经历了一个月的opencv的学习，首先我要推荐一本学习opencv很有用的书《opencv轻松面向python》。我在做下面的这个项目的时候基本是看这个书的。下面先介绍我所做的图像识别的内容： 这是一个工厂的四个炉口，我要做的任务是识别炉口中放了几个材料。通过肉眼观察我们知道一共有三个材料。
Unity UGUI中RectTransfrom中锚点（Anchor）、轴心（Pivot）、Rect及坐标分析标签（空格分隔）： unity3d Unity UGUI中RectTransfrom中锚点Anchor轴心PivotRect及坐标分析RectTransformpivotRectTransformanchoredPositionRectTransformoffsetMaxoffsetMin
/// <summary>
/// 计算
多个物体的
中心点
/// </summary>
/// <param name="Points"></param>
/// <returns></returns>
public Vector3 Calculate_CenterPoint(List<Transform> Po
原创
2023-08-29 09:08:52
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当我们将模型导入到Unity3D中时，经常会遇到模型的中心点与物体中心点相差甚远的情况，如下图所示： 这种情况通常会对我们的物体位置控制产生一些不利影响（当然这种设置也有其存在的好处……） 要解决类似问题，我们通常可以在Unity3D中进行设置。 1. 设置一个空物体作为我们进行修改的模型的父物体，设置其坐标为(0，0，0)，随后将我们需要修改的子物体拖动到与父物体坐标系原点相重合的位置这样
一、什么是渲染管道？ 答：就是告诉GPU一些数据，经过一系列的操作，得到最终要显示的数据。渲染管道中的很多步骤，总的来说是将几何物体从一个坐标系变换到另一个坐标系中去。 主要步骤如下：本地坐标系 -- 经过世界变换矩阵 --> 世界坐标系 -- 经过视图变换矩阵 --> 视图坐标系 -- 经过投影变换矩阵 --> 投影坐标系 -- 经过视口变换矩阵 -
什么是Rect Transform？Rect Transform（矩形变换）是一种有别于原有的Transform组件的新的变换组件。在原来的场景中Transform组件表示的是一个点，而Rect Transform表示的是一个矩形。Rect Transform不仅拥有位置，旋转和缩放，还拥有高度和宽度，并且还有锚点和轴心点属性。1.Anchors（锚点） 锚点在Scene视图一四个三角形手柄显示，
一、函数findContours（） 功能：在二值图像中寻找轮廓 结构：void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset=Point()) image ：输入的 8-比特、单通道图像. 非
目标 查找轮廓的不同特征，例如面积，周长，重心，边界框等，这些特征在未来的图像识别中，会大量的用到。 矩的概念 图像识别的一个核心问题是图像的特征提取，简单描述即为用一组简单的数据（图像描述量）来描述整个图像，这组数据越简单越有代表性越好。良好的特征不受光线、噪点、几何形变的干扰。图像识别发展几十年，不断有新的特征提出，而图像不变矩就是其中一个。 X为随机变量，c为常数，k为正整数。则量E[(
实现效果如图所示：（其实这就是一个gameobject展示出来的效果，如果想完成两万个小立方体的效果，可以拼接这个K02 ） unity中新建一个空物体，加上组件MeshRenderer和MeshFilter新建一个材质球createMesh拖入meshrenderer中代码如下所示：using System.Collections;
using System.Collec
图像的矩 矩：严格来讲矩是概率与统计中的一个概念，是随机变量的一种数字特征。设 x为随机变量，C为常数，则量E[(x−c)^k]称为X关于C点的k阶矩。比较重要的两种情况如下： 1.c=0,这时a_k=E(X^k)称为X的k阶原点矩; 2.c=E(X),这时μ_k=E[(X−EX)^k]称为X的k阶中心矩 一阶原点矩就是期望，一阶中心矩μ_1=0，二阶中心矩μ_2就是X的方差Var(X)。
# Python OpenCV：外接矩形中心点
## 简介
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了各种图像处理和计算机视觉的函数和工具。在图像处理中，经常需要找到物体或图像的外接矩形，并计算出其中心点坐标。本文将介绍如何使用Python和OpenCV来找到外接矩形的中心点。
## 准备工作
在开始之前，需要先安装OpenCV库。可以使用pip命令来安装：
```
$ pip instal
原创
2023-07-21 13:13:29
281阅读
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
const char* inputImage = "rice.tif";
我们知道在c/c++语言中有int,float,double,char等基本数据类型，但这些在使用的时候还远远不够，所以在opencv中又定义了很多便于图形学计算的数据类型目录 一、Point1.定义2.直接受Point类支持的操作3.代码演示 二、Scalar1.定义2.直接受Scalar类支持的操作 3.代码演示 三、
机器视觉学习笔记(2)--如何检测圆点标定板摄像机标定常用的标定板除了棋盘格，还有圆点标定板，圆点标定板如图1所示。 图1：圆点标定板众所周知的是，OpenCV和Matlab没有现成的圆点标定板的检测算法，只有Halcon有该检测算子，遗憾的是，Halcon是商业软件，而且不开源。为此，小编自己实现了一个稳定性高，可靠性好的算法，分享给各位爱好机器视觉的朋友，圆点检测算法包含以下几个步
查找轮廓的不同特征，例如面积，周长，重心，边界等1.矩 图像的矩可以帮助我们计算图像的质心，面积等。 函数cv2.momen()会将计算得到的矩以一个字典的形式返回， 我们的测试图像如下： 例程如下：# -*- coding:utf-8 -*-import numpy as npimport cv2from matplotlib import pyplot as pltim
Python 列表(List)序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。Python有6个序列的内置类型，但最常见的是列表和元组。序列都可以进行的操作包括索引，切片，加，乘，检查成员。此外，Python已经内置确定序列的长度以及确定最大和最小的元素的方法。列表是最常用的Python数据类型，它可以
这个游戏可能有点大，我们一步步来实现。 一、模型的导入和坦克的移动逻辑首先给坦克模型添加Rigidbody组件，设置mass=2000；添加Box Collider组件，调整触发器的大小。编写模型移动的脚本： using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;
pub
遍识天下英雄路，俯首江左有梅郎。前言 大家好，我们又见面了，在上一期的文章中，我们简单的讲解了图像的数据形式以及三通道彩色图像的通道分离，通道分离的意义在于，我们在进行图像处理的时候可能并不需要三个通道的数据仅仅一个通道就可以解决了，因此，采用单个通道的数据可以使得图像处理节省更多的时间，关于上期的文章，见文末。当然通道分离也有其他的作用，先卖个关子，我们后期
opencv标定详细用法opencv标定详细用法博客参考 opencv标定详细用法这个例子是从CSDN中下载过来的，进行了一些修改，里面的一些用法会有注释 这个例子是棋盘格的标定实现，别的形状可以看opencv标定实现总结(圆点，棋盘格和非对称圆点) 先说一下下面是文件夹中需要准备的文件： calibdata.txt文件中存放图片文件地址，我这里存放的是绝对地址，这样可以减少相对地址使用的时候出
1、寻找图像像素的最大值最小值寻找图像最大值最小值的函数 minMaxLoc() 函数minMaxLoc() 函数原型void cv::minMaxLoc(InputArray src, double * minVal, double * maxVal=0,
Point * minLoc=0,Point * maxLoc=0,InputArray mask = noArray())其中，src为
