目标 • 理解 FAST 算法的基础 • 使用 OpenCV 中的 FAST 算法相关函数进行角点检测 原理 我们前面学习了几个特征检测器，它们大多数效果都很好。但是从实时处理的角度来看，这些算法都不够快。一个最好例子就是 SLAM（同步定位与地图构建），移动机器人，它们的计算资源非常有限。为了解决这个问题， Edward_Rosten 和 Tom_Drummond 在 2006 年提出
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2024-07-12 02:47:30
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无论我们想要学习如何将面部识别应用于视频流，还是用深度学习构建图像分类器，或者做其他一些有关图像识别的有趣项目，可能都会需要学一些OpenCV的知识，本文将做简单介绍。加载和显示图像保存上面的图片，打开你最爱的编辑器，输入以下代码：import cv2
image = cv2.imread('demo.jpg')
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey()
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2024-02-12 20:25:34
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目标我们将寻求以下问题的答案：如何查看图像的每个像素？如何存储 OpenCV 矩阵值？如何衡量我们算法的性能？什么是查找表，为什么要使用查找表？我们的测试案例让我们考虑一种简单的色彩还原方法。通过使用无符号 char C 和 C++ 类型来存储矩阵项，一个像素通道最多可以有 256 个不同的值。对于三通道图像来说，这可能会产生过多的颜色（准确地说，是 1600 万种）。处理如此多的色调可能会严重影
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2024-06-27 18:50:34
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在OpenCV中凡是与绘图有关的函数几乎都要涉及到这个LineTypes参数的设置。比如说函数line()、函数putText()、函数drawContours()、函数rectangle()等。在OpenCV4.1.2的官方文档中，LineTypes有以下枚举值： 从中我们可以看出，有四个枚举值，分别为FILLED 、LINE_4 、LINE_8 、LINE_AA 。 其中FILLED并没有说明
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2024-03-27 21:04:22
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# Python OpenCV 测线条实现指南
欢迎来到 Python 和 OpenCV 的世界！本篇文章旨在帮助刚入行的开发者了解如何使用 OpenCV 测量图片中的线条。我们将通过一个简单的流程指导你一步一步实现这个目标。准备好了吗？让我们开始吧！
## 流程概述
我们将通过以下步骤来测量线条：
| 步骤 | 操作内容 |
|--
一、地线的作用 地线的主要作用就是当电器出现故障时，电源可能击穿（或：破坏）某些元件，使电器的外壳带电。将电器的外壳接地，可以使漏电保护装置1. 信号“地”； 信号“地”又称参考“地”，就是零电位的参考点，也是构成电路信号回路的公共段，图形符号“⊥”。1）直流地：直流电路“地”，零电位参考点。2）交流地：交流电的零线。应与地线区别开。3）功率地：大电流网络器件、功放器件的零电位参考点。4）
现在，我们已经完成了关于测量图像中对象的大小和计算对象之间的距离的三部分系列的最后一部分。 两周前，我们通过学习如何（正确地）使用 Python 和 OpenCV 以顺时针方式对坐标进行排序，开始了这一轮教程。 然后，上周，我们讨论了如何使用参考对象测量图像中对象的大小。 这个引用对象应该有两个重要的属性，包括： 1 我们知道物体的尺寸（以英寸、毫米等为单位）。 2 它可以在我们的图像中轻松识别（
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2024-01-21 08:07:56
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0.配置问题。解决方案：略。1.typedef void * POINTER_64 PVOID64; error：缺分号等 解决方法1：#define POINTER_64 __ptr64
2.缺少tbb_debug.dll或者tbb.dll
解决方法： 复制tbb_debug.d
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2024-03-25 22:46:00
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# 使用OpenCV在Java中测量物体尺寸
在这篇文章中，我们将引导你完成在Java中使用OpenCV测量物体尺寸的过程。这个过程可以分为几个主要步骤，下面是简单的流程表格。
| 步骤 | 说明 |
|--------------|------------------------------------
激光雷达获取的信息是和周围物体之间的距离信息，在移动机器人尤其是自主移动机器人领域具有非常广泛的应用，那我们就从移动机器人的自主导航开始聊吧。移动机器人导航是指移动机器人依靠传感器在特定环境中，按时间最优、路径最短或能耗最低等准则实现从起始位置到目标位置的无碰撞运动。传统的移动机器人导航问题包含三大要素：地图创建、定位和运动控制，通过三大要素，解决三个基本问题：我在哪里？我要去哪里？如何去？机器人
老规矩–妹妹镇楼：
一. 什么是图像分割？图像分割的目标是将图像中像素根据一定的规则分为若干个cluster集合，每个集合包含一类像素。根据算法分为监督学习方法和无监督学习方法 ，图像分割的多数算法都属于无监督学习方法。二. 距离变换常见算法：不断膨胀/腐蚀基于倒角距离三. 分水岭变换常见算法：(一).基于浸泡理论API1. 距离变换cv::distanceTransformcv::di
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2024-03-18 20:12:06
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二、矩阵操作（拷贝、洗牌、局部访问）： src.copyTo(dst)把src矩阵中的数据拷贝到dst。 src.convertTo(dst, type, scale, shift)缩放并转换到另外一种数据类型：dst：目的矩阵type：需要的输出矩阵类型，或者更明确的，是输出矩阵的深度，如果是负值（常用-1）则输出矩阵和输入矩阵类型相同scale和shift：缩放参数，也可以写为alpha和be
java基础-String字符串字符长度校验/**
* 校验字符串是否在规定字符数内
* @param str
* @param maxLength
* @return
*/
public static boolean isOver(String str,Integer maxLength) {
try {
int length = str.getBytes("GBK").leng
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2023-06-27 23:43:23
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使用OpenCV实现道路车辆计数 今天，我们将一起探讨如何基于计算机视觉实现道路交通计数。在本教程中，我们将仅使用Python和OpenCV，并借助背景减除算法非常简单地进行运动检测。我们将从以下四个方面进行介绍：1. 用于物体检测的背景减法算法主要思想。2. OpenCV图像过滤器。3. 利用轮廓检测物体。4. 建立进一步数据处理的结构。背景扣除算法 有许多
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2024-02-23 20:03:04
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目录一、strlen（）函数的简介二、strlen（）的三种实现方法2.1第一种方法（直接）2.2第二种方法（递归）2.3第三种方法（指针-指针）三、总结 一、strlen（）函数的简介strlen函数：计算的是字符串str的长度，从字符的首地址开始遍历，以 ‘\0’ 为结束标志，然后将计算的长度返回，计算的长度并不包含’\0’。下面是库中的strlen（）函数：size_t strlen (
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2024-06-12 22:38:48
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（1）项目介绍 本项目主要使用OpenCV库，对视频中的车道线进行识别。通过图像处理技术，实现对车道线的处理、检测，并在视频中准确标记出车道线的位置。实施思路如下：a. 视频处理：读取视频文件，并对视频中的每一帧进行处理。b. 图像转换：将视频帧从彩色模式转换为灰度模式，以便进行后续处理。c. 噪声去除：使用高斯模糊对图像进行去噪，提高边缘检测的
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2024-07-25 16:54:17
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一个摄像头无法获取深度信息，两个摄像头双目标定可以实现双目测距。 但是我现在只有一个摄像头，如果想实现测量尺寸，我的思路：选一张固定尺寸的背景，例如一张A4纸，从图像中提取A4纸并进行透视变换进行图像矫正，A4纸的尺寸我可以确定，那么也可以确定图像中的物体长宽信息（高度忽略不计的情况，例如：卡片）。当摄像头距离目标物距离L，此时像素所占面积为S，那么理论上来说，目标物图像变化后的面积为S1，则距离
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2023-08-17 18:00:22
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sobel算子是一种常用的边缘检测算子，是一阶的梯度算法。对噪声具有平滑作用，提供较为精确的边缘方向信息，边缘定位精度不够高。当对精度要求不是很高时，是一种较为常用的边缘检测方法。Sobel卷积因子为：其中，Gx是横向的算子，Gy是纵向的算子。原图像记为f，则GX = Gx*fGY = Gy*fGx =-1*f(x-1, y-1) + 0*f(x,y-1) + 1*f(x+1,y-1)+(-2)*
原创
2022-01-25 11:58:27
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目标在这一章当中，我们将学习SIFT算法的概念我们将学习找到SIFT关键点和描述算符。理论在前两章中，我们看到了一些像Harris这样的拐角检测器。它们是旋转不变的，这意味着即使图像旋转了，我们也可以找到相同的角。很明显，因为转角在旋转的图像中也仍然是转角。但是缩放呢？如果缩放图像，则拐角可能不是角。例如，检查下面的简单图像。在同一窗口中放大小窗口中小图像中的拐角时，该角是平坦的。因此，Harri
线段：line 函数CV_EXPORTS_W void line(CV_IN_OUT Mat& img, Point pt1, Point pt2, const Scalar& color, int thickness=1, int lineT ype=8, int shift=0);img: 要绘制线段的图像。pt1: 线段的起点。pt2: 线段的终点。color: 线段的颜色，
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2024-03-21 09:38:17
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