最近在学习李博的一系列博客，在这里想做个记录（对原文简洁化了一下并加了代码实现），如果有朋友想看原文的话末尾有链接研究对极约束的目的对两幅图像的二维匹配搜索变成一维，节省计算量，排除虚假匹配点，让匹配的搜索空间变小，略去完全不可能是解的像素。对极约束，是将搜索空间约束到像平面内的一条直线上。极平面和极线
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2024-01-03 17:57:07
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引言 当两个像平面式完全行对准的，计算立体视差是最简单的。但是两台摄像机几乎不可能有准确的共面和行对准成像平面，完美的对准结构在真实的立体系统中几乎不存在。因此，立体校正的目的是对两台摄像机的图像平面重投影，使得它们精确落在同一个平面上，而且图像的行完全地对准到前向平行的结构上。要保证两个摄像机的图像在校正之后是对准的，使得后续的立体匹配更可靠，计算更可行。因为只在图像的一行上面搜索另
1. 为什么要进行立体校正在2-View Geometry中，假设我们有和两个相机，、是空间中的三维点投影到不同相机上的像素点。在本文中，我们称、为对应的。我们可以通过三角化的方法来得到P在三维空间中的坐标。而求解三角化问题需要已知相机内参、外参还有在像素点之间的对应关系。如何在两张不同的照片中寻找相对应的两个点是有难度的。给定的情况下，在另一张图片上遍历所有像素点搜索在计算上是非常昂贵的。幸运的
一、自定义函数定义函数时，函数体不执行；只有在调用函数时，函数体才执行。函数的结构：1. def2. 函数名3. 函数体def func_name():
函数体4. 返回值如果没有声明返回值，返回值默认为Nonedef func_name():
pass
return True
def func_name():
myString = 'this is to tes
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2024-07-05 20:27:49
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# Python 矫正实现指南
在软件开发过程中，特别是处理数据时，数据的校正（或称“矫正”）是一项至关重要的任务。它确保了数据的准确性和一致性。对于刚入行的小白来说，实现“Python 矫正”或数据校正的过程可能会显得很复杂，但其实我们只需要遵循一系列明晰的步骤。
### 流程概述
下面是数据校正的基本流程概述：
| 步骤 | 描述 |
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## Python 图像矫正与 OCR 图像处理指南
在图像处理和光学字符识别（OCR）中，图像的质量和矫正非常重要。以下是一个实现 Python 图像矫正和 OCR 处理的简单流程。
### 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-08-18 04:24:10
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生活中，经常使用用手机拍摄纸张的内容。但是由于拍摄角度的问题，纸张的内容在图片上变得歪斜扭曲，需要后期处理一下。 经过一番寻觅，发现PhotoFiltre Studio可以很好的处理图像扭曲问题。 PhotoFiltre 是一款功能强大、容易上手的图像编辑软件，类似于P
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2023-12-02 09:02:21
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前言这周和大家分享如何用python识别图像里的条码。用到的库可以是zbar。希望西瓜6辛苦码的代码不要被盗了。(zxing的话，我一直没有装好，等装好之后再写一篇)具体步骤前期准备用opencv去读取图片，用pip进行安装。PS：如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取python免费学习资料以及群交流解答后台私信小编01即可pip install opencv-pytho
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2024-06-30 10:02:28
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pyecharts 现已更新到 0.1.9版本，新版本新增功能有。1. datazoom 中增加了将组件效果显示在 y 坐标轴中的功能。本来是这样的现在还可以这样2. 增加了对 Pandas 和 Numpy 数据的简单处理。解决直接传入 Pandas 和 Numpy 数据类型出错的问题。如果使用的是 Numpy 或者 Pandas，直接将数据放入 add() 方法也可能会出现问题，因为 add()
刚进入实验室导师就交给我一个任务，就是让我设计算法给图像进行矫正。哎呀，我不太会图像这块啊，不过还是接下来了，硬着头皮开干吧！那什么是图像的矫正呢？举个例子就好明白了。我的好朋友小明给我拍了这几张照片，因为他的拍照技术不咋地，照片都拍得歪歪扭扭的，比如下面这些照片：人民币发票文本这些图片让人看得真不舒服！看个图片还要歪脖子看，实在是太烦人了！我叫小明帮我扫描一下一本教科书，小明把每一页书都拍成上面
简述在图像处理中，因为镜头角度等原因，容易导致图像出现倾斜、变形等情况，为了方便后续处理我们常常需要进行图像矫正，其中主要技术原理是两种变换类型--仿射变换(Affine Transformation)和透视变换(Perspective Transformation)。详解仿射变换是二维坐标间的线性变换，故而变换后的图像仍然具有原图的一些性质，包括“平直性”以及“平行性”，常用于图像翻转(Flip
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2023-09-29 20:11:29
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一、透视变换 在平面图片处理时，因为镜头角度等原因，容易导致图像出现倾斜、变形等情况。为了方便后续处理常常需要进行图像矫正，其中主要技术原理是两种变换类型--仿射变换(Affine Transformation)和透视变换(Perspective Tr
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2023-10-31 21:26:56
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1.照片大小调整 保证约束长宽点击，分辨率在打印时有用 图像-图像大小 如果是屏幕显示，选择像素 如果打印，选择尺寸 2.裁剪 取消上方“确定保留还是删除裁剪框外的像素数据”，以便恢复裁减掉的任何区域。 选中“Content-Aware”（内容识别）选项，Photoshop 将自动使用相匹配的内容填充裁剪部分周围的透明区域。选择裁剪工具，可以调角度，托大小。 拖动裁剪边框的边缘，设置裁剪区域的大小
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2023-12-12 13:15:11
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## Python图像矫正
### 引言
随着数字图像的广泛应用，图像矫正成为了一个重要的任务。图像矫正是指对图像进行几何变换，以便消除图像中的畸变、旋转、平移等问题，从而得到更加清晰、准确的图像。Python作为一门强大的编程语言，提供了许多图像处理库和工具，可以帮助我们进行图像矫正。
本文将介绍如何使用Python进行图像矫正，并提供相应的代码示例。
### 图像矫正的步骤
图像矫正
原创
2023-09-11 07:37:46
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# Python 车牌矫正：自动化处理车牌图像
随着智能交通系统的推广与发展，车牌识别技术越来越受到关注。而在车牌识别的过程中，车牌图像的矫正是必不可少的步骤。车牌的图像可能因为拍摄角度、光线等因素而变形或模糊，我们需要借助 Python 的图像处理工具来进行矫正。本文将介绍如何使用 Python 进行车牌图像的矫正，并提供相关代码示例。
## 什么是车牌矫正？
车牌矫正是指在图像处理中，通
在计算机视觉领域，图像畸变是一个常见的问题，特别是在使用广角镜头或鱼眼镜头拍摄时。Python提供了丰富的库来进行畸变矫正，这篇博文将通过版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展等结构，记录如何在Python中处理畸变矫正的问题。
### 版本对比
在处理畸变矫正的任务中，不同版本的库可能会带来明显的特性差异。以下是OpenCV中畸变矫正的不同版本。
```mermaid
# 文档矫正Python入门指南
在现代软件开发中，文档的质量直接影响到项目的成功。因此，学会如何用Python进行文档矫正非常重要。本文将为刚入行的小白提供一个完整的指南，从流程到代码逐步讲解实现文档的矫正。
## 流程概述
在开始之前，我们先明确一下文档矫正的基本流程。以下是整个实现过程的步骤表：
| 步骤 | 描述
在嵌入式系统，如手机等平台上使用的Camera sensor通常是由类似I2C这样的总线进行寄存器控制，由CPU端的Controller提供所需的驱动时序，通常支持YUV和RGB等数据格式。有的Sensor需要由CPU进行图像处理工作，有的Sensor自己会集成图像处理芯片，完成一些基础的图像处理工作，还有些高像素的Sensor甚至自己完成JPEG的编码工作。因为硬件的多样性，我所遇到的问题可能和
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2024-10-18 07:31:28
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VR开发的最大挑战之一是对高帧率与高分辨率结合的要求。我们通过把顶点转化为“镜头空间”，删除了需要全屏渲染的纹理，这样就可以大规模提高手机性能。下面的技术使用谷歌的Cardboard Unity SDK进行开发，应用于Cardboard Design Lab(CDL)，然而，利用透镜畸变效果，给与适当的失真系数去构成顶点着色器，并且SDK允许禁止渲染纹理，这样
在进行光学扫描时，会因为客观原因，导致扫描的图像位置不正，影响后期的图像处理，因此需对图像进行图像矫正工作。1、图像倾斜矫正基础 图像倾斜矫正关键在于根据图像特征自动检测出图像倾斜方向和倾斜角度。目前常用的倾斜角度方法有：基于投影
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2024-01-18 20:39:37
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