智能的交通管控系统应包含全域感知和静态数据池以及处置智慧方案，其中全域感知是智能管控的基础，从宏观层面提供整个交通流的情况，为自动预警、生成解决方案等提供数据基础。毫米波雷达具有精准稳定等诸多特点，并被逐步应用于智能交通领域。而单个传感器通常只能获得被检测目标的部分特征，难以在复杂环境下满足对车辆目标检测的复合要求。为更准确地描述所检测交通目标的特征，通过对毫米波雷达和视觉信息进行融合从而获得更全
目录1、添加依赖2、工具类2.1 JFreeChart工具类2.2 GenerateChartUtil 图表生成工具类2.3 GeneratePieChartUtil 饼图生成工具类3、生成图片到本地测试代码类3.1 生成饼图3.1.1 调用方法3.1.2 生成图片效果3.2 生成3D饼图3.2.1&nbs
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2024-09-03 07:36:49
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（1）环境配置：window7+visual studio 2008 + opencv2.4.10因为最近在做wince7的开发，所以PC上装了vs2008,现在想研究一下视频的拼接。首先自然想到的是opencv. 所以搭建一个环境，先入门一下。（2）安装opencv从官网download最新的opencv版本，release最新的beta版本是3.0了，2014.11.11发布的，还是选个较前一
最近【华强买瓜】的片段在B站很火，看到了一些用代码（字符）拼接成的视频觉得很有趣，试着能不能自己做出来。https://www.bilibili.com/video/BV1ZU4y1J7ds 零、思路介绍 1.首先我们知道，视频不过是一帧一帧图片拼接起来的。只要我们把视频里面所有帧都拿出来弄成这
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2024-03-31 22:23:36
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图像拼接在实际的应用场景很广，比如无人机航拍，遥感图像等等，图像拼接是进一步做图像理解基础步骤，拼接效果的好坏直接影响接下来的工作，所以一个好的图像拼接算法非常重要。再举一个身边的例子吧，你用你的手机对某一场景拍照，但是你没有办法一次将所有你要拍的景物全部拍下来，所以你对该场景从左往右依次拍了好几张图，来把你要拍的所有景物记录下来。那么我们能不能把这些图像拼接成一个大图呢？我们利用opencv就可
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2024-06-20 09:47:05
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大家好，我是博主：lqj_本人图像融合背景：图像融合是图像处理的一个基本问题，目的是将源图像中一个物体或者一个区域嵌入到目标图像生成一个新的图像。在对图像进行合成的过程中，为了使合成后的图像更自然，合成边界应当保持无缝。但如果源图像和目标图像有着明显不同的纹理特征，则直接合成后的图像会存在明显的边界。引入：基于泊松方程而引入的泊松融合求解像素最优值的方法，在保留了源图像梯度信息的同时，
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2024-05-14 07:50:08
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本期我们将一起学习如何使用OpenCV的进行图像拼接。01. 目录python入门步骤1 —图像导入步骤2-调整图像大小步骤3-融合图像步骤4-导出结果02. PythonPython是一种通用的编程语言，在分析数据方面非常流行，它还可以让帮助我们快速工作并更有效地集成系统。03. 入门对于该项目，我们将仅使用OpenCV库。在处理计算机视觉项目时，OpenCV是必备软件包。OpenCV
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2024-02-29 10:08:01
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如题，基于OpenCV3.4.13+VS2015做了个双摄像头实时拼接的代码，是一个大项目的一个baseline的一部分。下面先说配环境再给代码。环境配置关于OpenCV+VS的环境配置网上已经有很多了，因为这份代码用到了OpenCV_Contrib里面的一些东西，所以这里赘述一下. 使用OpenCV_Contrib就得编译，编译就很麻烦，比配置还麻烦，因此我做了个资源集合，有需要的兄弟可以自取。
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2024-02-29 15:34:54
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1.双视频拼接效果展示2.视频演示[项目分享]Python基于OpenCV＆ORB和特征匹配的双视频图像拼接（源码＆部署教程）3.背景随着汽车电子和人工智能的快速发展，智能连接汽车也迎来了全面发展的黄金时代[1-5]。中央ADAS利用安装在车辆上的传感器、激光雷达和毫米波雷达实时检测车辆周围环境，补充障碍物检测和全景生成等功能，为驾驶员提供实时警报，提高行车安全性。在目前众多互联网公司参与的同时，
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2024-03-07 11:27:08
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前言图像/视频拼接的主要目的是为了解决相机视野(FOV-Field Of View)限制，生成更宽的FOV图像/视频场景。视频拼接在体育直播、全景显示、数字娱乐、视频处理中都被广泛应用，同时视频/图像拼接涉及到矫正图像、对其与匹配图像、融合、统一光照、无缝连接、多尺度重建等各个图像算法模型与细节处理，可以说是图像处理技术的综合运用。特别是最近几年收到深度学习的影响，各种基于深度学习的图像对齐与拼
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2024-03-29 21:02:33
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因为项目对实时性的要求，尝试一波c++直接调用libpytorch。实现的同时，整理了网上的相关资料，希望对效率追求的同学提供一份帮助。0.下载准备下载安装VS2017 和 cmake （3.0版本以上） 记得把bin目录添加到环境变量path中。这里解释一下，目前还不能直接使用VS直接配置成功libpytorch（如果读者成功了可以@我，这篇文档也就完成了使命就删了），而是先借助
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2023-08-10 12:59:06
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图像转换 Image Transformation Translation 进行图像平移。import cv2 as cv
import numpy as np
img = cv.imread('Photos/park.jpg')
cv.imshow('Park',img)
#Translation 图像平移
def translate(img,x,y): #沿着x方向和y方向进行平移
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2024-06-01 18:34:08
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文章目录前言opencv中的一个方法泊松融合图像梯度图像散度融合图像散度通过散度场进行图像重建泊松融合的一般逻辑 前言最近碰到一个项目上的难题，是要从电动显微镜对焦的多张图像进行融合。因为，显微镜物镜的景深范围较小，可能在同一视野中有多个需要拍摄的物体位于不同的景深范围内，所以想通过图像的融合，将不同景深上的多张图像进行融合，从而把这些物体都在同一张图像中对用户进行展示。opencv中的一个方法
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2024-01-03 22:56:41
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前言半个月前，后台有个小伙伴问我，如何将视频中的音频提取出来，并且将声音转成文字写入到 word 中，正好接下来的文章要用到百度的语音识别接口。那么今天就来给大家介绍一个专门用于视频操作的库，Python安装了它，就可以用代码来完成视频剪辑等系列操作。当然只是为了玩而已，最主要的是为了将我们的视频和音频进行轨道分离，从中提取音频，来完成后续的语音识别转文字功能。如果玩过 Premiere （一款
直方图histograms也是图像处理中经常用到的一种手段。新版本对直方图不再使用之前的histogram的形式，而是用统一的Mat或者MatND的格式来存储直方图，可见新版本Mat数据结构的优势。先介绍下其相关的函数calcHist、calcBackProject、compareHist、EMD、equalizeHist。除了这几个常用的函数以为，还有一些c函数写的直方图类CvHistogram
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2024-05-16 20:00:52
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本文编辑：调皮哥的小助理大家好，我是调皮哥，又和大家见面了，时间过得很快，到目前为止，本次读书笔记的内容已经快接近尾声了，相信大家通过之前文章的阅读，已经掌握了雷达系统、雷达信号处理、雷达数据处理、雷达波形设计、雷达目标检测、数字信号处理等方面的基础内容和有关算法。今天是《自动驾驶中的雷达处理算法》专栏的第9篇文章，我们继续来研究雷达数据处理之上的高级算法，我个人认为这个层面的算法是“雷达+人工智
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2024-04-17 06:53:42
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# 使用 OpenCV 在 Java 中将 Mask 视频与原视频融合
在视频处理领域，将 Mask 视频与原视频融合是一项常见的操作。本文将指导你如何使用 Java 和 OpenCV 实现这一功能。我们将分步讲解整个流程，并提供需要的代码示例。
## 流程概述
以下是实现将 Mask 视频与原视频融合的具体步骤：
| 步骤 | 描述 |
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1.处理点云数据LocalTrajectoryBuilder2D::AddRangeData函数实现的功能： 1：依据分发出来的点云中每个点的时间（time），使用位姿推断器推断time时刻tracking坐标系的位姿。 2：依据1中推断出来的位姿将点云中的点转换到local坐标系下。 3：将传入的点云的origins坐标转到 local slam 坐标系下，做运动畸变的去除相对于tr
作者丨Coulson@知乎编辑丨3D视觉工坊一、引言最近在为车辆添加障碍物检测模块，障碍物检测可以使用激光雷达进行物体聚类，但是我们使用的是16线的velodyne，线数还是有些稀疏，对于较远的物体过于稀疏的线数聚类效果并不好，因此考虑使用视觉进行目标检测，然后投影到3D点云里面，获取障碍物位置，同时视觉还可以给出障碍物类别信息。使用视觉进行目标检测，将检测结果2D bounding box坐标信
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2023-01-01 11:19:19
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在上一篇《自动驾驶技术架构和综述》文章中我们介绍了自动驾驶三个核心环节，分别是环境感知和定位、决策规划、执行控制。接下来这章将会针对环境感知和定位展开介绍，环境感知和定位包含环境感知、定位、V2X 3个子模块。环境感知指的是通过摄像头、传感器、雷达对自动驾驶行为的参与方环境的监控以及信息获取。完整的环境感知技术方案需要多方的信息协调构成，本文将重点介绍下雷达相关的自动驾驶技术。分为3个模块：分别是
