在前一节中，我们创建了一个App Controller，构建了我们的AR应用框架来做应用程序的整体流程处理，但是，如果运行我们前面的框架，什么也不会看到，本节中，我们将使用摄像机生成的点云数据来检测和创建平面，同时我们还要可视化检测出来的平面，帮助用户指出一个可用的平面在哪里。一、新建一个平面 前面我们介绍过Prefabs，当检测到真实世界中的平面时，我们需要一种在虚拟空间中表示这一特征的方
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2024-03-20 12:49:28
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这个教程的目标是学习如何使用 features2d 和 calib3d 模块来检测场景中的已知平面物体。 测试数据: 数据图像文件，比如 “box.png”或者“box_in_scene.png”等。 创建新的控制台(console)项目。读入两个输入图像。 检测两个图像的关键点（尺度旋转都不发生变
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2016-03-18 15:23:00
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这篇文章是立体视觉系列的第二部分，讲解相机标定和消除畸变。双目相机校正一般分为两步，消除图像失真 (标定矫正，Calibration and undistortion)立体校正 (Stereo Rectification)在求深度或者做3D重建算法的时候，我们都会假设相机符合一定的数学模型，但是由于种种原因导致的失真，使我们最终呈现的图像偏离了这些模型。这就需要我们首先去标定和矫正。之后
前言在日常生活中，我们接触的照片经常会因为角度或者方向的问题，而导致图像中的文字倾斜或者角度偏转。透视变换（Perspective Transformation）可以将图片进行校正。也可以通过透视变换进行图像的平面识别；函数- findHomography（）------>发现两个平面的透视变幻，生成透视变换矩阵。计算多个二维点对之间的最优单映射变换矩阵 H（3行x3列） ，使用最小均方误差
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2024-03-29 16:13:33
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OpenCV 图像特征提取 Harris 角点检测 文章目录1、什么是角点2、如何区分角点、边界和平面3、角点公式推导4、OpenCV相关函数5、角点检测程序实现最后 1、什么是角点 同角点并列的还有边界点、平面点。看下面的图可以看出来三者之间的位置关系。 从上面的图片我们可以看出来：平面：A， B边界：C， D角点：E， F简化一点就是下面三种情况：
2、如何区分角点、边界
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2024-07-31 11:27:03
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文章目录1 Motivations2 Basic Equations - 3 Solving Camera Calibration3 实践OpenCV1.获取棋盘格文件目录2. 角点提取1. cv::findChessboardCorners2. cv::TermCriteria3. cv::cornerSubPix4. cv::drawChessboardCorners3.标定1. cv::c
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2024-03-22 15:37:40
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HOG特征描述 首先我们来了解一下HOG特征描述子。 HOG特征描述子（HOG descriptors）是由Navneet Dalal和 Bill Triggs在2005年的一篇介绍行人检测方法的论文提到的特征描述子（论文以及演讲可参见参考资料1、2）。 其主要思想是计算局部图像梯度的方向信息的统计值，来作为该图像的局部特征值。 如上图，归一化图像后，由于颜色数据对我们没有帮助，所以将
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2024-06-02 12:06:55
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作为机加工老司机，你阅图无数，加工无数。当我们说到“形位公差”，它是既理论又实际的专业知识，你对它有多了解呢？在生产中，如果我们对图纸标注的形位公差理解错误，就会使加工分析、加工结果与要求偏离，甚至带来严重后果。今天，就让我们一起来系统了解14项形位公差。先给大家看重点，下面这张表是国际统一化的14项形位公差符号，这非常重要哦。 01直线度直线度，即通常所说的平直程度，表示零件上的直线
一.什么是超平面？百度百科中的定义：超平面是n维欧氏空间中余维度等于一的线性子空间，也就是必须是(n-1)维度。这是平面中的直线、空间中的平面之推广（n大于3才被称为“超”平面），是纯粹的数学概念，不是现实的物理概念。因为是子空间，所以超平面一定经过原点。西瓜书中的定义：在样本空间中，划分超平面可通过如下线性方程来描述： 其中，&n
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2024-05-11 20:41:41
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3.6、训练与测试本文来自开源组织 DataWhale ? CV小组创作的目标检测入门教程。对应开源项目 《动手学CV-Pytorch》 的第3章的内容，教程中涉及的代码也可以在项目中找到，后续会持续更新更多的优质内容，欢迎⭐️。如果使用我们教程的内容或图片，请在文章醒目位置注明我们的github主页链接：https://github.com/datawhalechina/dive-into-cv
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2024-03-14 19:53:38
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# Android ARCore 平面检测
## 概述
ARCore是由Google开发的用于在Android设备上构建增强现实(AR)应用程序的软件平台。ARCore提供了许多功能，包括平面检测。平面检测允许开发者在现实世界中识别和跟踪水平表面，从而在这些表面上放置虚拟对象。
本文将介绍ARCore平面检测的基本概念，以及如何在Android应用程序中使用ARCore来检测平面。我们将使用
原创
2023-11-09 05:09:40
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曲平面拟合一、基于engine实现的曲面拟合案例（曲面方程：z=ax**2+by**2+cxy+dx+ey+f）二、基于opencv实现的平面拟合案例（加入了随机抽样一致性思维，剔除异常点） 背景： 在图像处理邻域常常都会用到直线、曲线、平面、曲面的拟合任务，以方便基于拟合的直线、曲线、平面、以及曲面去扩展到各种图像处理任务之中。关于各种拟合，目前多使用基于最小二乘法的方式去实现，具体的工具库有
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2024-06-28 00:22:36
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本文主要介绍opencv中的绘图函数：画线，圆，椭圆，多边形和添加文本将会学习到这些函数：cv2.line()，cv2.circle()，cv2.rectangle() ，cv2.ellipse() ，cv2.putText() 等。代码 上面所有的这些绘图函数需要设置下面这些参数： • img：你想要绘制图形的那幅图像。 • color：形状的颜色。以 RGB 为例，需要传入一个元组，例
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2024-03-07 15:53:38
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这个系列的目的是通过对OpenCV示例，进一步了解OpenCV函数的使用，不涉及具体原理。
目录 简介 Example运行截图 Example分析 Example代码
简介
本文记录了对OpenCV示例
fitellipse
.cpp
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2024-03-13 14:45:07
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本文采用MATLAB标定工具箱和OpenCV3.10来实现双目测距，设备为两个CMOS工业相机和相应的双目云台。 首先感谢两位大神前辈邹宇华和scyscyao，虽然是六年前的博客，OpenCV也从1.0的版本更新到了3.1版本，但博客对机器视觉初学者来说仍然提供了巨大的帮助。本文主要参考了 OpenCV学习笔记（17）双目测距与三维重建的opencv实现问题集锦（二）双目定标
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2024-05-22 10:41:10
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一直想基于传统图像匹配方式做一个融合Demo，也算是对上个阶段学习的一个总结。
由此，便采购了一个摄像头，在此基础上做了实时检测平面目标的特征匹配算法。
代码如下：# coding: utf-8'''@author: linxu@contact: 17746071609@163.com@time: 2021-07-26 上午11:54@desc: 基于特征匹配的实时平面目标检测算法@Ref: ht
原创
2022-03-29 17:24:12
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问题引出本文区分”问题引出“、”概念抽象“、”算法实现“三个部分由表及里具体讲解OpenCV图像处理中“投影技术”的使用，并通过”答题卡识别“”OCR字符分割”“压板识别”“轮廓展开分析”四个的例子具体讲解算法使用。使得读者能够对“投影技术”加速认识和理解，从而在解决具体问题的时候多一个有效方法。我第一次集中遇到需要“投影”技术解决的问题，是在“答题卡”项目中。在这样采集到的图像中，大量存在黑色的
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2024-09-13 19:32:26
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一、前言物体检测分类是一种机器学习任务，旨在识别图像或视频中的物体，并将其分为不同的类别。与传统的物体分类任务不同，物体检测分类不仅可以确定图像中物体的类别，还可以确定它们在图像中的位置和边界框。物体检测分类通常涉及以下步骤：数据收集和标注：收集包含不同类别物体的图像或视频数据，并进行标注，标注包括每个物体的类别和边界框信息。特征提取：使用图像处理和计算机视觉技术，从收集的图像中提取有用的特征。这
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2024-03-05 14:06:38
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Haar级联由于灯光、视角、视距、摄像头抖动以及数字噪声的变化，一个图像的细节可能会变得不稳定。但是人们在分类时却不会受这些物理细节方面差异的影响。因此，提取出图像的细节对产生稳定分类结果和跟踪结果很有用。即：从图像中提取特征。虽然任意像素都可能影响多个特征，但特征应该比像素数少得多。由此两个图像的相似程度可以通过它们对应特征的欧氏距离来度量。类Haar特征是一种用于实现实时人脸跟踪的特征。每个类
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2024-03-17 17:53:24
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一、相机标定张正友标定法二、基准外参计算通过OpenCV的solvePnp()函数计算出相机到基准坐标系的外参数Rb、tbPc = Rb （ Pb - tb ）三、光平面标定通过两个不同位姿的标定板及在他们上的激光线条，使用最小二乘法计算出光平面的公式。Ax+By+z+C=0 上面两张图片是两个不同位姿的标定板，下面两张图片是关灯之后分别照射在两张标定板上的激光线条。首先使用solvePnP计算出
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2024-04-27 20:41:50
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