四度空间是指拥有时间属性的空间。
四度空间,是由新媒体理论家Manovich提出的一个概念,它是在三度空间的基础上,增加了时间属性的概念,并且表达了数字媒体的特点。四度空间是由四个维度组成的,它包括了人们用眼睛无法观测到的时间维度,即数字媒体的时间性。
在数字化时代,数字技术的迅速发展和应用,点云获取和虚拟现实技术的应用等都让四度空间的应用变得越来越广泛。
问题一:简单的测量工具有哪些 标卡尺是一种测量长度、内外径、深度的量具。游标卡尺由主尺和附在主尺上能滑动的游标两部分构成。游标卡尺的主尺和游标上有两副活动量爪,分别是内测量爪和外测量爪,内测量爪通常用来测量内径,外测量爪通常用来测量长度和外径。
问题二:常见的测量工具有哪些,它们的测量范围和测量精度分别为多少,并简述这些测量工具如何使用? 100分 电机机械行业多用游标卡尺,千分尺,各种的规格多款多式样,需要简单受训才能正确使用;
问题三:测量土地面积的工具有哪些 测量土地面积,首选西法测亩仪。
西法测亩仪,一键测面积,使用简单,SV-118,沿土地绕一圈就能测面积大小和图形轨迹显示,自由设置大小亩,山地林地等坡面面积也能测量,u 充电,大容量锂电池,待机更久,480,内置高精度GPS进口模块和进口天线,测量精确,误差01亩,手持GPS土地面积测量仪,主机大小仅仅比烟盒长点,方便携带,大厂出品,售后有保障,海拔、行驶速度测量。
问题四:液体粘度的测量有什么简单易于 *** 作的测量工具 旋转数显粘度计,使用 *** 作很简单的。想详细了解家我
问题五:有没有简单的测试工具? LoadRunner,不要因为这个工具比较大就觉得他不好用,这可是性能测试的首选工具,而且教程比较多,简单易学,不信你可以试试
问题六:简单工具测量声速 把一个两端开口的玻璃管,插入盛满水的粗玻璃筒中。用橡皮锤敲击音叉,放在管口上方使管内空气柱振动,并将玻璃管缓慢地上下移动,当管中空气柱和音叉发生共振时发出很强的声音。此时管的长度L1等于声波波长的1/4。如果玻璃管够长,可以继续提高,当管长L2等于波长的3/4时,又听到共鸣。由管长L1、L2,可求出波长,知道音叉固有频率还可求出声速。 原理是:声的共鸣
问题七:中国古代测量时间的工具有哪些 山行乘撵,左准绳,右规矩,载四行,以开九州,通九道”在这里,司马迁给我们展现了禹带领测量队治水的生动画卷你看,禹带着测量人员,肩扛测量仪器,准、绳、规、矩样样具备他们有时在陆地坐车行进,有时在水上乘船破浪,有时在泥泞的沼泽地里坐着木橇,有时穿着带铁钉的鞋登山由此可见,“准、规、矩”是古代使用的测量工具“准”是古代用的水准器这在《汉书》上就有记载“绳”是一种测量距离、引画直线和定平用的工具,是最早的长度度量和定平工具之一禹治水时,“左准绳”就是用“准”和“绳”来测量地势的高低,比较地势之间高低的差别“规”是校正圆形的用具“矩”是古代画方形的用具,也就是曲尺古人总结了“矩”的多种测绘功能,既可以定水平、测高、测深、测远,还可以画圆画方一个结构简单的“矩”,由于使用时安放的位置不同,便能测定物体的高低远近及大小,它的广泛用途,体现了古代中国人民的无穷智慧然而,“准、绳、规、矩”还不是最早的测量工具1952年,人们在陕西省西安市半坡村发现了一处距今约六七千年的氏族村落遗址在这个遗址中,有完整的住宅区,其中有四十六座圆形的或方形的房子,门都是朝南开的由此可以断定,氏旅人是能准确地辨别方向的他们用什么办法来辨认方向呢据推测,他们是观察太阳、星星来辨别方向的一般的物体,如树木、房屋等,在太阳光的照耀下,都会投射出影子来,人们在生产和生活实践中常常观察这些影子,慢慢地,人们发现这些影子不仅随着时间的推移而变化着,而且还发现这些影子的变化是有规律的“立竿见影”便是我国古老的测量工作古人们用“立竿见影”来确立方向,测定时刻,或者测定节气乃至回归年的长度等等由此可以说,中国最古老、最简单的测量工具是“表”,也就是普通的竹竿、木竿或者石柱等物人们从远古研究“竿影”不知有多少千万年了经过长期的生产实践,人们通过“竿影”的丈量和推导,创造出一套“测量高远术”来,“立竿见影”成了汉语中的一句成语
问题八:测量圆弧半径的工具叫什么? 你最好问详细点,能测量圆弧半径的量具就太多了。
有楼上说的R规(简单,精度低)
三坐标测量复杂曲面,精度高)
投影仪(很直观,但要求工件测量面必须能投影)
楼下的继续补吧
问题九:精密机械厂的测量工具有哪些是如何使用的 数字化精密测量技术是数字化制造技术中的关键技术之一。开发亚微米、纳米级高精度测量仪器,提高环境适应能力,增强鲁棒性,使精密测量装备进入生产现场,集成到加工机床和制造系统,形成先进的数字化闭环制造系统,是当今精密测量技术的发展趋势。
美国FARO技术公司的FaroARM系列便携式三坐标测量臂在工业界首次实现测量臂与激光扫描头的完美结合,在同一坐标系下实现非接触式快速扫描和接触式测量。特点:非接触式灵活快速扫描,获取曲线曲面的点云数据,点云无分层;接触式测量,把握关键特征尺寸与轮廓的精度;非接触式与接触式测量在同一坐标系下完美结合,扫描没有任何分层;扫描头与测量臂及测量软件同为FARO公司产品,技术完全共享,服务更加方便。在实际应用中为客户大大缩短设计生产制造周期,降低成本,质量控制可以在内部完成,自动生成的报告适用于网络应用,从而改善了各生产职能部门之间及实际不同地点间的沟通;提高了准确性,做产品检验时用户通常通过5到10个点来定义曲面,使得用户可以检验由数以万计的点云定义的曲面质量;自动化的SPC可对多个样品进行自动化的统计过程控制。
美国CIMCORE公司推出了配备有先进激光扫描测量系统的关节臂测量机。材料采用碳纤维,INFINITE系列还具有无线通讯功能。用于反求工程时,不仅测量速度快,而且可实现测量过程的实时显示和补漏测量数据的无缝拼接。该仪器可用于三坐标测量、三维造型、产品测绘、反求工程、现场测量以及模具设计制造等涉及到设计、制造、过程检测、在线检测以及产品最终检测等测量工作。
瑞士TESA公司的Scan系列用2个线阵CCD组件,通过工件的回转和轴向移动对工件进行投影扫描,可实现对轴类零件位置误差和形状误差的精确检测、对截面形状和轮廓度的评估比较以及统计质量分析,还能对零件的局部(如过渡曲线、微小沟槽等)进行放大测量。对螺纹、蜗杆、丝杆等能够进行全参数精度的精确测量。
德国SCHNEIDER的WMM系列轴类及工具测量仪 *** 作简单、测量速度高,特别适用于车间检查站。仪器采用高分辨力的 Matrix摄像头,可以快速获取测量数据。仪器数显分辨力为00001mm,长度测量不确定度为E2=(20+L/200)m(L单位为mm)。
数控机床的精度和性能检测领域中,国外著名厂商Renishaw、API及HP等公司生产的激光干涉仪测量系统和球杆仪等在数控机床的几何精度和运动精度的检测和监控中,无论在机床制造厂还是机床使用厂,都得到了广泛的应用。Renishaw公司的激光干涉测量系统,配备了高精度、高灵敏度的温度、气压、湿度传感器及EC10环境补偿装置,在工作环境下测量精度得到进一步提高;API公司的Rmtea六维激光测量系统可同时测量6个数控机床精度项目的误差,缩短了检测时间,为生产现场数控机床的检福和诊断提供了更为快速高效的精密测量手段。成都工具研究所的MJS系列双频激光干涉仪,分辨力001m,测量软件覆盖了我国和世界主要工业国的数控机床精度标准评定方法和指标,动态采样功能可用于自动补偿。
在非接触扫描测量,三坐标测量机方面LEITZ公司的精密三坐标测量机用于测量大型齿轮。瑞典HEXAGON集团所属DEA公司的PRIMA C1系列水平臂测量机配备有光学/激光式非接触扫描传感器,可适应不同测量环境和任务的要求。德国ZEISS公司的PROR Premium坐标测量机配备有EagleEye导航系统和可控测座可实施高速精密测量。
美国光动(Optodyne)公司近年推出的基于体对角线的激>>
无人机激光点云能获取水底高程,因为无人机激光点云是我国目前现存科技量最高达以及人工程量和劳动力科技最发达的一个工程,如果能获得水底高程的话,那么就非常可以,因为无人机所发射的雷达高射好,老子对于水底高程是完全可以接收到的,所以说,无人机光点云能够获取水底高
三维模型重建的流程:
三维点云获取——几何结构恢复——场景绘制
三维点云获取:
1激光雷达
2微软Kinect
有效距离比较短
3单目多视角 :几乎很难实时
4双目立体视觉
基于图像的三维模型重建:
1输入图像
2基于图像的点云生成
3点云到模型的重建
4纹理图像的创建与编辑
5纹理模型
相关商业软件:
Acute3D,Altizure,Agisoft PhotoScan
图像特征点应用:
1相机标定
2图像拼接
3稠密重建
4场景理解
图像特征点的检测方法:
图像特征点的基本要求:
1差异性——可检测
特征点应该呈现出区别于非特征点的明显特征
2重复性——可匹配
对应同一三维点的特征点应该在不同视角中被重复检测到
动机:特征点具有局部差异性
图像梯度
Harris矩阵
Harris矩阵H的特征值分析:
矩阵特征值反应了两个垂直方向的变化情况,一个事变化最快的方向,一个事变化最慢的方向
行列式值为特征值相乘,行列式的迹为特征值相加
在特征点附近,其他点的响应也比较大。
所以选取局部响应最大值,避免重复检测
算法流程
Harris角点检测一般用于快速检测,比如视频里面的跟踪
动机:Harris角点检测不具有尺度不变性
LoG算子:Lindeberg(1993)提出Laplacian of Gaussian
(LoG)函数的极值点对应着特征点
Lindeberg(1993)提出Laplacian of Gaussian
(LoG)函数的极值点对应着特征点
尺度空间:
对于一幅图像,用不同大小的滤波核进行滤波,一般用高斯滤波,得到一系列图像,这些图像就称之为尺度空间。然后把这些图像摞起来
LoG特征检测效果好,但是计算量比较大。
工程中也很少用。为了更好地利用LoG的性质,提出了一种近似的算法:基于DoG的特征检测子
LoG可以由DoG近似:
Lowe(2004)提出LoG近似等价于相邻尺度的高斯差分(DoG)
高斯空间:
高斯差分(DoG)
上图为3个Octive,每个octive的尺寸都会减小一半。
上图每个Octive中,左侧为高斯空间,相邻高斯空间做差得到DoG空间
特征点检测为在三维空间上做一个极值的比较,(三维空间为图像的二维空间+尺度的空间),必须需要两个方向有极值。在高斯差分,边界上的两层是无效的,只有中间的红色区域是有效的。
在Octive,
if 每阶有效差分数 S =3,则高斯空间层数为N = S+3
特征点位置确定:
在位置和尺度空间组成的三维空间中寻找极值点
亚像素特征点位置确定:
除去边缘点:
DoG在边缘处值较大,需要避免检测到边缘点
通过统计梯度直方图的方法确定主方向,使算法具有旋转不变性
旋转 不变性、 尺度 不变性 、亮度 变化 不变性 ,对视角变化、 仿射 变换有一定程度的稳性
SIFT特征点非常稳定和鲁棒,但是计算量很大,对于要求稳定的图像建模可以采用。
针对实时要求比较高的应用提出了快速特征检测。
FAST特征点(Feature from Accelerated Segment Test)
通过检测局部像素灰度变化来确认特征点的位置
速度快,SIFT的一百倍,不具有尺度和旋转不变性
基于直方图的描述子
基于不变性的描述子
二进制描述子
以特征点为中心取一块区域,有圆形或者矩形,称之为特征支持区域
主方向:进行旋转并重新插值
特征尺度:影响支持区域的大小
用于微小运动的描述子
以特征点为中心的矩形区域内所有
像素的灰度值作为描述子,拉成一个向量,计算向量间距离
适用于微小变化的图像
对图像存在明显的旋转、尺度、光照和透视变换时不稳定
根据主方向对支持区域进行旋转,并通过双线性插值重构
减去均值再除以方差
图像归一化处理,去除光照变化
描述子形式:
描述向量由N个0或者1组成
N= 128,256,512
生成速度快,匹配效率高,不具有旋转不变性
最近邻搜索
最近邻距离比(lowe-ratio)
最近邻距离和次近邻距离比小于一定值
快速最近邻搜索
哈希表
多维Kd-tree
BFM(Bruce Force Mather)匹配ORB的结果
错误的匹配可以通过估计相机模型方式去除
估计 Homography Homography 矩阵之前最好的 50 对匹配对
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