距离变换运算用于计算二值化图像中的每一个非零点距自己最近的零点的距离，距离变换图像上越亮的点，代表了这一点距离零点的距离越远。 通过以上定义我们可以想到距离变换通常用于细化字符的轮廓和查找物体的质心(中心)。OpenCV提供了函数distanceTransform()用于计算二值化图像的距离变换。函数distanceTransform()有两个C++原型，分别如下：C++: void distan
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2024-02-27 12:49:38
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、角点是什么？二、Harris角点检测算法：cornerHarris()三、Shi-Tomasi角点检测算法：goodFeaturesToTrack()四、亚像素级角点检测：cornerSubPix()总结 前言笔者本科时候有幸接触了OpenCV3.2.0版本的学习，后因考研压力不得不暂时停下学习的脚步，现在考研任务结
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2024-04-19 14:11:05
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「本文介绍了在Linux系统下由双目视觉图像获得三维点云的案例，程序每一行都有注释讲解」(关于SLAM更基础的介绍打算放到本系列的前两篇文章，后面再补吧)Pangolin是Linux系统中基于 OpenGL的3D绘图库，OpenCV是应用广泛的开源计算机视觉库。本文中涉及一些使用中的常见指令。本案例实现思路如下：根据双目视觉的左右眼图像（灰度图）： 通过调用
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2024-03-12 08:17:39
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Kinect实现图像的采集和点云配准使用opencv对Kinect2相机采集的深度图像和彩色图像实现配准opencv的数据结构实现采集和映射的代码 使用opencv对Kinect2相机采集的深度图像和彩色图像实现配准使用opencv对Kinect2采集的深度图像和彩色图像进行配准结果进行显示。opencv的数据结构在进行kinect2相机实现点云的配准过程中，使用opencv创建了Mat类型的数
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2024-03-11 06:29:02
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因为pcl的点云模板匹配遇到了各种困难，暂时先用opencv的模板匹配函数做一个简单的焊缝识别，看看效果。此方法的缺陷就在于物体和相机位置必须固定，只允许微小位移，否则数据将失效。1什么是模板匹配？ 模板匹配是一种用于查找与模板图像（补丁）匹配（类似）的图像区域的技术。 虽然补丁必须是一个矩形，可能并不是所有的矩形都是相关的。在这种情况下，可以使用掩模来隔离应该用于找到匹配的补丁部分。它是如何工作
博主最近在做三维重建，之前就了解过pcl库，俗话说，二维处理靠opencv，三维处理靠pcl，那么这个点云库到底有什么神奇功能呢？博主才疏学浅，现在就学了如何将三维点显示和一些简单的滤波，在这里，对自己，也是对广大初学者都可以做个复习和简单的介绍。首先如何将已有的三维点显示，博主这里是利用深度相机直接测得的深度，帧之间通过icp获得世界坐标系下的空间位姿，在这里，我们简单来看从深度照片中提取点云。
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2024-03-31 08:50:02
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RTABMAP-ROS 调用RTABMAP的方法CoreNode.cpp: new CoreWrapper --(CoreWrapper.cpp: process() -- mapsManager_.updateMapCaches)
Q：CoreNode如何与CoreWrapper建立关联？
MapsManager.cpp: iter; memory->getSignatureDataCon
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2024-09-09 00:24:15
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二值图像距离变换的概念由Rosenfeld和Pfaltz于1966年在论文中提出，目前广泛应用于计算机图形学，目标识别及GIS空间分析等领域，其主要思想是通过表识空间点(目标点与背景点)距离的过程，就是通过使用两遍扫描光栅算法可以快速计算一个图像中非零像素点到最近的零像素点的距离，也就是到所有零像素点的最短距离，最终将二值图像转换为灰度图像。距离变换按照距离的类型可以分为欧式距离变换(Eudlid
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2023-12-07 13:19:49
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最终结果
我最喜欢的绘画技术之一是点画法（pointillism），这是一种绘画技术，其中将微小的不同色点应用于图案中以形成图像。 该技术依赖于观看者的眼睛和头脑将色斑混合到更广泛的色调范围内的能力。 不同颜色的并置使它们更加生动，使整个图像更具活力。
注意颜色的并置
点画法是一种很棒的技术，但是要制作这些类型的画，您需要采取有
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2024-05-05 22:04:29
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opencv 特征点提取、匹配（一）opencv中特征点提取和匹配步骤： 提取特征点 生成特征点的描述子 特征点匹配opencv对应类： 图像特征点的提取 — FeatureDetector 特征点描述子生成 – DescriptorExtractor 特征点的匹配 – DescriptorMatcher （可从这三个基类派生出了不同的类来实现不同的特征提取算法、描述及匹配）特征提取
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2023-10-10 11:21:26
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Code Hello-SLAM标签（空格分隔）： 旭 SLAM Program1.目标写一个RGB-D SLAM程序 要用的库：OpenCV, PCL, g2o 系统环境：Ubuntu16.042.安装软件2.1.OpenCV参见笔记：Vins-Mono环境配置与测试2.2.PCL安装PCL：sudo apt-get install libpcl-dev pcl-tools3.构建CMAKE程序新
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2024-04-30 10:15:24
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点云的配准一般分为等价集合和律属集合两种配准，其中等价集合配准叫做匹配过程，律属集合配准被称为Alignment。 ICP：Iterative Closest Point迭代最近点），即两个点云纯粹通过刚体位姿变换即可大致重合，参考三维点集拟合：平面拟合、RANSAC、ICP算法。 &n
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2024-06-01 15:21:53
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霍夫变换常用于检测直线特征，经扩展后的霍夫变换也可以检测其他简单的图像结构。在霍夫变换中我们常用公式ρ = x*cosθ + y*sinθ表示直线，其中ρ是圆的半径（也可以理解为原点到直线的距离），θ是直线与水平线所成的角度（0~180°），确定了它们，也就确定一条直线了，和下图略有出入的是实际的原点定在图片左上角。原理是对于输入的二值图像中的像素点（有值的），按照步长（参数三参数四对应rho和t
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2024-08-13 11:15:35
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前言本来想边学PCL边记录的，但是由于硕士毕业临近，没有心思去慢慢的做记录，今天终于把论文肝完了，现在有了时间就继续把学习记录补上吧。 其实能处理点云的库非常多，网上一搜一大把，把我自己常用的几个给大家介绍下吧。一、PCL点云加载与可视化1.1 PCL点云加载常见的点云文件有两种格式： PCD和PLY，PCL很好的支持了加载这两种格式。PCD加载#include<iostream>
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2024-03-11 21:11:27
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原标题：用 Python 和 OpenCV 来测量相机到目标的距离几天前，一个叫 Cameron 的 PyImageSearch 读者发来邮件询问摄像头测距的方法。他花了一些时间研究，但是没有找到解决办法。我很能体会 Cameron 的感受。几年前我做过一个分析棒球离手飞向本垒的运动的小项目。我通过使用运动分析和基于轨迹的跟踪方法来确定或者估计小球在视频帧中的位置。并且因为棒球的大小是已知的，所以
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2024-03-04 13:48:29
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最近在学习使用opencv进行图像处理，收获颇丰的同时也踩了不少坑。简单记录一下自己的学习过程，以便日后随时复习以及与广大感兴趣的网友随时交流，欢迎大家随时交流，本人会尽量答复。 由于是第一次编写博客，多有不足之出请见谅。 闲话不多说，进入今天的正题：opencv 中几种特征点提取与匹配算法的比较 opencv 是大型的图像处理库，上面集成了绝大多数关于图像处理的算法。 1.ubuntu16.04
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2024-03-17 15:36:11
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问题： １．after running catkin_make to build the pcl package this error always comes.Could not find a package configuration file provided by "pcl_conversions" with any of the following names: pcl_conversi
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2024-06-07 21:17:58
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点云处理1. 基本概念1.1 Roll(翻滚)、Yaw(偏航)、Pitch(俯仰)1.2 点云格式 (Point Cloud Format)1.2.1 PLY (多边形集合）1.2.2 PCD (Point Cloud Data)2. RANSAC2.1 简介2.2 应用2.2.1 直线拟合3. [ICP](https://ieeexplore.ieee.org/document/121791)
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2024-05-09 22:31:12
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一、Opencv和PCL下面是opencv和pcl的特点、区别和联系的详细对比表格。特点/区别/联系OpenCVPCL英文全称Open Source Computer Vision LibraryPoint Cloud Library语言C++、Python、JavaC++功能图像处理(图像处理和分析、特征提取和描述、图像识别和分类、目标检测和跟踪等)、计算机视觉点云处理(点云处理和分割、三维重建
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2024-03-15 14:17:17
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目录：前言1.点云裁剪2.点云边界框3.凸包4.DBSCAN 聚类5.平面分割隐藏点移除 前言接着上一节点云1 本节数据地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1O4s8tFOvExhuKMl2OCv4Kg 提取码：82u11.点云裁剪先上代码import open3d as o3d
pcd=o3d.io.read_point_cloud("./test_data/Crop
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2024-06-07 13:57:32
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