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
转载
2024-03-25 22:46:00
56阅读
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（
转载
2024-01-21 08:07:56
82阅读
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
转载
2024-07-12 02:47:30
36阅读
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
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
转载
2024-02-23 20:03:04
54阅读
先注意 这不是双目摄像头的 测距哦~~计算物体之间的距离与计算图像中物体的大小算法思路非常相似——都是从参考对象开始的。我们将使用0.25美分作为我们的参考对象，它的宽度为0.955英寸。并且我们还将0.25美分总是放在图片最左侧使其容易识别。这样它就满足了我们上面提到的参考对象的两个特征。我们的目标是找到0.25美分，然后利用0.25美分的尺寸来测量0.25美分硬币与所有其他物体之间的距离。定义
转载
2023-12-19 19:48:55
593阅读
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，
转载
2024-03-21 09:38:17
111阅读
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
前言：本举例，说明，我们在工业场景下，如果需要在某个速度下计算某个尺寸的物体的工业相机的精度计算方法1 需求定义本需求定义为测量一个有移动速度的工业被测物体：输入参数标识输入参数举例FOVFOV12寸（30.38cm）Smin最小被测量物体大小:0.25寸（0.635cm）SPmax物体某个维度移动最大速度SPPmax系统处理的速度1.2 传感器靶面像素需求计算方法-缺陷和物体测量计算方
定义直方图是数学中的一种表达工具，在统计学中应用颇多，直方图是一个二维的图标，如果放在坐标系中就是横轴和纵轴，分别表示不同的参数，在图像中就是图像样本的整体与图像单个的属性之间的统计关系。通俗的理解就是在横轴参数的不同区间内，某一特征或属性的数量或频率是多少。分类有灰度直方图，图像直方图，还有归一化和均衡化以及利用直方图的相关应用。直方图的绘制OpenCV提供了相关的API，如下所示。OpenCV
转载
2024-03-26 21:57:40
61阅读
前言1.直线检测在好多实现应用中能用到到，我之前做过扫描件检测时用直线检测来处理判断页面是否水平，还有在辅助驾驶中的车道偏离预警系统也有过应用。 2.我的编程环境是Windows 7 64位，IDE是VS2015，配置了OpenCV3.3与OpenCV_Contrib,实现语言是C++。是于如果配置以上的环境，可以看我之前写的博文。一、概述1.直线检测的原理介绍 （1）对于直角坐标系中的任意一点A
转载
2024-03-05 07:28:55
299阅读
单目定位和双目定位的选择，我觉得主要还是成本和时间的考虑。之前也尝试过双目定位，感觉要更精准些，但双目测距需要对两幅图像进行图像变换和极线匹配，稍微耗时了一些。这几天尝试了一下单摄像头进行测距定位，主要有两个思路： 1.定位测量插值得到每个像素的实际坐标 该方法总觉得有很大的问题：一个是摄像头安装后就必须固定不动，稍微的旋转都会导致之间测量的像素点对应的坐标偏移。另一个是人工测
转载
2024-03-18 16:37:24
228阅读
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()
转载
2024-02-12 20:25:34
474阅读
openCV里有两个函数（比较常用）处理霍夫变换直线检测，有什么区别呢。 CvHoughLine：是用于标准的霍夫变换方法 CvHoughLine2：可以使用三种霍夫变换的方法，分别是标准霍夫变换（SHT）、多尺度标准霍夫变换（MSHT）、累计概率霍夫变换（P
转载
2024-08-05 10:38:31
62阅读
文章目录图片属性OpenCV中属性介绍图片属性的获取 图片属性图片属性是指描述和定义一张图片的各种特征和参数。这些属性可以包括：图片尺寸：图片尺寸表示图片的宽度和高度，以像素为单位。它描述了图片在屏幕或打印中的显示大小。图片格式：图片格式表示图片的存储方式和编码类型。常见的图片格式包括JPEG、PNG、GIF等。图片分辨率：图片分辨率是指单位长度内所包含的像素点数，通常以“像素/英寸”（dpi）或
opencv Python 详述
霍夫直线检测
原理
其中φ为直线正切角，b为直线截距，ON为原点O到直线的垂11至直线的代数距离。由图示直线方程可由θ和ρ表示。 对于图（a）：φ=π/2+θ b=ρ/sinΘ 整理后有 其余象限同理可得同样的结果。
故可知平面内一条直线可唯一计算出唯一的ρ和θ，即xoy平面内任意条直线对应参数空间
转载
2024-04-02 00:02:04
331阅读
pt (point，磅)：是一个物理长度单位，指的是72分之一英寸。 px (pixel，像素)：是一个虚拟长度单位，是计算机系统的数字化图像长度单位，如果px要换算成物理长度，需要指定精度DPI(Dots Per Inch，每英寸像素数)，在扫描打印时一般都有DPI可选。Windows系统默认是96dpi，Apple系统默认是72dpi。 em(相对长度单位，相对于当前对象内
• 理解霍夫变换的概念 • 学习如何在一张图片中检测直线 • 学习函数：cv2.HoughLines()，cv2.HoughLinesP()霍夫变换在检测各种形状的的技术中非常流行，如果你要检测的形状可以用数学表达式写出，你就可以是使用霍夫变换检测它。即使要检测的形状存在一点破坏或者扭曲也可以使用。我们下面就看看如何使用霍夫变换检测直线。一条直线可以用数学表达式y = mx + c 或者ρ = x
转载
2024-05-06 18:15:32
133阅读
介绍我们都知道一句话：“每张照片都可以告诉我们一个故事”。图像中可能隐藏着很多信息，我们可以用不同的方式和视角来解释它。那么，什么是图像，如何处理图像？简而言之，我们可以说图像是事物的视觉表示，可以使用计算机视觉轻松处理（从机器学习的角度来看）。视频呢？视频可以描述为一组移动图像或连续帧的记录。你们中的一些人现在可能已经知道计算机视觉，可以选择跳过这一段，但是对于那些不了解它的人，可以这么说，计算
转载
2024-08-09 13:37:41
54阅读
实验四 尺寸测量 文章目录OpenCV实验附录：列表的赋值类型和py打包列表赋值BUG复现代码改进优化总结py打包 OpenCV实验计算机视觉OpenCV基础实验合辑（实验1234+扩展） 资源下载地址： 合辑：（加在下载地址后面） /87113581 讲义（包括理论、图例、PPT、实验、代码、手册）：（加在下载地址后面） /87113633matplotlib中载入中文字体plt.rcPara
转载
2023-10-29 19:14:36
148阅读
