CameraParameters:= ['area_scan_division',0.00640046,10205.5,1.91206e-06,1.9e-06,1503.65,1915.07,3024,4032] CameraPose := [0.000284489,0.00953188,0.226499,10.3425,0.0209458,0.458095,0] CamParVirtualFixed:=CameraParameters dev_close_window () dev_open_window (0, 0, 360, 270, 'black', WindowHandle) picture_number := 50 for Index := 1 to picture_number by 1 read_image (Image, 'C:/Users/Lenovo/Desktop/视觉课作业/大作业/卡片正面照片/' + str(Index, '0.4f') + '.JPG') gen_radial_distortion_map(MapFixed,CameraParameters,CamParVirtualFixed,'bilinear') map_image(Image,MapFixed,ImageRectifiedFixed) write_image (ImageRectifiedFixed, 'png', 0, 'C:/Users/Lenovo/Desktop/视觉课作业/大作业/正面畸变校正后/' + str(Index, '0.4f') + '.JPG') endfor

时间: 2024-02-05 19:04:25 浏览: 20
这段代码是用Halcon实现针对一组卡片正面照片进行畸变校正的操作。 1. 首先定义了相机参数和相机姿态: ``` CameraParameters:= ['area_scan_division',0.00640046,10205.5,1.91206e-06,1.9e-06,1503.65,1915.07,3024,4032] CameraPose := [0.000284489,0.00953188,0.226499,10.3425,0.0209458,0.458095,0] ``` 2. 打开一个窗口: ``` dev_close_window () dev_open_window (0, 0, 360, 270, 'black', WindowHandle) ``` 3. 循环处理每张卡片正面照片: ``` picture_number := 50 for Index := 1 to picture_number by 1 read_image (Image, 'C:/Users/Lenovo/Desktop/视觉课作业/大作业/卡片正面照片/' + str(Index, '0.4f') + '.JPG') gen_radial_distortion_map(MapFixed,CameraParameters,CamParVirtualFixed,'bilinear') map_image(Image,MapFixed,ImageRectifiedFixed) write_image (ImageRectifiedFixed, 'png', 0, 'C:/Users/Lenovo/Desktop/视觉课作业/大作业/正面畸变校正后/' + str(Index, '0.4f') + '.JPG') endfor ``` 在循环中,首先读取当前处理的卡片正面照片,然后使用gen_radial_distortion_map函数生成畸变矫正映射MapFixed。接着使用map_image函数对卡片正面照片进行畸变校正,并将校正后的图像保存到指定的目录下。循环处理所有的卡片正面照片后,程序结束。 需要注意的是,这段代码中的相机参数和相机姿态是针对特定相机和场景的,如果你的相机或者场景不同,需要重新定义相机参数和相机姿态。

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给出各拟合曲线的误差MSE:import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import zscore import numpy as np from sklearn import linear_model from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures data = np.loadtxt('tb.txt', delimiter=',') # a=data[:,0] area = data[:, 0] price = data[:, 1] length = len(area) area = np.array(area).reshape([length, 1]) price = np.array(price) minx = min(area) maxx = max(area) x = np.arange(minx, maxx).reshape([-1, 1]) poly=PolynomialFeatures(degree=2) poly3=PolynomialFeatures(degree=3) poly4=PolynomialFeatures(degree=4) #poly5=PolynomialFeatures(degree=5) area_poly=poly.fit_transform(area) area_poly3=poly3.fit_transform(area) area_poly4=poly4.fit_transform(area) linear2 = linear_model.LinearRegression() linear2.fit(area_poly, price) linear3 = linear_model.LinearRegression() linear3.fit(area_poly3, price) linear4 = linear_model.LinearRegression() linear4.fit(area_poly4, price) #查看回归方程系数 print('Cofficients:',linear4.coef_) #查看回归方程截距 print('intercept',linear4.intercept_) plt.scatter(area, price, color='red') plt.plot(x, linear2.predict(poly.fit_transform(x)), color='blue') plt.plot(x, linear3.predict(poly3.fit_transform(x)), linestyle='--') plt.plot(x, linear4.predict(poly4.fit_transform(x)), linestyle='-.') plt.legend(['degree=0','degree=2','degree=3','degree=4']) plt.xlabel('Year') plt.ylabel('Price') plt.show() # 2022 year_2022 = np.array([[2022]]) area_2022_poly = poly.transform(year_2022) area_2022_poly3 = poly3.transform(year_2022) area_2022_poly4 = poly4.transform(year_2022) price_2022_degree2 = linear2.predict(area_2022_poly) price_2022_degree3 = linear3.predict(area_2022_poly3) price_2022_degree4 = linear4.predict(area_2022_poly4) print("Predicted price in 2022 (degree=2):", price_2022_degree2[0]) print("Predicted price in 2022 (degree=3):", price_2022_degree3[0]) print("Predicted price in 2022 (degree=4):", price_2022_degree4[0]) # 2023 year_2023 = np.array([[2023]]) area_2023_poly = poly.transform(year_2023) area_2023_poly3 = poly3.transform(year_2023) area_2023_poly4 = poly4.transform(year_2023) price_2023_degree2 = linear2.predict(area_2023_poly) price_2023_degree3 = linear3.predict(area_2023_poly3) price_2023_degree4 = linear4.predict(area_2023_poly4) print("Predicted price in 2023 (degree=2):", price_2023_degree2[0]) print("Predicted price in 2023 (degree=3):", price_2023_degree3[0]) print("Predicted price in 2023 (degree=4):", price_2023_degree4[0])

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