型号: | DIPP-Motion V |
产地: | 日本 |
品牌: | DITECT |
评分: |
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先进的图像分析技术,最新的二维/三维运动分析软件,基于归一化交互相关,灰度二值化,HLS色彩模式,标记跟踪的全规格离线分析软件,满足所有需求。
分析流程----具有树结构及项目文件,操作方便,
l 图像输入 主要支持AVI和WMV视频格式。任何视频格式都可以通过视频转换工具获得。通过各种预处理实现精确、稳健的测量功能。
l 跟踪 标记点的放置、跟踪和修改。有多种跟踪技术可用。具有强大的相关跟踪功能,可以处理最困难的模式。
l 校准 将像素数据转换为实坐标。二维下简单的两点/变换/网格功能。可选的3D缩放工具可以进行精确的3D测量。
l 分析 图形化视图,易于分析。结果可以导出为CSV或WMV文件
跟踪特性
2 二值化---采用灰度值/HLS色彩模式
权重(仅对灰度值采用照明梯度) 在计算重心时增加照明值,使用小于一个像素的边缘值,分辨率可以大于0.1像素。
圆形适合 对圆曲线中心进行数字化以适合二值化的目标圆,此算法可以避免因为阴影或遮挡导致的重心偏离圆心。
2 方格标记 基于亮度和对称的检测使分析方便高效。
2 归一化交互相关 也称为模式匹配,软件将跟踪任何特征像素的灰度阵列,即使事先没有添加特殊标记。
标识偏置 能从模板中心选择任意的位置相关
依次更新模板 此功能在2个时间线跟踪图像之间依次更新模板,适用于有持续细微变化的目标。
2 自动提取标记 可以对二值化灰度,网格点相关,标记模式采用提取功能。
分析
2 XT和XY图 对距离,速度,加速度,角度可以自由布局生成多种函数,形成XT(时间)和XY(散点)图。
2 重放和筛选 所有显示项都能同步重放,可以筛选出需要项,在展示时方便使用。
2 输入/输出 所有坐标及图形数据都能以CSV格式输出。也可以输入外部CSV数据(如记录或仿真数据),与测量数据进行比较。
相机选择和拍摄系统
可以使用各种相机包括入门级的民用摄像机和专业级的工业相机进行图像分析。
以下选项对分析结果产生重要影响:
2 准确性 坐标的准确性由相机分辨率(像素值)决定。高分辨率的相机如FULL HD
(1920x1080), 5M (2592x2048)可以产生准确的测量。
2 时间分辨率 时间分辨率由相机帧频(fps,每秒拍摄帧数)决定。30或60 的帧频与人眼接近。采用高速相机能获取更多不为人眼察觉的特性。
DIPP-Motion V/2D 二维测量
任何视频都能方便测量
对Mpeg2, MOV, MP4文件采用格式转换
方便的二点校准
DIPP-Motion V/3D 三维测量 立体成像系统
所有通道都必须同步化。
需要两个以上相机。
通道数目没有上限。
校准需用DLT立方体或运动棒。
技术指标:
电脑配置 | Windows7, 8, 10 / Corei5 (multi-core) / HDD free space 10GB / 4GB memory / OpenGL2.0 |
跟踪模式 | 归一化交互相关/二值化灰度/二值化HLS/方格标记(自动或修正用),数值化(手动用) |
自动标记提取 | 二值化灰度/方格标记/相关网格/跟踪粒子 |
最大跟踪点 | 无限制(对软件而言) |
最大跟踪帧数 | 无限制(对软件而言) |
准确度 | 亚像素(2D)/约0.1%(3D), *根据设置 |
支持图像格式 | PNG / TIFF / GIF / JPEG / BMP (序列), AVI / W MV (视频) *仅限 8bit 单色/24bit 彩色 |
支持数据格式 | CSV / Project binary (.dm5) |
2D校准 | 2点/投影/网格 |
3D校准 | 8点DLT/3点运动棒 |
镜头失真校准 | 采用Z.Zhang模型进行多平面校准 |
前处理 | 变形/运算/帧运算/颜色/平滑/去噪/过滤/通道/视野分块/帧移动/像素移动 |
测量数据 | X, Y (2D) X, Y, Z (3D) |
后处理 | 移动/插值/平滑/虚拟点 |
图形分析项 | 点/距离/角度/标记间距离/转角/3点角度/二线角度/ Roll & Pitch& Yaw (3D模式) |
应用:
实验动物行为分析
通过采用标记或者动物身体,可以分析每个动物的位置。选定ROI, 采用面积分析对统计十分有用。
步态分析/运动获取
人体行为,运动,步态分析,可应用于人机工程,物理治疗研究。可以用一个或多个相机分析整个身体运动,或者部分肢体动作。
吞咽/咀嚼/眼动/呼吸分析
归一化交互相关跟踪法对动作图像的模式追踪十分有用,这种应用优于手动视频数值化。坐标变换功能可以去除头部运动,能产生真实调整后运动的相对位置。
生物运动模式精细分析
可对生物飞行,游动,爬行等各类型运动提取速度,加速度,角度等全方位数据,对运动模式进行精细分析,可应用于生物学,生理学,仿生学等研究。
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