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在监控中提取群集算法图像

    根据校准目标标记图像的特性分析,提出了一种用于C臂相机模型的自动离线校准方法。该方法可以从图像中提取标记信息,从图像中提取群集算法的图像。通过行和列索引表,通过clustering算法。标记网的方向识别的问题是简化的,并且可以自动建立图像坐标系中标记坐标和空间坐标系中的标记坐标之间的对应关系。

    在此通信上,可以纠正几何变形,并可以纠正C-ARM摄像机。可以进行模型校准。通过实验结果证明,这种自动化方法是可靠的,并且误差小于1 m。该方法可以基于手术C臂荧光镜检查在手术导航系统中。 设计,实施和测试了1K*1K CCD摄像头,该摄像头在南极洲的CSTAR望远镜中进行了测试,包括其力学,CCD控制器,电源和温度控制器单元。

    完全考虑了低温环境的机械和电子设计。该相机具有可靠的力学和稳定的电子性能。当CCD读数速度为lookpixs/s时,读数噪声高达3.99e-。我们在低温冰箱(-86度摄影器)中对相机的每个部分进行了充分测试,并证明了我们的相机能够长期在南极洲工作。最后,在CSTAR望远镜上测试了相机以进行观察,并满足成像质量的需求。