文章目录1 引入1.1 应用1.2 基本假设1.3 常规方法1.4 Lucas-Kanade方法2 Licas-Kanade实现3 密集光流 1 引入 光流是由物体或照相机的运动引起的两个连续帧之间图像物体的视运动的模式。具体的，其为向量场，其中每个向量都是位移向量，表示点在两帧之间的运动。1.1 应用 光流的部分应用有： 1）运动的结构； 2）视频压缩； 3）视频稳定。1.2
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2024-04-02 11:45:52
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本发明涉及退化图像复原方法，特别涉及一种大气湍流图像复原问题，属于多帧湍流图像复原领域。背景技术：在中远距离成像系统中，由于风速、温度等影响造成的大气湍流现象，使得传播介质折射率不规则变化，导致光波在介质中传播时产生畸变，从而造成采集图像的几何形变和模糊。因此，从湍流退化图像中有效复原原始目标图像是实现对目标探测、识别等处理的关键问题之一。常用的湍流退化图像复原方法主要基于单帧和多帧湍流图像的复原
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2023-10-20 22:32:35
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难得十一假期空闲，有时间翻阅上学时的读书笔记。那会对工程热力学和传热学两门课程的学习最为认真，课后笔记共有八本。但对流体力学这门课程一直心有遗憾，没有深入地系统推导过，导致对很多问题的理解不够深刻。于是一时兴起，简要地整理下湍流理论。湍流是流体的一种流动状态。当流速较小的时候，分子间粘性作用力占主要作用，促使流体有序分层流动，互不混合，此状态被称作层流或稳流。随着流速的增加，流体微团惯性力作用将逐
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2024-05-29 22:42:43
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作者： physixfan //本文是我在知乎上的回答《学物理过程中，你有哪些问题是当时理解的比较肤浅，后来突然豁然开朗了？》。 近期在研究湍流有关的东西，就说说对湍流 spectrum 和 cascade 的理解吧。ε（意为单位时间内耗散掉的能量），那么我们可以一定的空间尺度范围内得到三维流体的 energy spectrum: Ek=Cε2/3k−5/3 其中k是波数；
Ek
 
本文介绍了图优化SLAM的理论知识与g2o的简单应用。
视觉SLAM漫谈（二）:图优化理论与g2o的使用1 前言以及回顾 各位朋友，自从上一篇《视觉SLAM漫谈》写成以来已经有一段时间了。我收到几位热心读者的邮件。有的希望我介绍一下当前视觉SLAM程序的实用程度，更多的人希望了解一下前文提到的g2o优化库
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2024-05-16 05:45:54
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An Introduction to Ocean TurbulenceS. A. Thorpe2007第一章 湍流、热量与波1.1 引言湍流是动量和热量传递的主要物理过程，是在湖泊、水库、海洋、海洋以及本行星和其他行星的流体地幔中分散溶质和小有机或无机颗粒的过程。湍流通常被认为是一种高能的、旋转的和涡状的运动状态，导致物质的分散和动量、热和溶质的转移速率比单独的分子过程高更多。它分散、拉张和压缩海
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2024-01-17 06:05:13
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本文内容主要是不可压的雷诺平均方程（Reynolds-averaged Navier-Stokes equations，RANS）的推导。在推导雷诺方程之前先来总结一些关于时间平均的运算规律。1. 关于时间平均的运算规律证明和 ，和已经是与时间无关的量，所以根据时间平均的定义有 以上均为标量的运算，矢量的散度和梯度计算可以通过上述公式扩展而来。 本文中均以粗体字母代表矢量，如速度矢量和
图像处理库综述1. OpenCV简介：OpenCV全称是:Open Source Computer Vision Library。是Intel®开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列
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2024-02-29 14:42:34
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如何通过图像处理从低分辨率/模糊/低对比度的图像中提取有用信息。下面让我们一起来探究这个过程：首先我们获取了一个LPG气瓶图像，该图像取自在传送带上运行的仓库。我们的目标是找出LPG气瓶的批号，以便更新已检测的LPG气瓶数量。步骤1：导入必要的库import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt步骤2：加载图像并显示示例图像。im
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2024-03-01 19:13:58
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一、什么是resize 函数： resize函数opencv中专门用来调整图像大小的函数； opencv 提供五种方法供选择分别是： a.最近邻插值——INTER_NEAREST； b.线性插值 ——INTER_LINEAR；（默认值） c.区域插值 ——I
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2024-02-27 19:58:28
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以HMMDemo为例1、将OpenCv安装目录下的cv、cvaux、otherlibs/highgui三个目录复制到你的工程目录下，再在工程目录下新建一个camera目录，将安装目录下的apps/Common目录中的两个文件复制至camera目录中。2、在集成开发环境的项目管理窗口中(FileView)新建六个文件夹，分别为highgui_src，highgui_include，cvaux_inc
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2024-05-07 21:41:02
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关于源代码源代码和用到的支持超过1G像素大小的opencv库(vc17+vs2022)已经上传到csdn，可以通过博文的标题下方提供连接进行下载。创作背景最近在做一个电路底板的缺陷检测项目，线扫相机保存下来的bmp图像大概为1.5G，像素大小为30000+ x 80000+，在进行缺陷分析之前，需要把bmp大图先切成1280x1280或者640x640的小图，然后在小图上使用yolov8进行缺陷分
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2024-06-06 10:24:19
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现实中图像经常出现划伤或者被噪声腐蚀或者有污渍点，对于这类图像可以通过修复(inpainting)相关的算法来说恢复损害的图像。一般情况下这些算法都是基于污染区域的周围已知的颜色和结构，通过繁殖和混合重新生成填充污染区域。OpenCV中实现的图像修复算法有两种。基于Navier-Stokes的修复方法基于图像梯度的快速匹配方法又称(Telea法)对应的两个枚举类型分别如下：CV_INPAINT_N
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2024-05-08 14:10:16
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卷积什么是二维卷积呢？看下面一张图就一目了然： 卷积就是循环对图像跟一个核逐个元素相乘再求和得到另外一副图像的操作，比如结果图中第一个元素5是怎么算的呢？原图中3×3的区域与3×3的核逐个元素相乘再相加：5=1×1+2×0+1×0+0×0+1×0+1×0+3×0+0×0+2×2 算完之后，整个框再往右移一步继续计算，横向计算完后，再往下移一步继续计算。简而言之，卷积是一个对应位置像素值相乘后再相加
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2024-06-29 08:04:28
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什么是对象跟踪？简而言之，在视频的连续帧中定位对象称为跟踪。该定义听起来很直接，但在计算机视觉和机器学习中，跟踪是一个非常广泛的术语，涵盖概念上相似但技术上不同的想法。例如，通常在对象跟踪下研究以下所有不同但相关的想法密集光流：这些算法有助于估计视频帧中每个像素的运动矢量。稀疏光流：这些算法，如Kanade-Lucas-Tomashi（KLT）特征跟踪器，跟踪图像中几个特征点的位置。卡尔曼滤波：一
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2024-03-20 11:25:38
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1. 大气湍流产生原因：大气湍流主要由两部分影响：温度和距离。大气湍流还受海拔、湿度、风速、污染、雾等影响。2. Wave Propagation and Fourier Optics（波传播与傅里叶光学）2.1 几种常见的2D波及公式：横波：媒质中各体元振动的方向与波传播的方向平行。例如：空气中的声波、空气中体元时而靠近，时而疏远。表面波：在两种媒介的界面上传播的波。例如：水面波。波面：波传播时
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2023-12-03 08:03:56
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前言计算机视觉基础首先是处理图像、视频这些非结构化的数据， 而图像处理库比较常用和强大的有 PIL、OpenCV 模块， 本项目主要讲述 OpenCV 的具体用法 内容目录主要介绍了opencv模块在图像处理方面的一些常用操作。 * 图像文件操作* 图像基本操作* 绘图功能* 轨迹栏做调色板* 图像阈值* 图像平滑* 边缘检测* 轮廓检测* 颜色空间转换及目标追踪* 图像增强PS：需要本文项目的
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2024-02-19 21:03:17
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对输入的两张图像进行直方图均衡化及直方图计算步骤后，可以对两个图像的直方图进行对比，两张图像的直方图反映了该图像像素的分布情况，可以利用图像的直方图，来分析两张图像的关系。 如果我们有两张图像，并且这两张图像的直方图一样，或者有极高的相似度，那么在一定程度上，我们可
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2024-04-27 10:07:09
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如何使用OPENCV获取图像
现在正在学习 OPENCV，与大家分享一下使用OPENCV获取图像的心得。首先给出源代码：#include<highgui.h>
int main(int argc,char**argv)
{
IplImage* img=cvLoadImage("argv[1]");
cvNamedWindow("Examp
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2023-08-21 12:00:15
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加载图像OpenCV中关于图像读写有两个函数imread与imwrite，imread加载的时候支持灰度图像、彩色图像、原始图像加载，默认情况下通过imread加载的图像都是三通道的BGR彩色图像。 但是实际上OpenCV支持加载任意通道的图像，首先来仔细再看一下imread函数Mat cv::imread(
const String & filename,
int
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2024-02-15 16:39:38
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