本人很菜，也没怎么学习过C++，opencv程序运行时经常出错，所以把问题和解决方案都记下来以免再犯。 OpenCV的feature2d module中提供了从局部图像特征（Local image feature）的检测、特征向量（feature vector）的提取，到特征匹配的实现。其中的局部图像特征包括了常用的几种局部图像特征检测与描述算子，如FAST、SURF、SIFT、以及ORB。对
纸质文档扫描中经常会发生扫描出来的图像有一定角度的偏斜，对后期的文档信息化OCR提取造成很大的干扰，导致OCR识别准确率下降从而影响文档信息化的结果。这个时候可以使用OpenCV对文档进行纠偏，最常见的文本纠偏算法有两种，分别是基于FFT变换以后频率域梯度基于离散点求最小外接轮廓这两种方法各有千秋，相对来说，第二种方法得到的结果更加准确，第一种基于离散傅立叶变换求振幅的方法有时候各种阈值选择在实际
煤矿皮带跑偏撕裂智能检测算法能够通过python+opencv深度学习技术实时监测运输皮带的状况，当监测到皮带出现撕裂跑偏时，立刻抓拍告警并中止皮带的运输。OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。OpenCV可以在不同的系统
使用OpenCV实现偏斜文档校正纸质文档扫描中经常会发生扫描出来的图像有一定角度的偏斜，对后期的文档信息化OCR提取造成很大的干扰，导致OCR识别准确率下降从而影响文档信息化的结果。这个时候可以使用OpenCV对文档进行纠偏，最常见的文本纠偏算法有两种，分别是基于FFT变换以后频率域梯度基于离散点求最小外接轮廓这两种方法各有千秋，相对来说，第二种方法得到的结果更加准确，第一种基于离散傅立叶变换求振
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2023-09-05 13:27:32
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这样转靠谱吗？废话不多，先上代码void CCeresProblem::halconToCvParam(HTuple camParam, cv::Mat &cvParam, cv::Mat &D)
{
D = (cv::Mat_<double>(1, 5) << 0, 0, 0, 0, 0);
cvParam = (cv::Mat_<doubl
OpenCV 校正过程中，calibrateCamera函数的ret和重投影误差的分析 OpenCV对相机进行校正的过程中，校正返回值retval和重投影误差的计算公式表示和分析。OpenCV 校正过程中，calibrateCamera函数的ret和重投影误差的分析一、前言二、calibrateCamera( )函数分析三、projectPoints()函数分析四、具体实验和算法对比五、参考附录
官方教程地址： http://docs.opencv.org/doc/tutorials/calib3d/camera_calibration/camera_calibration.html 利用OpenCV校正摄像机 摄像机流行了很久了。随着20世纪末的便宜的针孔摄像机的引入，摄像机融入到了人们日常生活中。不幸的是，这种便宜是需要代价的：显著的畸变。幸运的是，这些变形都是常数，可以利用校
图像处理综合练习2——多角度扑克牌校正这是我刚开始学习图像处理时在B站上所接触的一个文本校正小练习，但是视频中的场景角度单一，只能校正固定视角下的文本，相对简单，但对于初学者来说的确是很好的入门材料。特此，针对视频中，文本校正这个练习，我增加了一点点难度，将文本换成扑克牌（正确对待扑克牌圆角），并在多视角下均可校正。项目需求源自b站上的一个小练习，这里将文本换做扑克牌，在这个项目中需要处理的难点是
**OpenCV: 基于特征的图像校准**什么是图像配准或图像对齐图像配准的应用图像配准的基本理论如何得到单应矩阵寻找匹配点结果： 本文将会介绍一种基于特征的图像校准方式，在这种方式中，大量的特征将在第一张源图中被提取出来，这些特征将在目标图像中寻找匹配的特征信息。通过两幅图片中相匹配的特征信息，源图和目标图像之间的像素坐标转换关系将会被提取出来。借助这种转换关系可以实现将一幅图片与另一幅校准对
如何用OpenCV处理视频读取视频文件，显示视频，保存视频文件从摄像头获取并显示视频1.用摄像头捕获视频 为了获取视频，需要创建一个VideoCapature对象。其参数可以是设备的索引号，也可以是一个视频文件。设备索引号一般笔记本自带的摄像头是0。之后就可以一帧一帧的捕获视频，但是一定要记得停止捕获视频# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np
imp
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2023-06-27 22:32:59
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目录1、常见图像旋转矫正方法1.1 基于图像边缘轮廓的旋转矫正1.2 基于傅里叶变换以及霍夫直线检测的旋转矫正2、基于Hu距图像旋转矫正2.1 Hu旋转不变性2.2 实现步骤2.2.1 分别计算图像二阶距 2.2.2 利用得到的二阶距计算图像偏转角度2.2.3 利用仿射变换对图像进行旋转矫正2.4 程序实现2.5 旋转矫正效果验证系统环境 Windows 10 64 位 + OpenCV 3.4.
Hamming码是一种多重(复式)奇偶检错系统，是由Richard Hamming于1950年提出、目前还被广泛采用的一种很有效的校验方法。它将信息用逻辑形式编码，只要增加少数几个校验位，就能检测出一位出错并自动改正，即实现自动纠错。它的实现原理，是在k个数据位之外加上r个校验位，从而形成一个k+r位的新的码字，使新的码字的码距比较均匀地拉大。把数据的每一个二进制位分配在几个不同的偶校验位的组合中
# Java轨迹纠偏实现指南
## 简介
在开发中，我们经常会遇到需要对轨迹数据进行纠偏的需求。轨迹纠偏是指将采集到的原始轨迹数据进行处理，使其更加精确和平滑。本文将介绍如何使用Java实现轨迹纠偏。
## 流程概述
下面是实现Java轨迹纠偏的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 读取原始轨迹数据 |
| 步骤2 | 对原始轨迹数据进行预处理
轨迹记录、纠偏类需求强烈建议您使用高德开放平台提供的猎
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2021-08-15 10:58:34
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基于C++的OpenCV项目实战——文档照片转换成扫描文件一、背景前段时间都是基于Python的OpecCV进行一些学习和实践，但小的知识点并没有应用到实际的项目中；并且基于Python的版本的移植性、效率性都较差，在包含硬件的项目中往往都是采用基于C++的版本；因此本次项目实战专题主要是基于C++的版本，并且从大的任务中剖析小的知识点，实际项目中算法的选型也是比较难的部分，根据需求和任务选用不同
OpenCV中Mat基本用法： Mat类 (Matrix的缩写) 是OpenCV用于处理图像而引入的一个封装类。从功能上讲，Mat类在IplImage结构的基础上进一步增强，并且，由于引入C++高级编程特性，Mat类的扩展性大大提高。 Mat image(240, 320, CV8UC3)；第一个参数是rows，该矩阵的行数；第二个参数是cols，该矩阵的列数；第三个参数是该矩阵元素的类型。这
目录前言目标函数详解1.获取并修改像素值2.获取图像属性3.图像ROI4.拆分及合并图像通道5.为图像扩边（填充）参考前言跟着官网学习opencv-python才是基础入门的最佳选择，下文是官网的学习记录及扩展！目标学习读取和编辑图像像素值，使用图像ROI和其他基本操作。 *访问图像像素值并对其进行修改
矩阵和图像的操作(1)cvCrossProduct函数其结构void cvCrossProdust(//计算两个三维向量的叉积
const CvArr* src1,
const CvArr* src2,
CvArr* dst
);实例代码#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <stdio.h>
#inc
《Learning opencv3》完成功能创建XML向XML中存储或者是读取Int float型基本数据通过创建XML元素，存取复杂的结构如：结构体、矩阵基础知识数据存在opencv3提供一种机制用于序列化和去序列化，可以操作disk中的YAML文件或者XML文件。这些方式可以用于在一个文件中加载或者存储任何数量，任意类中的数据物体(包括基本的数据类型,etc:int,float)。FileS
OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、MacOS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。简言之，通过openCV可实现计算机图像、视频编辑。广泛应用于图像识别、运动跟踪、机器视觉等领域。（OpenC
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2023-05-30 19:13:06
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