写一段，从悬臂梁振动冲击视频中利用圆心标靶检测算法提取悬臂梁上6个测点的位移，并绘制每个测点的位移时程曲线的完整算法

1. 视频预处理
首先，需要对悬臂梁振动冲击视频进行预处理。可以使用OpenCV等图像处理库，对视频进行帧提取、亮度增强、降噪等操作，以便后续的图像处理和分析。

2. 圆心标靶检测
利用圆心标靶检测算法，可以识别出视频中的圆心标靶，并确定标靶的位置和大小。具体实现可以使用Hough变换等方法。通过对标靶的圆心和半径进行分析，可以得到悬臂梁的位置和姿态信息。

3. 像素坐标转换
根据悬臂梁的位置和姿态信息，可以将视频中的像素坐标转换为实际世界坐标。这样就可以确定每个测点的位置。

4. 位移计算
根据测点的位置和姿态信息，可以在每个测点处放置一个位移传感器。通过对传感器采集到的数据进行处理，可以得到每个测点的位移。

5. 时程曲线绘制
将每个测点的位移数据绘制成时程曲线，可以直观地观察悬臂梁的振动情况。可以使用Python等数据处理库，将位移数据导入并绘制时程曲线。

综上所述，通过视频预处理、圆心标靶检测、像素坐标转换、位移计算和时程曲线绘制等步骤，可以实现从悬臂梁振动冲击视频中提取出6个测点的位移，并绘制每个测点的位移时程曲线的完整算法。

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写出从悬臂梁振动冲击视频中利用圆心标靶检测算法提取悬臂梁上6个测点的位移并绘制每个测点的位移时程曲线的完整算法

以下是从悬臂梁振动冲击视频中利用圆心标靶检测算法提取悬臂梁上6个测点的位移并绘制每个测点的位移时程曲线的完整算法：

1. 视频预处理

首先，需要将悬臂梁振动冲击视频进行预处理，包括视频格式转换、帧提取、去噪等。具体方法如下：

- 将视频格式转换为适合处理的格式，如.avi或.mp4。
- 从视频中提取出关键帧，通常选择振动最明显的一帧作为关键帧。
- 对关键帧进行去噪处理，可以采用高斯滤波或中值滤波等方法，以消除图像中的噪声。

2. 圆心标靶检测

接下来，需要使用圆心标靶检测算法来提取测点的位置。具体步骤如下：

- 将关键帧转换为灰度图像。
- 对灰度图像进行二值化处理，将圆心标靶分离出来。
- 对二值化图像进行连通区域分析，筛选出大小合适的圆形区域作为测点。
- 对测点进行排序，以保证后续处理时6个测点的顺序一致。

3. 位移计算

有了测点的位置信息之后，就可以开始计算每个测点的位移了。具体步骤如下：

- 对每个测点的位置进行跟踪，记录每个测点在每一帧图像中的位置。
- 对相邻两帧之间的测点位置进行比对，计算出每个测点的位移。
- 将每个测点的位移数据保存到一个数据文件中。

4. 绘制时程曲线

最后，需要将每个测点的位移数据绘制成时程曲线。具体步骤如下：

- 读取每个测点的位移数据文件。
- 对每个测点的位移数据进行平滑处理，可以采用移动平均或中值滤波等方法。
- 绘制每个测点的位移时程曲线，并加上合适的坐标轴、标题和图例等。

以上就是从悬臂梁振动冲击视频中利用圆心标靶检测算法提取悬臂梁上6个测点的位移并绘制每个测点的位移时程曲线的完整算法。

写一段利用python语言，从悬臂梁振动冲击视频中利用圆心标靶检测算法提取悬臂梁上6个测点的位移，并绘制每个测点的位移时程曲线的完整算法

为了实现从悬臂梁振动冲击视频中利用圆心标靶检测算法提取悬臂梁上6个测点的位移，并绘制每个测点的位移时程曲线，我们需要使用以下步骤：

1. 导入必要的库

我们需要导入NumPy、OpenCV和Matplotlib三个库。

import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

2. 加载视频文件

我们需要使用OpenCV库中的`cv2.VideoCapture()`函数来加载视频文件。

cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

3. 提取圆心标靶

我们需要使用OpenCV库中的`cv2.HoughCircles()`函数来提取圆心标靶。该函数可以在图像中检测圆形形状，返回圆心坐标和半径。

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if ret:
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)
        if circles is not None:
            circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")
            for (x, y, r) in circles:
                cv2.circle(frame, (x, y), r, (0, 255, 0), 4)

4. 定位测点

我们需要根据圆心标靶的位置，定位悬臂梁上的6个测点。这可以通过计算圆心标靶与悬臂梁上测点的距离来实现。

targets = np.array([(x,y) for (x, y, r) in circles])
points = np.array([[100, 300], [230, 300], [360, 300], [490, 300], [620, 300], [750, 300]])
distances = np.sqrt(np.sum((targets[:, None, :] - points[None, :, :]) ** 2, axis=-1))
mapping = np.argmin(distances, axis=1)

5. 提取位移

我们需要根据测点位置，提取悬臂梁上每个测点的位移。这可以通过计算圆心标靶的位置变化来实现。

displacements = []
for i in range(6):
    x = []
    y = []
    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if ret:
            gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
            circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)
            if circles is not None:
                circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")
                for (x, y, r) in circles:
                    cv2.circle(frame, (x, y), r, (0, 255, 0), 4)
                targets = np.array([(x,y) for (x, y, r) in circles])
                displacement = targets[mapping[i]] - points[i]
                displacements.append(displacement)
                break
        else:
            break

6. 绘制位移时程曲线

我们需要使用Matplotlib库来绘制每个测点的位移时程曲线。

plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(displacements)
plt.xlabel('Frame')
plt.ylabel('Displacement (pixels)')
plt.legend(['Point 1', 'Point 2', 'Point 3', 'Point 4', 'Point 5', 'Point 6'])
plt.show()

完整代码如下：