线结构光中心线提取算法是一种用于提取线结构光图像中物体中心线的图像处理算法。它可以通过边缘检测和曲线拟合等方法来提取中心线，并且可以通过图像滤波、自适应机制和光源校正等技术来提高算法的准确性和鲁棒性。线结构光中心线提取算法在三
hessian 中心线提取 Hessian中心线提取 Hessian中心线提取是一种用于图像处理和计算机视觉中的技术，它可以帮助我们提取出图像中的主要轮廓线，从而实现目标检测、图像分割等应用。本文将介绍Hessian中心线提取的原理、方法和应用。 一、Hessian中心线提取的原理 Hessian中心线提取是基于Hessian矩阵的一种方法。Hessian矩阵是一个二阶偏导数矩阵，它可以描述一个函数的曲率和形状信息。在图像处理中，我们可以将图像看作一个二维函数，通过计算Hessian矩阵，就可以获取图像的局部曲率和形状信息。 Hessian中心线提取的原理是，通过计算图像的Hessian矩阵，找到Hessian矩阵的特征值和特征向量。特征值表示了图像的曲率信息，而特征向量表示了曲率的方向。根据特征值的大小和特征向量的方向，我们可以确定图像中的边缘和轮廓线。 二、Hessian中心线提取的方法 Hessian中心线提取的方法可以分为以下几个步骤： 1. 图像预处理：首先，我们需要对图像进行预处理，例如去噪、平滑和锐化等操作，以便更好地提取出图像的边缘和轮廓线。
2. 计算Hessian矩阵：然后，我们需要计算图像的Hessian矩阵。Hessian矩阵的计算通常使用高斯滤波器和梯度算子来实现。 3. 特征值和特征向量分析：接下来，我们需要对Hessian矩阵进行特征值和特征向量分析。特征值的大小决定了曲率的强度，而特征向量的方向决定了曲率的方向。 4. 中心线提取：最后，根据特征值和特征向量的信息，我们可以提取出图像中的中心线。一般来说，特征值较大且特征向量与水平方向夹角较小的像素点，被认为是中心线上的点。 三、Hessian中心线提取的应用 Hessian中心线提取在图像处理和计算机视觉中有广泛的应用。以下是几个典型的应用场景： 1. 目标检测：Hessian中心线提取可以帮助我们提取出图像中的主要轮廓线，从而实现目标检测。通过分析中心线的形状和特征，我们可以判断图像中是否存在目标物体。 2. 图像分割：Hessian中心线提取可以用于图像分割，将图像分成多个区域或对象。通过提取出图像中的中心线，我们可以将图像分割成不同的区域，并进一步进行图像分析和处理。 3. 医学图像处理：Hessian中心线提取在医学图像处理中也有广泛的应用。例如，在CT或MRI图像中，我们可以利用Hessian中心线
基于改进灰度重心法的光带中心提取算法 张小艳;王晓强;白福忠;田朝平;梅秀庄 【摘要】在线结构光三维测量中，由于线结构光光源质量、物体表面反射率非均匀性以及表面粗糙性等因素的影响，激光光带经常会出现宽度不均匀，光带亮度不集中、离散性较大的现象。本文提出一种改进灰度重心法提取激光光带中心线，该算法基于自适应二值化处理得到光带各列法向宽度值以及光带的准确边界。然后，利用光带边界与灰度数据进行灰度重心计算确定出光带的中心位置。结果证实，改进算法中灰度重心的计算范围与光带宽度相一致，因而具有较高的提取精度和良好的适应性。%In three-dimensional testing systems based on line structured-light,due to the effect of the line structured-light quality and the nonuniform of object surface reflectivity as well as the surface roughness,the laser stripe often ap-pears some problems such as the uneven width,non-concentrated brightness and larger discreteness. An improved gray centroid method to extract the center line of laser strip was proposed. Based on the adaptive binarization processing, the normal widths of each column and accurate edge of the light stripe were obtained. Then,according to light stripe’ s edge and gray data,the center of light stripe was calculated by the gray centroid method. The results prove that the calculated range of centroid in the improved method is consistent with light strip width,so it has high extraction accu-racy and good adaptability.【期刊名称】《激光与红外》 【年(卷),期】2016(046)005
基于改进质心法的激光条纹中心提取算法 席剑辉;包辉 【摘要】在激光测量系统中激光条纹中心位置的准确定位是整个测量系统的关键.由于激光的光源质量、目标物体表面粗糙度以及光源等因素影响激光条纹中心提取精度.提出一种改进的质心法的激光条纹中心提取算法,该算法利用差影法提取条纹目标,再基于连通域来对条纹目标去噪,通过细化法提取目标条纹的骨架,基于骨架的切线得到激光条纹的法向,最后运用质心法精确地提取激光条纹中心.经过验证,此算法具有提取精度高、实用性广以及鲁棒性好的特点. 【期刊名称】《火力与指挥控制》 【年(卷),期】2019(044)005 【总页数】5页(P149-153) 【关键词】激光条纹;连通域;质心法;骨架提取 【作者】席剑辉;包辉 【作者单位】沈阳航空航天大学自动化学院,沈阳110136;沈阳航空航天大学自动化学院,沈阳110136 【正文语种】中文 【中图分类】TP391 0 引言 视觉测量在计算机、图像处理以及光学等技术逐渐完善的基础上得到了快速发展。
视觉测量具有非接触、实时性强、精度较高的优点，在工业领域得到了广泛的应用。目前，视觉测量方法主要有立体视差法、莫尔条纹法、全息干涉法、结构光法等。在这些方法中，激光测量方法以其实时性强、大量程、条纹图像易提取，以及主动受控等特点受到众多研究和应用[1]。激光测量原理是用摄像机以一定角度提取在 物体上的光条信息，然后利用算法处理摄像机提取到的光条信息，从而得到被测量物体的信息。在激光测量系统中，提取激光条纹中心的精度会影响到整个测量系统的测量精度。现有的提取条纹中心算法主要有骨架提取法、极值法、灰度重心法、曲线拟合法、方向模板法、Hessian矩阵法等。 极值法实现简单并且提取速度快，但抗噪声比较差，提取精度不高。曲线拟合法主要是将条纹中心横截面灰度极大值点作为条纹中心点。该方法是将条纹横截面的灰度分布拟合成曲线，如果激光条纹受噪声影响较小，那么其提取效果好。所以曲线拟合法受噪声影响较大，并且样本点取得少，提取结果也不好。方向模板法具有抗噪声能力强和断裂修补的优点，能较完整地保留结构光条纹的细节信息。该方法采用5×3的4种不同方向的模板与条纹图像进行卷积，从而提取条纹中心。不过该 方法由于限制了方向，所以提取精度不是很高，并且运算量较大，一般工业上很少运用其方法[2]。灰度重心法基本原理是将每行的灰度值加权平均作为该行的中心。该方法减小因条纹灰度分布的不均匀而引起的误差，从而提高提取精度。但是当条纹图像中含有大量噪声或者预处理效果不好时，灰度重心法提取的精度会不高。上述的众多方法在诸多方面都存在不足，许多学者提出了很多改进的条纹中心提取算法。主要从两个方面进行改进，一个是运用一些算法提高待处理条纹图像的质量；另一个方面是改进现有的条纹中心提取算法。胡坤等利用Hessian矩阵确定线条 的法线方向，然后在其法线方向上利用泰勒展开求出光条纹中心的亚像素位置[3]。王泽等根据条纹宽度不均匀的现象，提出了一种自适应方向模板的结构光条纹中心提取方法[4]。尚雅层提出基于函数曲线拟合的亚像素边缘检测法。该方法采用传
opencv python 激光中心线提取-回复 在本文中，我们将讨论如何使用OpenCV和Python来提取激光中心线。激光中心线是激光束的中心轨迹，通常用于测量和定位应用中。我们将演示如何通过图像处理技术来提取激光中心线，并将其显示在图像上。 步骤1：准备工作 在开始之前，我们需要确保已经安装了OpenCV和Python环境，并且熟悉基本的图像处理概念和编程知识。 步骤2：读取图像 首先，我们需要读取一张包含激光束的图像。可以使用OpenCV的 `imread`函数来加载图像文件。例如，我们可以使用以下代码来读取一张名为`image.jpg`的图像： python import cv2 # 读取图像 image = cv2.imread('image.jpg') 步骤3：灰度化图像
为了方便处理，我们需要将彩色图像转换为灰度图像。可以使用OpenCV 的`cvtColor`函数将图像从BGR颜色空间转换为灰度颜色空间。以下是代码示例： python # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 步骤4：二值化图像 接下来，我们需要将灰度图像转换为二值图像，其中激光线的像素值为白色，而背景的像素值为黑色。可以使用`threshold`函数来实现这一目标。以下是代码示例： python # 二值化图像 _, binary = cv2.threshold(gray, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY) 在上面的代码中，我们选择了一个阈值为150的阈值来分割图像。您可以根据图像的特性和需求调整阈值。
一种道路面和道路中心线快速构建提取方法及系统 1. 引言：道路表面和道路中心线的快速构建和提取是实现基于地理信息系统的道路网络分析和应用的重要前提。我们提出一种新的方法和系统，能够在短时间内准确地构建道路表面和道路中心线。 2. 数据采集：我们需要采集高分辨率的地面影像数据和激光雷达数据。地面影像数据可通过卫星图像或无人机摄像机获取，而激光雷达数据则可以通过装配在车辆上的激光雷达仪器进行采集。 3. 影像处理：我们使用影像处理算法对采集到的地面影像数据进行预处理。这包括去除影像中的噪声、校正影像的颜色和亮度差异，并对影像进行几何校正，以确保后续的特征提取过程的准确性。 4. 点云处理：将采集到的激光雷达数据转化为点云数据。我们使用点云处理算法对点云数据进行滤波和配准，以去除噪声和提高点云数据的准确性。 5. 地面提取：我们使用地面提取算法从点云数据中提取出地面点云。这个过程包括分类算法和分割算法，能够将地面点云和非地面点云分离开来。 6. 点云重建：我们使用点云重建算法将地面点云重建为地面模型。这个过程将地面点云转化为平面模型，以便后续的道路中心线提取过程使用。 7. 道路中心线提取：我们使用道路中心线提取算法从重建的地面模型中提取出道路中心线。这一过程使用了曲线拟合和最短路径算法，能够准确地提取出道路的中心线。 8. 道路表面构建：根据道路中心线，我们使用道路表面构建算法构建出道路表面。这个过程考虑了道路的宽度和曲率等因素，能够生成符合实际道路形状的道路表面模型。 9. 系统实现：我们将上述的方法整合到一个系统中。这个系统能够自动完成数据预处理、点云处理、地面提取、道路中心线提取和道路表面构建等步骤，实现快速的道路面和道路中心线的构建和提取。 10. 实验与结果：我们对提出的方法和系统进行了实验验证，并与传统的道路提取方法进行了比较。实验结果表明，我们的方法能够在短时间内完成道路面和道路中心线的提取，并且具有较高的准确性和效率。 我们提出了一种新的方法和系统，能够快速构建道路面和道路中心线。这个方法和系统在地理信息系统的道路网络分析和应用中具有重要的应用价值。
基于激光点云的隧道中心线自动提取算法 王井利;邓伟;张德峰 【摘要】目的提出一种基于三维激光点云数据的隧道中心线自动提取方法,解决地铁盾构隧道中心线提取困难、精度低的问题.方法利用共有点坐标换算完成扫描仪坐标系和隧道工程坐标系的统一;截取一定厚度的隧道平面切片,并对切片点云去噪、滤波、投影,得到断面点云;通过改进的最小二乘椭圆拟合法,无需对所有断面点云拟合即可解算出精确的椭圆方程和该断面的中心点,利用二次样条曲线插值得出隧道 中心线.结果通过对FARO FOCUS 3D X330获取的地铁隧道点云数据进行实验,笔者提出的方法能快速拟合出隧道断面,自动提取隧道中心线误差小于2.01mm.结论该算法解决了以往隧道中心线提取方法速度缓慢且精度较差的缺陷,能对隧道施工 以及隧道变形检测提供指导和借鉴. 【期刊名称】《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》 【年(卷),期】2019(035)002 【总页数】8页(P301-308) 【关键词】自动提取;滤波;断面中心线;椭圆拟合 【作者】王井利;邓伟;张德峰 【作者单位】沈阳建筑大学交通工程学院,辽宁沈阳110168;沈阳建筑大学交通工 程学院,辽宁沈阳110168;中铁十九局集团矿业投资有限公司,北京100176 【正文语种】中文 【中图分类】TU198+.6;U456.3
目前越来越多的城市已经建造或者将要建造地铁,地铁隧道是否完全符合设计规范对地铁运营有重要影响,这就需要在隧道建造过程中对其实时检查和指导,并在工程竣工后对其进行检测.隧道断面的变形及隧道中心线的准确与否是隧道检测项目中必须关注的方向[1-4]. 由于隧道的特殊环境所限制,普通方法获取隧道内部数据既费时又不精确,利用三维激光扫描仪高速扫描获取高密度隧道点云数据进行隧道全断面测量和变形监测成为一种理想和必要的检测手段[5-10].尤相骏等[11]采用“点云绝对定位法”实现多站扫描数据坐标系的统一,用与断面点距离最小的最小二乘法拟合椭圆,最后通过参考断面轮廓线投影法将点云投影成正射影像,形成可量测的成果.何丽娜等[12]先利用最小平方中值法计算残差,接着用样本分位值检验异常值的方式获取粗差位置,最后用最小二乘法拟合出椭圆,通过改进的椭圆拟合法增加了稳健性,但运算时间较长.朱宁宁[13]利用方位角最值搜索算法提取边缘点用于拟合隧道中轴线,然后沿拟合的隧道中轴线等间隔截取断面,最后进行椭圆拟合并与设计圆形比较各个方向上的变形量.托雷[14]引用RANSAC算法拟和隧道中轴线,接着基于邻域局部曲面拟合完成断面截取,最后计算半径差值得出隧道收敛情况.周彬[15]采用圆柱面拟合法获取隧道管片的实测轴线,运用误差分布统计规律对截取的管片点云切片进行粗差剔除降噪,然后对降噪后的点云切片采用椭圆拟合法建模得到管片在断面360°各个分段的变形值,同时采用全站仪对隧道表面贴片测量并拟合椭圆,将两种结果对比,验证了三维激光扫描技术在隧道断面变形测量中的可靠性. 笔者基于三维激光扫描数据,以地铁盾构管片隧道为研究对象,提出了一种自动连续截取地铁隧道断面并求取断面中心线的方法;先采集三维点云数据,对点云数据进行扫描仪相对坐标系到隧道工程坐标系的转换;然后在隧道坐标系中基于隧道设计中心线方向进行隧道断面的连续截取,并通过环形滤波方式去除非隧道表面点;接着通