激光条纹中心提取——极值法 python代码

激光条纹中心提取的极值法是一种常用于图像处理中的技术，特别是在光学测量和机器视觉领域。这种技术通常用于从干涉条纹图像中提取相位信息，进而进行三维形貌的测量。极值法的基本思想是认为激光条纹的强度分布呈现正弦波形，条纹的中心对应于正弦波的峰值或谷值。

以下是一个简化的极值法提取激光条纹中心的Python代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def find_peaks(signal, n=5):
    """寻找局部极大值"""
    peaks = []
    for i in range(1, len(signal) - 1):
        if (signal[i] > signal[i - 1]) and (signal[i] > signal[i + 1]):
            peaks.append(i)
    return peaks

# 假设我们有一个一维的激光条纹强度信号
laser_signal = np.sin(np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)) * 0.5 + 0.5

# 找到激光条纹中心位置的峰值
peaks = find_peaks(laser_signal)

# 绘制原始信号和峰值
plt.plot(laser_signal)
plt.plot(peaks, laser_signal[peaks], "ro")
plt.title("Laser Stripe Center Extraction")
plt.xlabel("Pixel")
plt.ylabel("Intensity")
plt.show()

上述代码首先创建了一个模拟的激光条纹强度信号，然后通过`find_peaks`函数找到信号中的局部极大值，即为条纹中心的位置。最后，使用matplotlib绘制了原始信号和标记了峰值的位置。

在实际应用中，激光条纹可能不是一维的，而是二维的条纹图像。这种情况下，需要对二维图像的每一行或者每一列分别进行极值搜索，以获取条纹中心的二维坐标。