前提介绍： ArUco模块是OpenCV的contrib拓展库中一个模块，需要安装OpenCV的contrib拓展库才能正常使用。ArUco标记： ArUco 标记是由宽黑色边框和确定其标识符（id）的内部二进制
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2024-03-12 22:12:51
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一、ArUco简介及安装步骤ArUco: a minimal library for Augmented Reality applications based on OpenCV，是科尔多瓦大学“人工视觉应用”研究小组（A.V.A）设计开发的一个微型现实增强库。ArUco主要用于检测平面标记并估计相机位姿。CSDN有篇博客：ArUco----一个微型现实增强库的介绍及视觉应用 介绍的挺好，可以参考
ArUco----一个微型现实增强库的介绍及视觉应用（一）一、ArUco简介 ArUco是一个开源的微型的现实增强库，目前好像已经集成在OpenCV3.0以上的版本内了，它除了用于现实增强，还很用于实现一些机器视觉方面的应用，上图中的波士顿动力也曾用此方法用于Atlas的视觉定位，下面是两个重要的网址： ArUco下载地址：https://sourceforge.net/projects/ar
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2024-05-04 17:02:35
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ArUco标记可以用于增强现实、相机姿势估计和相机校准等应用场景
原创
2022-11-17 01:10:54
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本文是转载 + 自己心得 ， 参考文献后面写estimateRigidTransform()：计算多个二维点对或者图像之间的最优仿射变换矩阵 （2行x3列），H可以是部分自由度，比如各向一致的切变。getAffineTransform()：计算3个二维点对之间的仿射变换矩阵H（2行x3列），自由度为6.warpAffine()：对输入图像进行仿射变换findHomography：&nbs
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2024-10-22 14:51:07
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1、本文环境 Mac OS版本12.3.1 OpenCV版本4.6.02、OpenCV的安装2.1、首先检查下是否已经安装了cmakecmake --version若没有安装，执行命令：brew install
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2024-04-30 17:24:42
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备注：OpenCV版本 2.4.10在数据的挖掘和分析中，最基本和首要的任务是对数据进行分类，解决这个问题的常用方法是机器学习技术。通过使用已知实例集合中所有样本的属性值作为机器学习算法的训练集，导出一个分类机制后，再使用这个分类机制判别一个新实例的属性，并且可以通过不间断的学习，持续丰富和优化该分类机制，使机器具有像大脑一样的思考能力。常用的分类方法有决策树分类、贝叶斯分类等。然而这些方法存在的
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2024-08-02 12:01:06
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目录一、OpenCV介绍及各个版本的区别1.1 OpenCV介绍1.2 OpenCV主要模块介绍1.3 python下OpenCV的配置二、OpenCV的安装步骤2.1 下载OpenCV2.2 安装OpenCV2.3 配置环境变量三、Visual Studio下配置OpenCV3.1 安装Visual Studio3.2 打开Visual Studio，新建一个解决方案3.3 添加包含目录3.4
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2024-04-28 22:54:14
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本文中，我们采访了PyImageSearch的忠实读者、OpenCV AI Kit （OAK）创始人——Brandon Gilles，他带来的OAK彻底颠覆了人们应用嵌入式计算机视觉和深度学习的方式。为了庆祝OpenCV库成立20周年，Brandon与OpenCV.org官方合作，创建了OpenCV AI Kit——获MIT认证许可的开源软件API以及Myriad X-based嵌入式主板/摄像头
一、工具函数函数描述cvCeil()近似一个浮点数x到不小于x的最近的整数（向上取整）cvFloor()近似一个浮点数x到不大于x的最近的整数（向下取整）cv::cubeRoot()计算一个数的立方根cv::error()指示错误并抛出异常CV_Error()构造cv::Exception(从固定的字符串）并抛出异常的一个宏CV_Error_()构造cv::Exception（从格式化的字符串）并
前言今天和大家一起分享如何使用LabVIEW调用pb模型实现物体识别，本博客中使用的智能工具包可到主页置顶博客LabVIEW AI视觉工具包（非NI Vision）下载与安装教程中下载一、物体识别算法原理概述1、物体识别的概念物体识别也称目标检测，目标检测所要解决的问题是目标在哪里以及其状态的问题。但是，这个问题并不是很容易解决。形态不合理，对象出现的区域不确定，更不用说对象也可以是多个类别。目标
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2024-05-08 21:49:04
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自从进入3.X时代以后，OpenCV将代码库分成了两部分，分别是稳定的核心功能库和试验性质的contrib库，之前已经讲过opencv的核心库的安装，现在讲解一下其附带的依赖库的安装。一、Cmake配置与生成安装cmake下载地址：https://cmake.org/download/获取最新版本：Windows win64-x64安装程序：安装程序工具已更改。首先卸载CMake 3.4或更低版本
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2024-04-29 21:31:29
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一、什么是层次结构通常我们使用函数cv.findContours（）在图片中查找一个对象。有时对象可能位于不同的位置。还有一些情况，一个形状在另外一个形状的内部。这种情况下我们称外部的形状为父，内部的形状为子。按照这种方式分类，一副图像中的所有轮廓之间就建立父子关系。 让我们来看一个简单的例子： 在这个图中，我给这几个形状编号为0-5，2和2a分别代表最
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2023-11-02 10:42:23
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/*
Hu轮廓匹配：
#include "Opencv_MatchShape.h"
#include "Match_Shape_NCC.h"
int main(int argc, char* argv)
{
Opencv_MatchShape demo;
demo.MatchShape_HU();
system("pause");
return 0;
}
*/
#include <io
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2023-12-14 19:13:44
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一、概述 使用发现并绘制轮廓比较简单，只需要调用findContours和drawContours两个方法就行了，但前提是要对图像做一下预处理。 实现步骤如下： 1.将原图转换为灰度图像 2.执行二值分割 3.去除无用的噪声 4.发现轮廓 5.绘制轮廓 6.展示轮廓图二、示例代码 Mat src = imread(inputImagePath);
imshow("原始图"
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2023-06-30 23:56:28
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目标了解轮廓是什么。学习查找轮廓，绘制轮廓等。
cv2.findContours()，cv2.drawContours()
什么是轮廓?轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点（沿边界）的曲线。轮廓是用于形状分析以及对象检测和识别的有用工具。为了获得更高的准确性，请使用灰度图像。因此，在找到轮廓之前，请应用阈值或canny边缘检测从OpenCV 3.2开始，cv2.findConto
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2024-02-19 18:51:03
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OpenCV 轮廓基本特征 分类： OpenCV（35）
一、概述 我们通过cvFindContours( )函数获取得图像轮廓有何作用呢？一般来说，我们对轮廓常用的操作有识别和处理，另外相关的还有多种对轮廓的处理，如简化或拟合轮廓，匹配轮廓到模板，等等。
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2024-08-29 16:06:59
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文章目录一、寻找轮廓findContours()1.要层次hierarchy2.不要层次hierarchy3.轮廓就是点集二、绘制轮廓drawContours()三、寻找凸包四、使用多边形1.外部矩形边界boundingRect()2.寻找最小包围矩形minAreaRect()3.寻找最小包围圆形minEnclosingCircle()4.用椭圆拟合二维点集fitEllipse()5.逼近多边形
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2024-04-27 10:28:29
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轮廓特征目标查找轮廓的不同特征，例如面积，周长，重心，边界框等。你会学到很多轮廓相关函数矩 图像的矩可以帮助我们计算图像的质心，面积等。详细信息请查看维基百科Image Moments。 函数 cv2.moments() 会将计算得到的矩以一个字典的形式返回。如下：# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun Jan 12 18:30:17 2014
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2024-07-24 11:46:18
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目录一、轮廓的绘制的作用二、内容介绍三、代码实现一、轮廓的绘制的作用用于图形分析和处理：轮廓是图像中物体边界的描绘，通过绘制轮廓，我们可以更好地分析和理解图像中的物体和形状。例如，轮廓可用于识别和区分不同的对象、测量物体的面积和周长等。辅助机器视觉和物体识别：轮廓可以帮助计算机视觉系统（如机器人、自动驾驶车辆等）更好地识别和理解其环境。例如，通过轮廓，系统可以识别出不同的人、物体或道路标志。特征提
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2024-06-20 12:40:44
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