Opencv做mark点寻边 通过mark点进行是很常见的项目，mark点就在这里，mark点的作用就是为了让摄像头在运动中通过mark点来确
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2022-04-13 16:57:21
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# 基于OpenCV的目标定位：使用MARK进行物体识别
随着计算机视觉的迅猛发展，目标检测和定位已经成为了许多应用程序的核心技术。今天，我们将介绍如何使用OpenCV和Python实现基本的目标定位，并着重讲解用标记（MARK）的概念来优化我们的定位过程。
## 什么是目标定位？
目标定位是计算机视觉中的一个重要任务，旨在识别图片或视频中的特定物体，并确定其在图像中的位置。这在自动驾驶、安
一、预期目标如下图，要识别图中的国旗，然后框选出来，并且返回国旗的中心位置，效果如下: 彩色图像大小: (400,264) 目标中心位置: (225, 218)二、准备工作 1、将下面的图像另存为在本地，命名为 findflag.jpg 2、新建Python文件 findflag.py，与图像保存在同一目录下。三、开始编写代码1、读取与显示图像#include <stdio.h>
#i
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2023-10-16 01:23:43
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MARK点的相关规定 1)Mark点用于锡膏印刷和元件贴片时的光学定位。根据Mark点在PCB上的作用，可分为拼板Mark点、单板Mark点、局部Mark点(也称器件级MARK点)2)拼板的工艺边上和不需拼板的单板上应至少有三个Mark点，呈L
形分布，且对角Mark点关于中心不对称3)如果双面都有贴装元器件，则每一面都应该有Mark点。4)需要拼板的单板上尽量有Mark点，如果没有放置
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2024-04-26 18:10:43
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项目要求在包含（一个或多个）人脸的图片中对脸上的某些部位（嘴巴、眉毛等部位）进行标记。代码实现1、导入工具包import numpy as np
import dlib
import cv22、对脸上的部位进行定义在关键点定位的官方文档中，提取68个关键点来表示脸上的部位。其中：第1个点到第17个点：脸颊；第18个点到第22个点：右边眉毛；第23个点到第27个点：左边眉毛；第28个点到第36个点：
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2024-02-24 14:13:36
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既然默认创建的窗口是矩形区域，只要把不想显示的区域透明化，剩下的不就是不规则窗口了吗？！接下来所谓的窗口透明化，我们直接使用CRgn类来实现创建、裁剪和合并区域的功能，然后再使用SetWindowRgn函数来进行整个窗体的区域绘制。 不规则窗口，顾名思义，就是窗口的形状不是长方形、正方形或者圆形，而是一些不规则的图形。例如我们常常看到的一些可设置皮肤的
更新（２０２０．７．１８）用imageJ可以标注二维图像的关键点，选择 save as XYcodinates就可以保存为text文件。另外imageJ也可以自定义快捷键，使用很方便 配准常见的评判标准就是关键点坐标之间的误差（TRE），关键点的标注就成了绕不开的过程。有很多图像处理软件都可以实现在图像上画点并且显示鼠标处的坐
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2024-01-16 21:36:18
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Opencv做mark点寻边定位 通过mark点进行定位是很常见的项目，mark点就是在图上或者工件上设置一个标志性的mark点，在这里以圆点为例，如图： 这个原图是一个很大的板子，然后四个角分别有一个黑色圆点，黑点就是mark点了，在这里，mark点的作用就是为了让摄像头在运动中通过mark点来确定板子的具体位置，然后根据mark点的位置确定整个板子的加工路径。项目比
面部特征检测应用很多，我将在下一节介绍当前项目用到一个典型例子，因为疲劳检测有一张方案是通过检测人眼的闭合时间来实现的，在实际装车应用中效果还不错。本节先介绍一下opencv中自带的特征点检测功能，后续将讲解如何使用opencv+dlib实现疲劳检测功能。现在OpenCV支持几种本地特征检测算法。然而，由于两个原因，实际使用中还需要做更多的工作1、Python支持：截至OpenCV3.
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2024-03-29 12:04:24
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写在前面的话：最近做双目匹配，需要用到OpenCV的特征识别匹配，但是对于低反射率物体即使投影了随机散斑之后出来的效果依旧很差，于是乎看看特征匹配的源码，看看能不能从原理上有所发现（用的knnMatch并且已经极线对准，可是效果在有的图上比较凉凉）。废话不多说，这篇博文讲的是看源码学习OpenCV，仿佛没找到比较好的文章，于是，自己看，写一个。后续有发现的话在后面补充。环境：OpenCV3.2源码
API介绍： int createTrackbar(const String& trackbarname, const String& winname,
int* value, int count,
TrackbarCallback onChange =
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2024-07-10 22:29:42
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相关性搜索void MarkerDetector::findMarkerCandidates( const ContoursVector& contours, std::vector<Marker>& detectedMarkers)
{
PointsVector approxCurve;//相似形状
std::vector<Marker>
文章目录1. 前言2. 准备工作2.1 硬件准备2.1.1 OpenMV主控板2.1.2 数据线或者（SD卡+读卡器）2.1.3 根据实际需求可选扩展外设2.2 软件准备2.3 编程基础3. OpenmV介绍3.1 OpenMV 概述3.2 本文OpenMV硬件参数介绍4. OpenmVIDE软件操作5. 其他知识补充 1. 前言在之前做毕业设计时曾使用到了OpenMV，但找资料时发现很少有人可以
大纲一、霍夫圆变换数学原理二、霍夫梯度法三、示例程序 一、霍夫圆变换数学原理霍夫圆变换的数学原理和霍夫直线变换的数学原理是一致的，都是要将要检测的图形从笛卡尔坐标系转换到霍夫空间。在笛卡尔坐标系中某个特定的圆由三个参数(圆心坐标及圆的半径）所唯一确定： 如果要将其上的点转换到霍夫空间的话，它将是一个在以为基坐标的平面的圆锥面： · 即笛卡尔坐标系中的一个圆变换为了霍夫空间中的一个点，而笛卡尔坐标
第二节 特征描述符匹配器及匹配点绘制OpenCV中关键点描述符的匹配器具有带有公共接口的包装器，可以轻松地在解决同一问题的不同算法之间进行切换。 本节专门介绍在多维空间中以向量表示的匹配描述符。 实现矢量描述符匹配器的所有对象都继承DescriptorMatcher接口以及相应的关键点和匹配点绘制接口。1、cv::drawKeypoints绘制关键点void cv::drawKeypoints(I
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2024-05-05 07:21:16
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# 使用Python的OpenCV库识别定位点
计算机视觉是一个迅速发展的领域，其中一个常见的应用就是识别和定位图像中的特定点。本文将通过Python的OpenCV库为大家演示如何识别和定位图像中的特征点，并提供完整的代码示例。
## 1. 安装OpenCV
在开始之前，确保你安装了OpenCV库。如果尚未安装，可以通过以下命令进行安装：
```bash
pip install openc
Title :cv::Matdepth/dims/channels/step/data/elemSizeThe class Mat represents an n-dimensional dense numerical single-channel or multi-channel array. It can be used to store (Mat类的对象用于表示一个多维度的单通道或者多通道稠
图像阈值进行图像阈值处理主要的使用图像是二值图。例如如果需要讲灰度图转换为二值图，比如我们感兴趣的区域灰度在[128,256]，不感兴趣的的范围灰度值在[0,127]，此时我们可以将[127,256]范围转换为白色(逻辑1)，将[0，126]转换为黑色(逻辑0)。而阈值的设定就是用于区分逻辑1与逻辑0之间的界限。简单阈值直接设定阈值用于判断，使用内置函数cv2.thresholdret,dst =
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2024-04-30 23:19:58
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Mark点也叫基准点或者光学定位点，为贴装工艺中的所有元器件的贴装提供基准点。因此，Mark点对SMT生产至关重要。
表贴元件的pcb更需要设置Mark点，因为在大批量生产时，贴片机都是操作人员手动或者机器自动寻找Mark点进行校准。极少数不设置Mark点也可以，操作非常麻烦，需要使用几个焊盘或孔作为mark点，这些点不能挂焊锡，效率和精度都会下降。使用过孔当作Mark,误差一般在0.15mm左右 ,使用标准Mark 偏差小于0.05mm。
原创
2022-08-22 15:35:58
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引言轮廓近似（Contour Approximation）是指对轮廓进行逼近或拟合，得到近似的轮廓。在图像处理中，轮廓表示了图像中物体的边界，因此轮廓近似可以用来描述和识别物体的形状。多边形拟合多边形拟合（Approximating Polygons）是将轮廓逼近成一个由直线段构成的多边形。常见的有最小包围矩形、最小包围圆形、最小二乘法椭圆等。使用 cv2.approxPolyDP() 函数可以实
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2024-01-28 00:31:05
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