目录一、环境二、霍夫变换原理三、代码一、环境本文使用环境为：Windows10Python 3.9.17opencv-python 4.8.0.74二、霍夫变换原理OpenCV中的霍夫变换是一种用于检测图像中直线和圆的算法。它基于图像中像素的分布情况，通过统计像素点之间的相互关系来识别出直线或圆的位置和参数。霍夫变换的原理是利用图像中的边缘信息来检测直线或圆。在图像中，边缘信息通常表现为灰度值的变
一、实验目的：(1)了解信源变长码的编码方法； (2)掌握哈夫曼编码方法； (3)掌握MATLAB的编程。 &nb
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2023-11-25 22:06:38
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一、实验目的 了解和掌握指令编码的基本要求和基本原理二、实验内容 使用编程工具编写一个程序，对一组指令进行霍夫曼编码，并输出最后的编码结果以及对指令码的长度进行评价，与扩展操作码和等长编码进行比较。例如： 有一组指令的操作码共分七类，它们出现概率如下表所示。指令P1P2P3P4P5P6P7出现概率0.450.300.150.050.030.010.01对此组指令进行 huffman 编码如下图
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2024-02-26 21:23:39
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一、引言 上篇文章中四种方法对图像进行倾角矫正都非常有效。Hough变换和Radon相似，其抗干扰能力比较强，但是运算量大，程序执行慢，其改进方法为：我们可以不对整幅图像进行操作，可以在图像中选取一块（必须含有一条与倾角有关的直线）进行操作，从而减小运算量。这里Hough变换法和Radon变换法进行倾角检测的最大精
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2024-03-12 13:02:16
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本文主要记录相机标定的代码实现，关于相机标定的原理可以参考：本文相机标定的照片采用OpenCV提供的图片，位置：...\opencv\opencv\sources\samples\data中left01~left14.jpg相机标定在OpenCV中实现的主要步骤为：1. 查找每幅图像中的角点坐标和亚像素角点坐标2. 构建每幅图像世界坐标系中的角点坐标3. 调用相机标定算子计算相机的内参和外参4.
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2023-12-15 20:28:58
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1. cv2.calibrateCamera
作用：通过要标定相机拍摄的不同方位的棋盘图，获取相机的内参矩阵，畸变系数，以及每幅图的相应旋转，平移矩阵函数定义：def calibrateCamera(objectPoints, imagePoints, imageSize, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs=None, tvecs=None, flags=None,
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2024-03-19 16:49:52
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gamma校正原理： 假设图像中有一个像素，值是 200 ，那么对这个像素进行校正必须执行如下步骤： 1. 归一化 ：将像素值转换为 0 ～ 1 之间的实数。 算法如下 : ( i + 0. 5)/256 这里包含 1 个除法和 1 个加法操作。对于像素 A 而言 , 其对应的归一化值为 0.
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2024-03-08 14:18:55
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# OpenCV倾斜校正在Java中的应用
## 1. 引言
在图像处理和计算机视觉中，倾斜校正是一个重要的任务。特别是在扫描文档或图像时，由于各种原因（如拍摄角度、设备精度等），图像可能会出现倾斜。倾斜校正有助于将这些图像恢复到标准的水平或垂直状态，便于后续的处理和分析。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个流行的计算机视觉库，提供了强大
# 使用 OpenCV 实现梯形校正的过程
在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用 Java 和 OpenCV 库来实现梯形校正。梯形校正是一种图像处理技术，用于纠正图像中的透视失真。我们将通过实际代码示例来指导你完成整个流程。
## 历程流程
首先，我们可以将整个过程分为几个步骤，以下是一个简单的流程表：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-06 05:33:31
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作者：风之忧伤
很多时候我们不知道摄像机的内参数矩阵，并且我们也不太关注内参数到底是多少，因为我们仅仅关心如何得到两幅图像的稠密匹配，或者两幅图像的差别——例如我们只想计算两幅图像的视差图，或者说得到两幅立体图像对的深度图就足够了。既然不知道摄像机的内参数，那么就只能借助对极约束来达到目的了。通过计算两幅图像的基础矩阵
一、简单介绍Hough变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一。Hough变换的基本原理在于利用点与线的对偶性，将原始图像空间的给定的曲线通过曲线表达形
式变为参数空间的一个点。这样就把原始图像中给定曲线的检测问题转化为寻找参数空间中的峰值问题。也即把检测整体特性转化为检测局部特性。比如
直线、椭圆、圆、弧线等。二、Hough变换的基本思想设已知一黑白图像上画了一条直线，要求出这条直线
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2024-03-21 22:00:49
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1.为什么要伽马修正：一旦我们计算出场景的最终像素颜色，我们就必须将它们显示在监视器上。 在过去的数字成像时代，大多数监视器都是阴极射线管 (CRT) 监视器。 这些显示器的物理特性是两倍的输入电压不会导致两倍的亮度。 将输入电压加倍导致亮度等于大约 2.2 的指数关系，称为监视器的伽玛。 这恰好（巧合地）也非常符合人类测量亮度的方式，因为亮度也以类似的（逆）幂关系显示。 为了更好地理解这一切意味
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2024-06-23 20:32:05
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函数简介opencv中函数undistortPoints()用于对图像点坐标进行去畸变，以下为该函数解释：void undistortPoints(InputArray src, OutputArray dst, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, InputArray R=noArray(), InputArray P=noArray(
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2024-04-26 10:58:03
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import cv2import numpy as np img = cv2.imread("hd.jpeg", 0) img = cv2.GaussianBlur(img,(3,3),0)edges = cv2.Canny(img, 50, 150, apertureSize = 3)lines = cv2.HoughLines(edges,1,np.pi/10,118) #这里对最后一个参
原创
2023-01-13 06:25:15
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霍夫直线检测对于直线检测来说， 所谓的霍夫变换可以理解为一种映射关系，（theta, r）与直线 y = kx + b的映射关系。且这种映射为一对一的映射。极坐标系下的参数空间则对于直线l上任意一点Q而言，我们有:联立(1)、(2)式，可求得点Q在极坐标系下的参数空间方程 这样我们就可以实现极坐标系与参数空间之间的映射 这样就把在图像空间中检测直线的问题转化为在极坐标参数空间中找通过点(r,θ)的
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2024-07-25 13:25:05
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Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm第16章 霍夫变换霍夫变换是一种在图像中寻找直线、圆形以及其他简单形状的方法。霍夫变换采用类似于投票的方式来获取当前图像内的形状集合，该变换由Paul Hough（霍夫）于1962年首次提出。最初的霍夫变换只能用于检测直线，经过发展后，霍夫变换不仅能够识别直线，还能识别其他简单的图形结构，常见
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2024-03-29 08:36:26
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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
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2024-01-09 19:12:25
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目录1、前言2、例程2.1、代码2.2、效果口罩说明书网页3、按步骤分析3.1、转灰度图3.2、降噪 + Canny边缘检测3.3、膨胀（可视具体情况省略）3.4、轮廓检索3.5、选取角度3.5.1、取平均值3.5.2、以最大面积为准 1、前言我们用相机拍照时，会因为角度问题造成拍歪，会影响图像的识别，这时就需要对图像进行校正，下面介绍校正图像的一种方式，可以用来校正简单的图像，如文字信息、工件
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2023-06-15 10:22:03
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海尔630冰箱的标定和畸变校正。上篇文章中直接使用OpenCV的例程进行畸变校正的效果不太理想。使用以下方法（张正友）效果更好。标定代码：/************************************************************************
运行环境：VS2013+OpenCV 2.4.13
运行结果：检测拍摄的棋盘畸变图像，获取摄像头的畸变信息
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2023-12-20 06:07:53
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很多时候我们不知道摄像机的内参数矩阵，并且我们也不太关注内参数到底是多少，因为我们仅仅关心如何得到两幅图像的稠密匹配，或者两幅图像的差别——例如我们只想计算两幅图像的视差图，或者说得到两幅立体图像对的深度图就足够了。既然不知道摄像机的内参数，那么就只能借助对极约束来达到目的了。通过计算两幅图像的基础矩阵F，然后利用对极约束矫正极线为平行线的方法，可以很好的实现这个目标，该方法也被称为H
