1.相机标定的意义 在进行图像处理的过程中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型。在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为相机标定（或摄像机标定）。相机的标定过程其实就是找一个合适的数学模型，求出这个模型的参数，实现从三维到二维的过程。
相机标定步骤输入一系列三维点和它们对应的二维图像点。1、在黑白相间的棋盘格上，二维图像点很容易通过角点检测找到。2、而对于真实世界中的三维点呢？由于我们采集中，是将相机放在一个地方，而将棋盘格定标板进行移动变换不同的位置，然后对其进行拍摄。所以我们需要知道(X,Y,Z)的值。但是简单来说，我们定义棋盘格所在平面为XY平面，即Z=0。对于定标板来说，我们可以知道棋盘格的方块尺寸，例如30mm，这样我
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2024-04-16 13:37:29
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Demosaic模块实现的功能是：将输入的Bayer数据转化成RGB 数据。CFA（Color Filter Array，彩色滤波阵列）得到的Bayer数据，每一像素点只能获得R、G、B 三基色中的一种彩色分量值。为获得彩色图像，需要利用当前像素及周围像素的色彩分量值，估计出当前点缺失的其他两个分量 ...
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2021-07-19 15:04:00
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Linux 图像处理
在当今数字时代，图像处理已经成为生活的一部分。无论是在个人领域还是商业领域，我们都需要处理图像，以满足各种需求。在处理图像方面，Linux作为一个开源且强大的操作系统，提供了许多有价值的工具和技术。本文将介绍一些与Linux图像处理相关的关键技术和工具。
首先，我们将介绍一个非常流行的Linux图像处理工具，即GIMP（GNU Image Manipulation Pro
原创
2024-02-04 13:14:00
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卷积神经网络 — CNN 最擅长的就是图片的处理。它受到人类视觉神经系统的启发。CNN 有2大特点：能够有效的将大数据量的图片降维成小数据量能够有效的保留图片特征，符合图片处理的原则目前 CNN 已经得到了广泛的应用，比如：人脸识别、自动驾驶、美图秀秀、安防等很多领域。CNN 解决了什么问题？在 CNN 出现之前，图像对于人工智能来说是一个难题，有2个原因：图像需要处理的数据量太大，导致成本很高，
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2023-10-27 05:19:11
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Linux系统下有各种各样的图像处理工具，其中最受欢迎的就是shell脚本。shell脚本是Linux系统下的一种编程语言，可以通过简单的文本命令来处理图像，而且其功能十分强大。在Linux系统中，尤其是在服务器端，很多时候需要对图像进行处理，比如生成缩略图、调整图像大小、添加水印等等操作，而shell脚本可以轻松实现这些功能。
在shell脚本中，可以通过调用ImageMagick、GD等工具
原创
2024-04-10 10:27:43
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Halcon标定文件的生成 图一Halcon标定文件的生成，需要有以下几个步骤：1.创建一个标定数据模板，由create_calib_data算来完成。2.指定相机的类型，初始化相机内部参数，由set_calib_data_cam_param算子来完成。3.指定标定板的描述文件，由set_calib_data_calib_object算子完成。4.收集观察数据，有算子set_calib_
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2024-05-24 16:21:08
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获取标定靶面，利用imsubtract（），Matlab平台I=imread(‘1.bmp’);J=imread(‘1改.bmp’);Iq=imsubtract(I,J);imwrite(Iq,‘1标.bmp’);利用图像相减获取标定靶面图像
原创
2022-05-23 17:04:27
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在Linux操作系统中，图像处理是一个非常重要的应用领域，而OpenCV作为一个强大的开源图像处理库，为开发人员提供了丰富的功能和工具。在Linux系统上使用OpenCV进行图像处理操作是非常常见的，可以相对轻松地实现各种图像处理任务。
OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库，包含各种用于图像处理和计算机视觉方面的函数和工具。在Linux系统上，通过安装OpenCV库，即可在C++，Python
原创
2024-05-30 09:58:54
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几个简单的应用。
1、批量图像格式转换
如果想将某目录下的所有jpg文件转换为png文件，只要在命令行模式下输入:
for %f in (*.jpg) do convert “%f” “%~nf.png”
2、对所有图像进行同一操作
譬如，批量生成某目录下所有PNG图像文件的缩略图(大小为80×
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精选
2012-07-18 10:22:47
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平台：windows10+vs2013版本：openCV3.1.0参考的博客：http://wiki.opencv.org.cn/index.php/%E6%91%84%E5%83%8F%E5%A4%B4%E6%A0%87%E5%AE%9A 对摄像机进行标定可以使用直接使用摄像头也可以事先拍好照片，本文采用的是事先拍好照片，这里的照片采用的是openCV2.4.10版本自带的图片。图片的
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2024-04-29 14:59:17
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Opencv实现张正友法相机标定相机标定的目的：获取摄像机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正，得到畸变相对很小的图像。相机标定的输入：标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（一般情况下假定图像位于Z=0平面上）。相机标定的输出：摄像机的内参、外参系数。矫正原始图像的完整流程： 1.
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2024-03-21 18:46:39
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1、Sobel锐化2、Laplacian锐化3、完整代码def EdgeProcess(image): Result1_x = cv.Sobel(i
原创
2023-01-04 18:08:24
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使用Opencv实现张正友法相机标定之前，有几个问题事先要确认一下，那就是相机为什么需要标定，标定需要的输入和输出分别是哪些？相机标定的目的：获取摄像机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正，得到畸变相对很小的图像。相机标定的输入：标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（一般情况下假定图像位于Z
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2024-04-06 20:47:32
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一、阶乘计算题目描述输入一个正整数n，输出n!的值，其中n!=123*…*n。算法描述n!可能很大，而计算机能表示的整数范围有限，需要使用高精度计算的方法。使用一个数组A来表示一个大整数a，A[0]表示a的个位，A[1]表示a的十位，依次类推。 将a乘以一个整数k变为将数组A的每一个元素都乘以k，请注意处理相应的进位。 首先将a设为1，然后乘2，乘3，当乘到n时，即得到了n!的值。输入输入包含一个
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2024-09-25 07:28:46
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运行环境：opencv3.3.0、vs2013、win10-64bit数据准备：采集标定数据下载或者自己制作棋盘格并打印出来。OpenCV提供了一个棋盘格https://docs.opencv.org/3.1.0/pattern.png
对着棋盘格用待标定相机拍N张照片，这个棋盘格应该完整的出现在视野当中。记录横向纵向分别有多少个角点。比如上面给出的棋盘格横向有9个角点，纵向有6个角点。注意角点只
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2024-03-23 09:13:16
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简介 本篇是使用opencv函数：cvFindChessboardCorners、cvFindCornerSubPix、cvDrawChessboardCorners，来找到、优化并显示出来标定棋盘
图片的角点。
关于这三个函数得讲解看，可以参考：http://www.360doc.cn/article/10724725_367761079.html
角点检测具体代码 具体代码
为什么需要标定相机相机的数学意义：真实世界是三维的，拍摄照片是二维的相机（看成一个广义函数）:输入三维场景，输出是二维图片（灰度值）彩色图是RGB三通道，每个通道可以认为是一张灰度图函数（映射关系）是不可逆的，也就是说我们无法从二维照片恢复出三维世界(二维照片没有深度信息)相机标定的意义相机标定：使用带有pattern的标定板来求解相机参数的过程用一个简化的数学面模型来代表复杂的三维到二维成像过程
在数字图像处理中，Lena（Lenna）是一张被广泛使用的标准图片，特别在图像压缩的算法研究中。(为什么用这幅图，是因为这图的各个频段的能量都很丰富：即有低频（光滑的皮肤），也有高频（帽子上的羽毛），很适合来验证各种算法）然而，这张图片背后的故事是颇有意思的，很多人都抱有学究都是呆子的看法，然而Lena对此就是一个有力的驳斥。lena（lenna）是一张于1972年11月出版的Playboy的中间
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2024-03-23 08:59:19
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2.1暂无2.2 翻译答案如图 P2.3 所示，视网膜图像中与点相对应的直径 x 是由类似的三角形得到的。即得出 x = 0.085d。根据第 2.1 节中的讨论，并结合一些自由解释，我们可以将眼窝视为一个方形传感器阵列，拥有大约 337,000 个元素，这相当于一个大约 580×580 个元素的阵列。假设元素间距相等，则在 1.5 毫米长的直线上有 580 个元素和 579 个空间，共计 1,1
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2024-08-20 10:44:33
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