上一章节，我们在使用图像轮廓发现的时候使用了图像边缘检测，一次来提高图像轮廓发现的准确率。事实上在计算机的各个领域都有图像边缘检测的身影。边缘检测一大优点就在于可以大幅度减少数据量，并且提出可以认为不相关的信息，保留了图像的结构属性。边缘检测的方法有很多，但是绝大部分都可以分为两大类，第一类是基于搜索，也就是通过寻找图像一阶导数中的最大值和最小值来检测边界，通常是定位在梯度最大的方向。其次是
转载
2024-04-22 14:56:19
160阅读
文章目录轮廓查找cv2.findContourscv2.drawContours示例对象测量cv2.contourAreacv2.arcLengthcv2.boundingRectcv2.moments示例 轮廓查找cv2.findContours在二值图像中查找轮廓findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]
转载
2024-03-15 09:40:25
165阅读
极坐标变换就是将图像在直角坐标系与极坐标系中互相变换，形式如图3-26所示，它可以将一圆形图像变换成一个矩形图像，常用于处理钟表、圆盘等图像。圆形图案边缘上的文字经过及坐标变换后可以垂直的排列在新图像的边缘，便于对文字的识别和检测。 OpenCV 4中提供了warpPolar()函数用于实现图像的极坐标变换，该函数的函数原型在代码清单3-38中给出。void cv::warpPolar(Input
转载
2024-06-19 15:39:05
81阅读
在图像处理中，经常需要对图像内的一些轮廓进行特殊处理，这时候可能需要使用坐标转换功能。例如下面的轮廓中，在找到最小外接矩形后，就需要对轮廓已最小外接矩形的坐标进行处理。在一幅图像的坐标系中，通常将左上角坐标作为原点（０，０），水平向右和垂直向下的方向分别为ｘ轴和ｙ轴的正方向，称为 ＸＹ 坐标系。现以最小 外 接 矩 的 一 个 顶 点 为 坐 标 原 点， 两条垂直邻边为坐 标 轴 建 立 新 坐
转载
2023-07-16 19:24:31
364阅读
霍夫变换不仅可以找出图片中的直线,也可以找出圆,椭圆,三角形等等,只要你能定义出直线方程,圆形的方程等等.不得不说,现在网上的各种博客质量真的不行,网上一堆文章,乱TM瞎写,误人子弟.本身自己就没有理解的很清楚,又不去读算法实现的源码,写的云山雾罩的,越看越懵逼.霍夫变换本身的思路是很简明的.这篇文章我们就以霍夫直线变换说明算法的思想.霍夫变换思考一下,二维平面里我们怎么表达直线. 有两种表达方式
opencv 中的图像坐标问题：原图中的坐标、Point 类中的坐标1、原图中的坐标 (x, y) 在 opencv 中，读入的图像 source 其 X 坐标为 source.rows，即为图像的高；Y 坐标为 source.cols，即为图像的宽。 2、Point 类中的坐标 Point(x, y) 在 Point 类中，点的坐标 (x, y) 表示为该点在原图像中的 ( 宽度，高度 )，正好
转载
2024-03-14 07:30:58
635阅读
实验基础 本次实验通过一个简短的例子，主要来说明下面4个问题： 1. 坐标体系中的零点坐标为图片的左上角，X轴为图像矩形的上面那条水平线；Y轴为图像矩形左边的那条垂直线。该坐标体系在诸如结构体Mat,Rect,Point中都是适用的。（OpenCV中有些数据结构的坐标原点是在图片的左下角，可以设置的）。 2. 在使用image.at<TP>(x1, x2)来访问图像中点
转载
2023-08-12 21:53:48
198阅读
图像基本知识 图像是由像素组成的，而像素实际上就是带有坐标位置和颜色信息的点。我们把图片想象成由若干行，若干列的点组成的， 现实中有RGB颜色系统，我们可以把图中任意一点（位置在第m行，第n列）的点A表示为A[m,n] = [blue,green,red]图片数据解读m |A点在图像中的第m行 n |A点在图像中的第n列 blue |表示蓝色，三原色（RGB）的第一个数值 green|表示绿色，三
转载
2024-04-11 10:10:11
178阅读
# Redis查找坐标实现流程
## 引言
在开发中，我们经常需要使用到缓存来提高系统性能。Redis是一个开源的高性能的键值存储系统，广泛应用于各个领域。本文将介绍如何使用Redis来实现查找坐标功能，并提供相应的代码示例。
## 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开启Redis服务
开启Redis服务 --> 连接到Redis
原创
2023-08-20 03:29:57
63阅读
opencv实现坐标旋转（教你框住小姐姐） 一、项目背景最近在做一个人脸检测项目，需要接入百度AI的系统进行识别和检测。主要流程就是往指定的URL上post图片上去，之后接收检测结果就好了。百度的检测结果包含这样的信息： left - 人脸区域离左边界的距离 top - 人脸区域离上边界的距离 width - 人脸区域的宽度 height -&nbs
转载
2023-12-22 10:31:06
49阅读
代码一：点击时显示坐标，鼠标移动时不显示。 [cpp] #include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <stdio.h>
IplImage* src=0;
void on_mouse( int event, int x, int y, int flags, void* ustc)
{
转载
2024-01-09 18:54:51
105阅读
文档才是最重要的，所有函数都能在文档中找到opencv文档 顺便说我用的IDE QTcreator，工作空间不在源码处，而在debug里，因此所需文件要放在那里 具体目录在项目-运行-working dictionary查看关于坐标轴注意opencv内置的所有函数的坐标系都是左上角为原点，右方为x轴，下方为y轴 rows指y轴方向，cols指x轴方向 Mat的构造函数是先列后行，即先y后x，因为考
转载
2024-04-22 13:02:48
48阅读
前言 相信很多朋友在使用OpenCV的时候会遇到一个小问题，且有时候对这样的小问题没有引起足够的重视，或者通过表面想当然的去编程，所以调试代码时出现一些莫名其妙的问题，最后发现问题时时间已经过去了一大把。最近我在调试一个项目时就遇到过这种情况，即Mat::at(x,y)和Mat::at(Point(x, y))的区别，我在项目中把这2种看成效果一样的，结果这个问题调试时纠结了2天（因
转载
2024-03-15 19:55:39
52阅读
文章目录学习目标一、极坐标变换原理1.1、笛卡儿坐标转换为极坐标1.2、极坐标转换为笛卡儿坐标1.3、利用极坐标变换对图像进行变换二、常见极坐标变换函数2.1、线性极坐标函数linearPolar()2.2、对数极坐标函数logPolar()三、 总结 学习目标 熟悉极坐标变换原理 了解常见极坐标变换函数 C++实现极坐标变换案例一、极坐标变换原理 之前介绍的几种
转载
2024-05-21 12:43:44
713阅读
点赞
一、项目背景最近在做一个人脸检测项目，需要接入百度AI的系统进行识别和检测。主要流程就是往指定的URL上post图片上去，之后接收检测结果就好了。百度的检测结果包含这样的信息：人脸区域离左边界的距离 top - 人脸区域离上边界的距离 width - 人脸区域的宽度 height - 人脸区域的高度 ratation 人脸框相对于竖直方向的顺时针旋转角[-180, 180].如
转载
2023-11-02 13:59:12
101阅读
几何变换 分两个步骤：空间坐标变换→插值算法空间坐标变换包括三类：仿射变换、投影变换、极坐标变换仿射变换：仿射变换的功能就是实现图片的平移、缩放、旋转。实现此功能的核心是拥有一个仿射变换矩阵，如下所示：其中矩阵A即为仿射变换矩阵，此矩阵需自己提供。进行仿射变换之后就需要用到插值算法才能将其运用到几何变换的图像中去。主要原因是插值后的坐标点有可能不是整数，插值是将小数变为整数。插值算法：
转载
2024-05-03 13:15:54
78阅读
目标在本节中我们将学习多视图几何的基础知识我们将了解什么是极点，极线，极线约束等。基础概念当我们使用针孔相机拍摄图像时，我们失去了重要信息，即图像深度。 或者图像中的每个点距相机多远，因为它是3D到2D转换。 因此，是否能够使用这些摄像机找到深度信息是一个重要的问题。 答案是使用不止一台摄像机。 在使用两台摄像机(两只眼睛)的情况下，我们的眼睛工作方式相似，这称为立体视觉。 因此，让我们看看Ope
转载
2024-06-26 06:41:03
43阅读
1. Finds an object pose from 3D-2D point correspondences.bool solvePnP(InputArray objectPoints, InputArray imagePoints,
InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs,
转载
2023-09-27 15:24:01
311阅读
当今,由于数字图像处理和计算机视觉技术的迅速发展,越来越多的研究者采用摄像机作为全自主用移动机器人的感知传感器。这主要是因为原来的超声或红外传感器感知信息量有限,鲁棒性差,而视觉系统则可以弥补这些缺点。而现实世界是三维的，而投射于摄像镜头(CCD/CMOS)上的图像则是二维的，视觉处理的最终目的就是要从感知到的二维图像中提取有关的三维世界信息。简单说来就是对机器人周边的环境进行光学处理
选择题1 答案：D2 答案：A 此代码为PHP语言。3 答案：A4 答案：D 当一个优先级高的线程进入就绪状态时，它只是有较高的概率能够抢到CPU的执行权，不是一定就能抢到执行权。 当前线程调用sleep()方法或者wait()方法时，只是暂时停止了该线程的运行，进入阻塞状态，不是终止线程。 当创建一个新的线程时，该线程也加入到了抢占cpu执行权的队伍中，但是是否能抢到，并不清楚。 线程
