本文由官方文档翻译而来 总览目的OpenNI 2.0 API（应用程序编程接口）提供了访问PrimerSense的兼容深度传感器。这就使得一个应用程序能够初始化传感器和从设备接收深度(depth)，彩图(RGB)和红外(IR)视频流，还提供了一个统一的接口给传感器和通过深度传感器创建.oni记录文件。OpenNI也提供了第三方中间件开发者可以相互使用深度传感器的统一接口。应用
曝光英文名称为Exposure，曝光模式即计算机采用自然光源的模式，通常分为多种，包括：快门优先、光圈优先、手动曝光、AE锁等模式。照片的好坏与曝光量有关，也就是说应该通多少的光线使CCD能够得到清晰的图像。曝光量与通光时间（快门速度决定），通光面积（光圈大小决定）有关。
快门和光圈优先： 为了得到正确的曝光量，就需要正确的快门与光圈的组合。快门快时，光圈就要大些；快门慢
OpenCV中文网上的《在MFC中使用OpenCV》堪称是OpenCV应用在Windows图形界面的范例，稍作修改就完全能够满足本科项目、课程设计、毕业设计的要求。这个程序据学长说，是用VC++ 6.0规范写的，如果用VS2008编译要稍作修改。而直接用VC++ 6.0编译却无法通过。还是发个例程链接：http://www.opencv.org.cn/index.php/%E5%9C%A8MFC%
目录1.曝光设置2.设置自动曝光为手动曝光3.曝光参数具体对应于曝光时间4.代码实现5.其他知识补充5.1.相机曝光原理5.2.快门速度opencv -Camera曝光设置1.曝光设置 cv_cap.set(cv::CAP_PROP_AUTO_EXPOSURE, 0.25); // where 0.25 means "manual exposure, manual iris"
cv_cap.se
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2023-10-12 09:36:56
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OpenCV学习第二天： 几何变换1.简介该部分将对基本的几何变换进行学习，几何变换的原理大多都是相似，只是变换矩阵不同，因此，我们以最常用的平移和旋转为例进行学习。在深度学习领域，我们常用平移、旋转、镜像等操作进行数据增广；在传统CV领域，由于某些拍摄角度的问题，我们需要对图像进行矫正处理，而几何变换正是这个处理过程的基础，因此了解和学习几何变换也是有必要的。2.算法理论介绍变换形式 先看第一个
在做项目的过程中，使用OpenCV经常会出现一些内存泄露问题，自己编写的程序出现问题还情有可原，但若是库函数调用和使用时出现，却很令我恼火。花了好长时间和实践的经验告诉我应该客服它。下面把一些检测出的问题进行化解。（可能是水平不够，这些函数使用不当，望高手指点）cvLoadImage函数：可能大家还觉察不出来，但我深有体会，在程序中这个函数使用一次两次感觉不来，但在处理序列图像循环调用这个函数时，
什么时候使用曝光补偿？怎样进行补偿？补偿量多少好呢？下面，举例说明曝光补偿功能的应用。 ◆ 1 由于数码相机在拍摄的时候可以从液晶屏上大致看到景物的明暗程度，特别是当按下半截快门的时候，画面会显示出一个近似最终成像效果的样子，此时留意一下它的画面效果和亮度，如果明显偏亮或偏暗，说明相机的自动测光准确度有较大偏差，要强制进行曝光补偿，不过有的时候，拍摄时显示的亮度与实际拍摄结果有一定出入。 ◆
在数学中我们学过线性理论，在图像亮度和对比度调节中同样适用，看下面这个公式：在图像像素中其中：参数f(x)表示源图像像素。参数g(x) 表示输出图像像素。参数a（需要满足a>0）被称为增益（gain），常常被用来控制图像的对比度。参数b通常被称为偏置（bias），常常被用来控制图像的亮度。一、获取图像像素在opencv中图像数据是存放在Mat数据类型中，我们知道一个像素有rgb构成，所以Ma
在本文中，我们将学习长时间曝光摄影技术，以及如何使用Python和OpenCV（开源计算机视觉库）对其进行仿真。作者 | 小白 什么是“长时间曝光“？直接来自维基百科：长时间曝光，时间曝光或慢速快门摄影涉及使用长时间快门速度来清晰地捕获图像的静止元素，同时使运动元素模糊。长时间曝光摄影可以捕捉到传统摄影无法捕捉到的一个元素：较长的时间。因此，长时
在实际应用中，我们的图像常常会被噪声腐蚀，这些噪声或是镜头上的灰尘或水滴，或是旧照片的划痕，或者是图像遭到人为的涂画(比如马赛克)或者图像的部分本身已经损坏。如果我们想让这些受到破坏的额图片尽可能恢复到原样，Opencv能帮我们做到吗？OpenCV真的有这个妙手回春的功能！别以为图像修补的工作只能用PS或者美图秀秀那些软件去做，其实由程序员自己写代码去做更加高效！图像修复技术的原理是什么呢？简而言
使用自动曝光：sen.set_option(RS2_OPTION_AUTO_EXPOSURE_PRIORITY, true);使用手动曝光：sen.set_option(RS2_OPTION_EXPOSURE, camera_exposure);
//camera_exposure即为曝光参数另，若想获取当前相机的曝光参数可以使用：sen.get_option(RS2_OPTION_EXPOSUR
对有关opencv的基础知识做一系列的总结，今天是第一节第一章
1.1介绍
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个基于BSD协议的开源库，它包含了数百个计算机视觉的算法实现。这个文档描述了OpenCV
2.x的API函数，这个版本的API是基于C++，而早期的1.x版本的OpenCV是基于C语言的。后者在opencv
亮度调整实现原理 利用公式：g(i,j) = contrast*f(i,j)+brightness。在原图像基础上，根据拖动条的数据大小，整体的加上或者减去不同的brightness。
实现图像的亮度调整。 具体代码JNIEXPORT void JNICALL Java_com_example_myadjust_MyPicAdjust_changePicBrightness
(JNI
在本文中，我们将学习如何使用 OpenCV 和图像处理技术来模拟长时曝光图像。为了模拟长时曝光，我们采用了对一组图像取平均值的帧平均法。机器之心对该教程进行了简要的介绍。长时曝光是摄影师最喜欢的摄影技术之一，运用长时曝光技术可以拍出展示时光流逝的图片，而这是传统技术难以企及的。我们经常使用这种技术表达流光夜景或柔顺的流水。优秀的长时曝光作品是摄影师对快门速度、光圈大小和&nbs
不止一次听到同学的抱怨，说Win7下貌似没有用摄像头拍照的功能。在XP系统中貌似是在“我的电脑”里就能找到摄像头，也可以直接拍照。Win7没有了这项功能。我不知道Win7到底是不是还自带了拍照功能，也不想去找。与其去下载一些国产垃圾软件来实现这个简单的功能，不如自己动手写个照相机~用OpenCV的库，就会有一种游刃有余的感觉。不到30行，就可以完成一个简单的照相程序。代码贴上，也做了简单的注释。欢
在实际应用或者工程中，图像常常会收到噪声的干扰，例如在拍照时镜头上存在灰尘或者飞行的小动物，这些干扰会导致拍摄到的图像出现部分内容被遮挡的情况。对于较为久远的图像，可能只有实体图像而没有数字存储形式的底板，因此相片在保存和运输过程中可能产生划痕，导致图像中信息的损坏和丢失。图像修复技术就是利用图像中损坏区域边缘的像素，根据像素值的大小以及像素间的结构关系，估计出损坏区域可能的像素排列，从而去除图像
非深度学习方法：参考Galaxies99开发的基于对齐方法的HDR合成方法工具包AlignHDRToolkit。 （可以主要地）参考使用 OpenCV 进行高动态范围（HDR）成像都是主要分为以下3个步骤：1. 对齐方法我们在中提供了以下对齐方法对齐.py，您可以自由选择要使用的方法。MTB（AlignMTB（**kwargs））：MTB alignment method，是OpenCV的内置方法
参考：OpenCV4学习笔记（59）——高动态范围（HDR）成像 用的还是之前随便扔桌上的相机拍的一堆曝光序列曝光时间的文件，debevec和robertson方式要用到 #include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<vector>
#include<fst
利用opencv对图像进行长曝光【Long exposure with OpenCV and Python】，仅做学习分享。 我最喜欢的摄影技术之一是长曝光，这是一个创造图片的过程，可以展示时间流逝的影响，这是传统摄影无法捕捉到的。 当应用这一技术时，水变得如丝般光滑，夜空中的星星在地球旋转时留下光迹，汽车前灯或尾灯以单一的连续运动波段照亮高速公路。 长时间曝光是一项很棒的技术，但为了捕捉这类照片
除了我们熟知的SIFT、SURF、ORB等特征点提取算法，OpenCV中还提供了十余种特征点提取算法。最近在整理以往的ppt和报告，看到其中一页ppt，发现已经忘得差不多了，就再写篇博客复习下好了，这篇博客注重对比，技术方面的内容不会太过细致，希望能有帮助。当然，文章末尾会提供这些算法OpenCV调用的实例代码。首先，引发内容的就是下面这张ppt：(不要注意Why Surf了，当时根据具体应用场景
