ChAruco标定板ArUCo标记板是非常有用的，因为他们的快速检测和多功能性。然而，ArUco标记的一个问题是，即使在应用亚像素细化后，其角点位置的精度也不太高。相反，棋盘图案的角点可以更精确地细化，因为每个角点被两个黑色正方形包围。然而，寻找棋盘图案并不像寻找aruco棋盘那样通用：它必须是完全可见的，并且不允许遮挡。ChAruco标记板试图结合这两种方法的优点：ArUco部分用于内插棋盘转角
转载
2024-08-29 16:43:02
414阅读
1.级联分类器在这里，我们学习如何使用objdetect来寻找我们的图像或视频中的对象在本教程中, 我们将学习Haar级联目标检测的工作原理。 我们将看到使用基于Haar特征的级联分类器进行人脸检测和眼睛检测的基础知识 我们将使用cv::CascadeClassifier类来检测视频流中的对象。特别地，我们将使用以下功能: cv::CascadeClassifier::load加载一个.xml分类
转载
2024-04-07 09:09:42
94阅读
关于特征子中经常用的的函数：findHomography，estimateRigidTransform关于opencv的特征描述子，我们需要了解DMatch与KPoints的数据结构，如下：DMatch结构体/*
* Struct for matching: query descriptor index, train descriptor index, train image index an
转载
2024-03-15 15:42:35
283阅读
# Python按特定标识符拆分文档
在处理文本数据时，我们常常需要对文档内容进行拆分，以便于分析和处理。Python 提供了强大的字符串处理能力，这使得我们能够根据特定标识符来拆分文档。本文将介绍如何使用 Python 来按标识符拆分文档，并提供代码示例。
## 使用字符串的 `split` 方法
Python 的内置字符串方法 `split()` 可以非常方便地按特定标识符拆分字符串。假
原创
2024-09-23 06:06:52
84阅读
1、准备数据集 正样本、负样本的图片比例为一比三左右； 在这里我为了实验就随手照了50张我鼠标的图片，不含鼠标的图片为150张； （注：这里的样本数我用的可能有点少，根据情况可进行调整） 2、数据集的处理： 在pycharm中新建python项目： test-opencv-train在该项目下新建python文件create_pos_neg()数据集的处理编程用opencv来实现，代码如下：# -
转载
2024-06-19 10:53:49
114阅读
车道线识别效果车道线识别方法当我们开车时，我们用眼睛来决定去哪里。道路上显示车道位置的线作为我们将车辆转向的恒定参考。自然，在开发自动驾驶汽车时，我们首先要做的事情之一就是使用算法自动检测车道线。对于这个项目，一篇优秀的文章应该对项目标准的“反思”部分做出详细的回应。反射有三个部分： 1.描述线条 2.确定任何缺点 3.建议可能的改进 我们鼓励在您的写作中使用图像来演示您的线条提取是如何工作的。
转载
2024-08-08 12:48:08
40阅读
目标跟踪是计算机视觉中热门的研究主题，它面临诸多因素的挑战，在创建跟踪系统时应该考虑的几个问题，如视觉外观、遮挡、摄像机运动等。在多种跟踪算法中，卷积神经网络(CNN)利用其强大的特征提取能力，卷积层可以从不同的角度表征目标，并从误分类的角度处理跟踪过程。Channel and Spatial Relatibility Tracking CSRT CSRT跟踪器是OpenCV库中CSR-DCF (
转载
2024-02-29 13:31:11
164阅读
1. 图像指标对应 为了明确图像指标上的对应，给出如下图示。flir的行人<30pixel的与我们的工程数据<30pixel的不一样同样height都是30pixel，flir的人看着要近一些。应该是flir的分辨率比1280的要小些。flir只有<30pixel的数据才有意义，因为对应着300m的行人20pixel height以下的数据就很难识别
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、介绍二、具体实现1.quickdemo.cpp：2.quickdemo.h主函数main.cpp总结 前言车道检测案例，参考诸多csdn博主文章，得以写出，还有一些缺陷，希望大家可以改进并提出意见。一、介绍直接引入代码，部分注释在程序中解释。二、具体实现1.quickdemo.cpp：#include "quickd
转载
2024-03-11 10:20:55
130阅读
使用特定形状的轮廓包围基本概念在实际应用中, 经常会有将检测到的轮廓用多边形表示出来的需求, 提取包围轮廓的多边形也方便我们做进一步分析, 轮廓包围主要有一下几种: - 轮廓外接矩形 - 轮廓最小外接矩形(旋转) - 轮廓最小包围圆形 - 轮廓拟合椭圆 - 轮廓逼近多边形曲线轮廓外接矩形不能进行旋转，为下图中所示的绿色框。 函数原型轮廓外接矩形—boundingRect()Rect bo
转载
2023-12-15 05:02:32
167阅读
1、概述学Tensorflow的时候学过怎么用神经网络来做人脸检测和识别，现在看看Opencv怎么做。2、Haar特征Haar-like特征是计算机视觉领域一种常用的特征描述算子，也称为Haar特征，因为Haar-like特征是受一维Haar小波的启示而发明的，所以也称为类Haar特征。 Haar-like特征模板内只有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白色矩阵像素之和“减去”黑
转载
2024-03-13 16:03:14
99阅读
矩形识别.利用opencv来识别图片中的矩形 其中遇到的问题主要是识别轮廓时矩形内部的形状导致轮廓不闭合。 1. 对输入灰度图片进行高斯滤波 2. 做灰度直方图，提取阈值，做二值化处理 3. 提取图片轮廓 4. 识别图片中的矩形 5. 提取图片中的矩形常用函数 （1）approxPolyDP 多边形逼近
转载
2023-08-01 11:55:50
906阅读
文章目录检测前预处理----边缘检测二值图findContours函数----检测轮廓contourArea、arcLength函数----面积、周长contourArea函数----轮廓面积arcLength函数----轮廓长度approxPolyDP函数----曲线折线化drawContours函数----绘制轮廓示例 检测前预处理----边缘检测二值图所谓形状/轮廓的检测就是把待检测图像中
转载
2023-12-27 17:04:28
253阅读
1.windows系统下需要编译安装opencv3.4(注意opencv4.1没有分类器)遇到windows下的opencv编译问题参考：windows7+vs2019编译opencv注意：本机编译的opencv_createsamples.exe程序和opencv_traincascade.exe程序只有通过本机编译才能在本机正常使用。2.然后按照这个教程执行：opencv实时识别指定物体注意：
转载
2023-09-27 19:55:39
415阅读
一. 标识符1.在Editplus文本工具中，黑色字体就是标识符标识符通常可以用来标识： 类名；方法名；变量名；接口名；常量名…2.什么是标识符呢? 通俗的来讲，凡是程序员自己有权力命名的单词就是标识符。 从上面这段简单代码中，可以看到"main"是一个方法名，也是属于标识符，但是！！这个标识符不可以更改，Java语法已经规定死了。3. 标识符命名规则 规则1:标识符只能由数字、字母(包括中文)、
转载
2023-07-18 15:59:34
50阅读
一些网络资料 关于Kalman滤波器的理论,其数学公式太多,大家可以去查看一些这方面的文献.下面这篇文章对Kalman滤波做了个通俗易懂的介绍,通过文章举的例子可以宏观上理解一下该滤波器,很不错,推荐一看: ,中介绍了opencv1.0版本的卡尔曼滤波的结构和函数定义等。 另外博文：将opencv中自带的kalman改装成了鼠标跟踪程序，可以一看。 
隔壁小白都简单哭了准备：MacOS（我的系统是10.12.6，比较懒很少更新）python 3.6（忘掉2.7吧~已经是遗留版本啦~下载地址 https://www.python.org/downloads/ 现在已经更到3.7了，安装好了在终端用python命令检查一下，可以正常进入自带IDE并且显示版本信息就没问题了）Pycharm （个人认为python最好用的IDE没有之一，communi
1. CamShift思想 Camshift全称是"Continuously Adaptive Mean-SHIFT"，即连续自适应的MeanShift算法，是MeanShift算法的改进。CamShift的基本思想是视频图像的所有帧作MeanShift运算，并
转载
2024-03-14 07:16:24
82阅读
作为一个正在做计算机视觉项目的体育学在读硕士，面对完全不熟悉的领域，跟看天书没什么两样。这个时候关于计算机和工科的一些概念能帮助我很好地了解进入这个领域。本文先详细了解相机标定涉及的原理和相关概念，为后期的立体视觉（多目成像）以及视差与深度信息的获取打下基础。1.摄像机的成像原理1.小孔成像原理：想了解相机的成像原理，先了解小孔成像原理，如图。 物体通过暗箱的小孔后会在投影平面上形成倒像。由于光
转载
2024-05-19 22:31:28
170阅读
本文重点讲解LBP特征及OpenCV中LBP特征的基本处理。目标检测，也叫目标提取，是一种基于目标几何和统计特征的图像分割。用级联分类器实现目标检测在AI人工智能识别中应用十分广泛。正样本的选取原则正样本的尺寸不是必须一致的，从源码可以看到，这个是可以在输入图片文件的尺寸时设置大小从而实现在CreateSamples中进行裁剪的（参考cvCreateTrainingSamplesFromInfo中
转载
2024-03-21 21:58:27
37阅读
