在前面，我们已经获取到了精确的标记角点，我们能够模拟出相机与3维空间中标记之间的变换。这个过程中我们将会在相机与物体之间发现欧式变换－只包含旋转和转换。 其中，C是表示为相机的中心，P1-P4是世界坐标轴的3维的点，p1-p4是它们在相机图像平面的投影。我们的目的是使用内在的矩阵和在图像平面已知的点去找出3维空间已知标记的位置与相机C之间的转换。但是我们怎么获得标记在3维空间的位置坐标呢？因为我
OpenCV sample目录下自带两个与相机标定的cpp文件即：calibration.cpp和calibration_artificial.cpp calibration.cpp 是通过用户输入可选参数进行摄像机标定的程序。 calibration_artificial.cpp 是程序模拟模拟摄像机标定的过程，即程序创建棋盘然后自主标定。通常我们有两种方式去标定，一个是实时的从摄像机获取拍摄到
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2024-06-12 14:22:10
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zbar是一种条码的识别开源库，可以识别很多类型的条码，今天介绍在Windows下使用zbar和opencv实现条码的识别。 第一步：下载安装zbar for Windows（这个只支持Windows32位），或者你比较懒得的话，可以点击这里下载我已经打包好的支持Windows32位和
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2024-05-11 22:30:24
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引言机器视觉中经常将相机拍摄到的物体与实际存在的坐标系联系，通过图像进行视觉测量定位，为了使相机获得世界坐标系三维信息，需要对相机进行标定。1 相机标定原理 相机将三维世界中的坐标点(单位：米)映射到二维图像平面(单位：像素)的过程能够用一个几何模型来描述，其中最简单的称为针孔相机模型 (pinhole camera model)，其框架如下图所示: 其中，涉及到相机标定涉及到了
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2024-02-23 13:14:57
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上传技术博客真的挺费时间的，不过为了广大的同胞们能节省更多的时间，自己通过学习书籍《学习opencv》和书籍《机器视觉算法与应用》中有关摄像机标定的内容，现在就在这里总结了一下，方便大家参考。不足之处，大家体谅。毕竟是花费了大半天时间总结的。希望大家多多转发，请标出文章出处。谢谢摄像机标定其实就是确定摄像机内参和外参的过程。为了进行摄像机标定，必须①已知世界坐标系中足够多的三维空间点坐标，②找到这
好久没写博客了，因为最近都忙着赶项目和打比赛==| 好吧，今天我打算写一篇关于使用opencv做皮肤检测的技术总结。那首先列一些现在主流的皮肤检测的方法都有哪些：RGB color spaceYcrcb之cr分量+otsu阈值化YCrCb中133<=Cr<=173 77<=Cb<=127HSV中 7<H<20 28<S<256 50<V&l
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2024-08-15 00:45:06
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其实在深度学习中我们已经介绍了目标检测和目标识别的概念、为了照顾一些没有学过深度学习的童鞋，这里我重新说明一次：目标检测是用来确定图像上某个区域是否有我们要识别的对象，目标识别是用来判断图片上这个对象是什么。识别通常只处理已经检测到对象的区域，例如，人们总是会在已有的人脸图像的区域去识别人脸。传统的目标检测方法与识别不同于深度学习方法，后者主要利用神经网络来实现分类和回归问题。在这里我们主要介绍如
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2024-08-08 16:47:00
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我们在业务场景中经常收到的一些图片，它的特征不是很明显，或者说整个图片它是偏暗的一个状态。我们可以通过调整调整对比度的方式，让这个图像的特征更清晰，让这个图片更亮。首先第一种调整对比度的方式作为线性调整。1.1 提高图片的对比度 1.2 线性相乘import cv2
import numpy as np
# 读取图像
image = cv2.imread(r"./resource/3.png",
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2024-10-21 09:03:02
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目录：前言：一，下载和安装OpenCV到本地二，主要原理三，C++生成供C#调用OpenCV的.dll1.添加头文件2.添加cpp文件3.添加模块定义文件四，建立C#调用.dll的控制台程序五，参考资料推荐 前言：原本想着用OpenCV的话，只需考虑在编程语言环境下调用对应的库（包）就行了，因为之前也是做了一个利用python（OpenCV-python接口）下编写了一个停车场空位识别项目，但是
标定板的选择，有CharuCo，棋盘格，不对称的圆和棋盘格。标定板尺寸在选择标定板时，一个重要的考虑因素是它的物理尺寸。这最终关系到最终应用的测量视场(FOV)。这是因为相机需要聚焦在特定的距离上标定。改变焦距长度会轻微地影响对焦距离，这会影响之前的标定。即使是光圈的改变通常也会对标定的有效性产生负面影响，这就是为什么要避免改动它们。为了精确的标定，当摄像机看到标定目标填充
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2024-07-30 13:47:35
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基于OpenCV的Python人脸检测、识别、框选（指定照片进行识别） 文章目录前言代码附录：列表的赋值类型和py打包列表赋值BUG复现代码改进优化总结py打包 前言增加了视频随时标注功能 资源：download.csdn.net/download/weixin_53403301/66920466旧版：download.csdn.net/download/weixin_53403301/66922
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2024-03-04 15:31:33
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2024-03-01 14:49:16
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1、实验内容：自动是被下列九宫格图像中小人的位置，并将小人分割出来2、思路分析：本实验的难点首先在于如何在一幅图像中把九幅图片分离出来，其次如何能够从分离出来的九幅图片中识别出小人图像。本人的具体思路是这样的：分离九幅图片：通过findContours()函数寻找到图像中所有物体的轮廓，并用boundingRect()获得所有轮廓的包围矩形，但是我们需要的只是九宫格中的九个矩形区域，因此可以通过比
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2024-03-18 07:18:35
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此文章主要是学习的记录。使用opencv的版本是 3.4.6。实现了图片的人脸检测及人的眼睛、鼻子和嘴巴的检测。里面使用的窗口显示相关的代码都是opencv的函数。 人脸检测 openCV的人脸识别主要通过Haar特征分类器实现
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2024-08-27 14:46:30
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一、前言 最初想写这篇文章就是想帮助和我一样的热心于图像处理的初学者尽快掌握SVM。通过自学毛星云编著的《Opencv3编程入门》一书，并亲自一个一个地码上所有的示例代码，做了一个项目后，算是真正地入门图像处理领域了吧，但也仅仅是入门。 学海无涯，愿每个对图像处理，甚至机器人学感兴趣的人都能保持初心，勇往直前。 本文工程基于Opencv2.4.9和vs2010搭建。而本文也
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2024-03-18 20:57:06
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目录前言 一、图像处理?二值化处理?膨胀、腐蚀?开运算、闭运算二、案例实现Step1：灰度处理Step2：对视频进行帧差处理Step3：二值化处理Step4：腐蚀处理Step5：膨胀处理 Step6：标记、框选目标?完整代码三、总结 前言 本文主要以车辆识别为目标，利用 C++语言 结合 Qt + OpenCV 进行图像处理相关步骤的讲解一、图像处理?二值化
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2023-10-08 11:58:37
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前言：
今年有一个高等教育部主办，举办地在余姚的比赛，我们报了机械手解魔方的项目！其中的方案之一是用摄像头采集魔方的六面信息！为了最快的采集信息，决定使用两个摄像头顶角照射，一个摄像头读取三面信息，这样两个摄像头一次直接读取完！ 其中最快的方法就是两个摄像头，顶角摆放，采集六面信息！ 这其中，我有两种方案！1- 直接在倾斜面上颜色识别采集信息，在进行面矩阵转换；2-将倾斜面矫正回来，
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2024-04-23 14:30:48
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目录一.汉字点阵字库原理 1.汉字编码1.1区位码1.2机内码 2.点阵字库结构 点阵字库存储 3 汉字点阵获取二、Ubuntu+Opencv+C++显示图片1.将图片、Asci0816.zf和HZKf2424.hz放到文件夹中2.创建test3.cpp文件，并将实现代码写入3.创建logo.txt文件，并写入图片上显示的文字内容4.编译5.运行6.结果一.
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2024-03-23 10:51:08
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图像处理：数黑色格子-基于Java语言的open cv应用1.实验要求2.实验步骤3.有参考意义的书籍4.实验心得 这是本学期我们开设的专业实训课程的作业，任务要求主要是实现：完成一幅方块图像的打开和显示，并统计其中的黑色方块数量，现在特把其完成过程中的心得进行整理。1.实验要求能够读取任何格式的图片文件能读取出来该图片文件的像素点能对图片进行二值化和灰度化的预处理，进而提高角点检测的精确度将图
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2024-05-03 17:07:55
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需配置好OpenCV和OCR环境下运行1、OpenCV简介OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE (版本2.5)的接口。这些语言的API接口函数可以通过在
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2023-11-26 16:43:14
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