2008-07-03 19:58棋盘点匹配的问题？不考虑，因为R，T对内参标定没影响。固定取左上角为原点就行了。 注意：靶标是以什么为单位无所谓，反正求出的内参是以像素为单位的，T的单位和靶标单位一致。刘博确实很强大，均衡化后巧妙的统计得到了理想的门限，对光照相当鲁棒！！图像处理是一门艺术。OpenCV角点检测小结1，cvGoodFeaturesToTrack，cvCornerMinEige
第10章 角点检测10.1 Harris角点检测10.1.1 角点1.图像特征类型： （1）边缘 （2）角点（感兴趣点） （3）斑点（感兴趣区域）2.角点定义： （1） 一阶导数（灰度的梯度）的局部最大所对应的像素点 （2）两条及两条以上边缘的交点 （3）图像中梯度值和梯度方向的变化速率都很高的点 （4）角点处的一阶导数最大，二阶导数为0，指示了物体边缘变化不连续的方向3.角点检测算法： （1）基
无线传输倾斜角度位移变形监测设备产品概述远程倾斜位移监测仪具有体积小、精度高、安装方便、功能完备等优势，可对被测物进行全天候实时的安全监测，兼具智能化、云模式、高精度等多重优势。能根据对设备自身的X、Y、Z三个方向的姿态倾斜状况进行实时监测，测量出监测点的相对位移量和方位角，从而判断地表情况。通过实时对被测物的倾斜进行监测，当监测报警仪超过报警值时，对被测物的倾斜状态发出警报，并将信息上传到云平台
1.双远心镜头的放大倍率与被测物的位置及像平面的位置无关。而在物方远心镜头中，对应一个固定的像平面，放大倍率是一个常数。2.镜头的像差：球差(对称)：非球面代替球面镜头；使用较大F，较小的通光光圈慧差(非对称):使用较小F，较大的通光光圈3.线扫描应用要求非常强的照明，镜头通常使用较小F值，限制景深4.镜头选择不应该小于传感器尺寸，如1/2'镜头不能使用2/3'传感器5.Image是二维数组6.R
实验七 查找并绘制轮廓实验一、实验目的和要求二、实验内容三、实验仪器、设备四、实验原理五、实验步骤六、实验注意事项七、实验结果八、实验总结 一、实验目的和要求 理解查找图像轮廓的基本原理；掌握使用OpenCV实现查找轮廓的代码编写方法；掌握使用OpenCV实现绘制轮廓的代码编写方法。二、实验内容 （一）新建工程; （二）在Vs2015中配置OpenCV; （三）使用OpenCV中的f
作者：PRATEEK JOSHI翻译：张若楠本文为一个从图像预处理角度入手的无人驾驶车道识别实战项目。作者序大约十年前，我瞥见了第一辆自动驾驶汽车，当时Google仍在对初代无人车进行测试，而我立刻被这个想法吸引了。诚然，在将这些概念开源给社区之前，我必须等待一段时间，但是这些等待是值得的。我最近尝试了一些与计算机视觉有关的自动驾驶理念，其中包括车道检测。设想一下，在设计任何自动驾驶汽车
今天我们主要学习一下OpenCV中最重要的数据类型--数组Mat，这个结构可以视为是OpenCV所有C++实现的核心，OpenCV中所有主要函数都或是Mat类的成员，或是将Mat类作为参数，或是返回一个Mat类型。很少有函数和这三者都没有关系的。每一个Mat矩阵，都包含一个表示它数据类型的flag成员，一个表示其维度的成员dims，分别表示行和列数的成员rows和cols（dims>2无效）
在本教程中，我们将学习如何完全自动地从照片中消除红眼。 如何自动删除红眼？ 第1步：眼睛检测 第一步是自动检测眼睛。我们使用标准的OpenCV Haar检测器（haarcascade_eye.xml）来寻找眼睛。有时，首先运行面部检测器然后检测面部区域内的眼睛是有意义的。为了简单起见，我们直接在图像上运行眼睛检测器。当输入图像是人像拍摄，或者你有眼睛的特写镜头时，跳过面部检测器。 第2步：遮住红眼
前言本文将不再涉及原理部分，想要了解基础知识的话，请看上一篇的文章，我们使用的是opencv的里面的函数，这里面也是重点看这个函数们，我们通过这个函数来得到外参，在通过外参来得到我们最后的结果！Opencv:SolvePNP参考：https://www.jianshu.com/p/b97406d8833c简介：如果场景的三维结构已知，利用多个控制点在三维场景中的坐标及其在图像中的透视投影坐标即可求
视觉 AI 作为一个已经发展成熟的技术领域，具有丰富的应用场景和商业化价值，全球 40% 的 AI 企业都集中在视觉 AI 领域。近年来，视觉 AI 除了在智能手机、智能汽车、智慧安防等典型行业中发挥重要作用外，更全面渗入细分的实体行业，催生了如车站人脸实名认证、人脸支付、小区人脸门禁管理、酒店自助人脸实名登记等视觉 AI 的应用。人脸识别是视觉 AI 领域中技术成熟度、商业应用程度都比较
目录0x01 腐蚀膨胀操作0x02 开闭运算操作0x03 形态学梯度0x04 形态学Top-Hat0x05 用在哪？角点提取、车牌提取数学形态学是基于集合论的图像处理方法，最早出现于生物学的形态与结构中，图像处理中的形态学操作用于图像预处理操作（去噪、形状简化）、图像增强（骨架提取、细化、凸包及物体标记）、物体背景分割及物体形态量化等场景中。数学形态学利用点集的性质、积分几何集及拓扑学理论对物体像
# 使用 Python 和 OpenCV 实现图像变形
在图像处理和计算机视觉领域，图像变形是一项常见操作，例如将一张图片进行形状的扭曲、变换等。本文将带领你一步一步学习如何使用 Python 和 OpenCV 实现图像变形。在开始之前，我们先概览一下整个流程。
## 流程概览
| 步骤 | 描述 |
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几何变换学习对图像进行几个变换，例如移动、旋转、仿射变换等opencv中提供了两个变换函数，cv2.warpAffine和cv2.warpPerspective，使用这两个函数可以实现所有类型的变换；cv2.warpAffine接收的参数是2*3的矩阵，cv2.warpPerspective接收的参数是3*3的矩阵扩展缩放扩展缩放只是改变图像的尺寸大小，opencv.resize函数可以实现这个功
学习目标：
1、学习不同的形态操作，如腐蚀，膨胀，开放，闭幕等；
2、学习这些函数，如：cv2.erode（），cv2.dilate（），cv2.morphologyEx（）等；原理形态转换是基于图像形状的一些简单操作，它通常在二进制图像上执行。它需要两个输入，一个是我们的原始图像，另一个是决定操作性质的结构元素或内核。 两个基本的形态学算子是侵蚀和膨
1、学习目标 最基本的形态学操作是两个：侵蚀和膨胀。它们有广泛的用途，即，消除噪音隔离单个元素并连接图像中的不同元素，查找图像中的强度凸起或孔。（1）如何使用OpenCV进行形态转换。 （2）学习不同的形态学操作，如侵蚀，膨胀，开放，关闭等。 2、使用的函数方法 cv.erode（） cv.dilate（） cv.morphologyEx（） 3、程序 结果程序函数讲解： 腐蚀和膨胀是针对白色部分
1、人脸检测人脸检测的目标是找出图像中所有的人脸对应的位置，算法的输出是人脸外接矩形在图像中的坐标，可能还包括姿态如倾斜角度等信息。作为机器学习深度学习的重要组成部分，人脸检测的基本算法至关重要。2、安转OpenCV安装OpenCV的主要目的是下载调用做人脸检测的XML文件。首先在OpenCV官网上下载OpenCV Home - OpenCV，然后点击Library的Releases：&
图像处理几何变化形态学操作腐蚀和膨胀腐蚀膨胀开闭运算开运算闭运算礼帽和黑帽礼帽黑帽 几何变化由于几何变化的操作比较简单,这里就放置接口了 1.图像缩放：对图像进行放大或缩小cv.resize()2.图像平移：指定平移矩阵后，调用cv.warpAffine()平移图像3,图像旋转：调用cv.getRotationMatrix2D获取旋转矩阵，然后调用cv.warpAffine()进行旋转4.仿射变
视频会议软件的视频质量除了与外置设备、编码器相关外，还与视频的后处理技术相关，视频图像通过后处理技术，如图像增强、图像去噪等，图像质量会得到主观上较大的提高。而我们通常的视频后处理技术会采用开源的项目的一些代码来实现，而这些开源的项目中，最值得我们关注的是OpenCV，OpenCV是一个基于C和C++的跨平台图像视觉库，其图像的处理函数都是经过优化，可以用于实时的图像处理，其代码拥有完善的API函
cvGetCaptureProperty是我们需要使用到的获取视频属性的函数。
double cvGetCaptureProperty( CvCapture* capture, int property_id ); capture 视频获取结构。 property_id 属性标识。 CV_CAP_PROP_POS_MSEC - 影片目前位置，为毫秒数或
软件质量保障:所寫即所思｜一个阿里质量人对测试的所感所悟。视觉测试也称为视觉 UI 测试。用于验证开发的软件用户界面 (UI) 是否符合预期。视觉测试不仅要验证开发的网页设计正确地遵循 UI 元素的空间、大小、形状和位置，还要验证网页元素在各种设备和浏览器中正常工作。视觉检测系统视觉检测系统是一种基于计算机视觉技术的系统，用于自动化检测和识别图像或视频中的对象、事件、异常或其他感兴趣的目标。这些系
