关键词：相机位姿估计，单目尺寸测量，环境探知用途：基于相机的环境测量，SLAM，单目尺寸测量文章类型：原理说明、Demo展示@Author：VShawn@Date:2016-11-28@Lab: CvLab202@CSU目录《相机位姿估计0：基本原理之如何解PNP问题》《相机位姿估计1：根据四个特征点估计相机姿态》《相机位姿估计1_1：OpenCV:solvePnP二次封装与性能测试》《相机位姿估
一、工具篇 工欲善其事，必先利其器。学习OpenCV，肯定少不于基本的编程工具与OpenCV库。在Windows平台下你可以选择Visual Studio、CodeBlock等，当然你也可以选择在Linux平台，用VI、codeBlock都是可以的。编程平台的选择看个人爱好以及项目的开发环境。然后是OpenCV库，你可以在这里下载到最新的版本：http://opencv.org/，最近的版本已经
一、什么是计算机视觉计算机视觉这种技术可以将静止的图像或视频数据转换为一种决策或新的表示。所有这样的转换都是为了完成某种特定的目的而进行的。输入数据可能包含一些场景信息，例如“相机是搭载在衣领车上的”或者“雷达发现了一米之外有一个目标”。表示形式是将色彩图像转换为黑白图像，或者从一个图像序列中消除相机运动所产生的影响。非计算机专业人士可能会觉得计算机视觉是一种很简单的任务，但是这是一种由于人类是视
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2024-10-28 01:31:53
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4.2 捕获深度摄像头的帧
深度图：它是灰度图像，该图像的每个像素值都是摄像头到物体表面之间距离的估计值。比如，CAP_OPENNI_DEPTH_MAP通道的图像给出了基于浮点数的距离，该距离以毫米为单位。 点云图：它是彩色图像，该图像的每种颜色都对应一个 (x、y或z)维度空间。比如，CAP_ OPENNI POINT_ CLOUD_ _MAP通道
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2024-04-08 00:00:19
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一、概述 案例：基于稠密光流的视频跟踪 API介绍： calcOpticalFlowFarneback( InputArray prev, InputArray next, InputOutputArray flow,
double pyr_scale, int levels, int winsize
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2023-07-07 19:15:18
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第6章主要从图像内容和像素的角度介绍了有关图像处理的一些内容，包括如何对图像进行滤波和变换操作，或以不同的方式对像素值进行处理。对于模板匹配，我们仅利用原始像素内容来获取结果，以确定特定对象是否存在于图像的某一部分中。但是，我们尚未学习如何设计算法来区分不同类型的对象。为此目的，不仅要利用原始像素，而且还要利用图像基于特定特征所呈现出的集体含义。对于人类来说，假定不是极端相似，识别和区分不同类型的
Optical Flow一.算法了解光流（Optical Flow）是一种研究图像对齐的算法，一般包括两大类：稀疏光流和稠密光流。顾名思义，稀疏光流就是研究图像中稀疏点的光流，这些点一般是角点；稠密光流则是研究图像中所有点的偏移量。1.稀疏光流2.稠密光流由于网上有较多的解释，此处附一个百科解释参考网址：https://baike.baidu.com/item/Optical Flow/19180
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2024-10-31 16:42:14
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学更好的别人，做更好的自己。——《微卡智享》本文长度为2020字，预计阅读6分钟 OpenCV图片修复最近重新学习OpenCV的基础，偶然间发现了npaint的函数，于是就自己做了Demo测试了下，感觉还不错，这篇就来分享一下OpenCV的图片修复函数。实现效果上图中可以看到我们对左边源图中右下角蓝色的球区域进行的修复，修复后右图的效果那个蓝色的球就已经不见了。inpaint函数APIvoid
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2024-07-17 08:29:12
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视差图建立
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2021-06-23 16:28:40
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视差图建立
原创
2021-07-16 17:00:37
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第6章主要从图像内容和像素的角度介绍了有关图像处理的一些内容，包括如何对图像进行滤波和变换操作，或以不同的方式对像素值进行处理。对于模板匹配，我们仅利用原始像素内容来获取结果，以确定特定对象是否存在于图像的某一部分中。但是，我们尚未学习如何设计算法来区分不同类型的对象。为此目的，不仅要利用原始像素，而且还要利用图像基于特定特征所呈现出的集体含义。对于人类来说，假定不是极端相似，识别和区分不同类型的
光流是由物体或相机的运动引起的图像对象在两个连续帧之间的视在运动模式.光流方法计算在t和 t+Δtt+Δt时刻拍摄的两个图像帧之间的每个像素的运动位置。这些方法被称为差分，因为它们基于图像信号的局部泰勒级数近似; 也就是说，它们使用关于空间和时间坐标的偏导数。和稀疏光流相比,稠密光流不仅仅是选取图像中的某些特征点(一般用角点)进行计算;而是对图像进行逐点匹配,计算所有点的偏移量,得到光流场,从而进
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2023-12-16 11:30:19
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函数原型void cvCalcOpticalFlowPyrLK( const CvArr* prev, const CvArr* curr, CvArr* prev_pyr, CvArr* curr_pyr,
const CvPoint2D32f* prev_features, CvPoint2D32f* curr_features,
我们都看过3D电影，他们看起来都很酷，这给了我们一个想法，使用一些工具通过改变看图像视角，模拟观众的头部移动。效果如何？我们都熟悉"视差"这一术语，它是描述对象在左右眼中的位置差距，视差的大小这取决于我们离它有多远。视差因此，如果我们能在2D图像中获得与不同图像层的相同效果，那么我们可以在这些图像中产生类似的感觉，并产生我们想要的酷效果。让我们分解一下这个过程深度图因此，首先，我们需要将图像分解为
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2024-01-22 11:20:01
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《学习OpenCV(中文版)》作者：（美）布拉德斯基（Bradski，G.）， （美）克勒（Kaehler，A.） 著 出版社：清华大学出版社 出版时间：2009年10月一、计算机视觉 计算机视觉是在图像处理的基础上发展起来的新兴学科，在计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等研究方面，在制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域等各种智能/自主应用方面，
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2024-03-27 13:36:43
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因为怕忘记，所以就转过来了！（原文：） 三种匹配算法比较 BM算法： 该算法代码： 1. CvStereoBMState *BMState = cvCreateStereoBMState();
2. int SADWindowSize=15;
3. BMState->SADWindowSize = SADWindowSize > 0 ? SADWindowSize : 9;
注:此教程是对贾志刚老师的opencv课程学习的一个记录,在此表示对贾老师的感谢.稠密光流跟踪是将当前帧的所有像素点与前一帧比较，有变化的标记出来。对比的点比较多，不是对比变化的那几个特征点。所以速度较慢。没有稀疏光流的速度快。但有的时候效果比稀疏光流要好。#include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream>#include <math.h>using namespace cv;using namespace st
原创
2021-07-07 14:02:04
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作者：Andrés Camilo Rodríguez编译：ronghuaiyang导读通过低分辨率卫星图像，对亚像素物体进行计数，误差＜5%。 椰子树预测
我们可以使用深度学习模型在亚像素尺度上对物体进行计数吗？深度学习已经成功地在好几个任务上实现了自动化，我们想要停掉使用人工操作的任务，但是哪些任务对于人类来说是困难的呢？ 这是一颗来自欧洲航天局的免费卫星Sentinel-2，拍摄的是加
OpenCV中的稠密光流：LK算法计算的是稀疏的特征点光流，如样例当中计算的是使用 Shi-Tomasi算法得到的特征点。opencv当总提供了查找稠密光流的方法。该方法计算一帧图像当中的所有点。该方法是基于Gunner Farneback提出的一篇论文Two-Frame Motion Estimation Based on Polynomial Expansion。Farneback稠密光流的主
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2023-11-01 23:42:26
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（转载不是目的，而是为了方便自己！）双目立体视觉，在百度百科里的解释是这样解释的：双目立体视觉（Binocular Stereo Vision）是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。一 、视差 Disparity与深度图提到双目视觉就不得不提视差图：双目立体视觉融合两只眼睛获得的图像
