本节用来总结SLAM学习过程中,用到的重要的opencv函数CalcopticalFlowPyrLK()功能使用具有金字塔的迭代Lucas-Kanade方法计算稀疏特征集的光流。void cv::calcOpticalFlowPyrLK	(	
    InputArray 	prevImg,
    InputArray 	nextImg,
    InputArray 	prevPts,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-10-28 21:05:45
                            
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            注释:本文翻译自OpenCV3.0.0 document->OpenCV-Python Tutorials,包括对原文档种错误代码的纠正该章节分为以下四个小节:(一)     Contours:Getting Started(轮廓:开始)(二)     Contours Features(轮廓特征)(三)&nbs            
                
         
            
            
            
            对于直线检测有很多种方法,目前,接触的检测精度最高的应该LSD,LSD你可以在github上直接获取源码也可以直接在opencv中调用。其中我调试好的LSD源码可以私信我。---->There are many methods for line detection, at present, the contact detection accuracy should be the highes            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            首先推荐一本书:《OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook》网上可以下载到这本书的英文版,貌似没有翻译的。这本书的特点是里面的程序不是那种为了演示函数功能而写的面向过程的小程序,而是用面向对象的思路写的大程序,不过他是一步一步教你写出来的,也不要有太大压力。 任何图像处理算法,都是从操作每个像素开始的。即使你不会使用Ope            
                
         
            
            
            
             一、角点检测的相关概念二、Harris角点检测——cornerHarris()参考网址:  #include "opencv2/opencv.hpp"
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
void main()
{
    Mat img = imread("E://3.jpg"            
                
         
            
            
            
            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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            # 使用 Java OpenCV 查找线段端点
在计算机视觉领域,线段检测是一个重要的任务,特别是在图像处理中。使用 OpenCV 库,我们可以方便地实现线段检测,以及进一步提取线段的端点。本文将为您介绍如何使用 Java 结合 OpenCV 来查找线段的端点,具体流程以及代码示例。
## 主要流程
整个过程可以分为以下几个步骤:
1. **加载图像**:使用 OpenCV 读取输入图像。            
                
         
            
            
            
            1、学习目标 在Python中如何使用OpenCV查找轮廓和绘制轮廓。 2、使用的函数方法 轮廓是形状分析和物体检测和识别的有用工具。 函数从二进制图像中检索轮廓。 cv2.findContours() cv2.drawContours() 3、程序 结果 程序中的函数方法讲解: 轮廓为将所有连续的像素点(沿着边界)连接在一起的曲线,这些像素有相同的颜色或者灰度。 (1) 寻找轮廓cv2.find            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            最近做三角剖分发现了一篇很好的博客,其中的代码都可以实现,特在此分享给大家,希望可以一起学习,有问题共同探讨。Delaunay三角剖分是1934年发明的将空间点连接为三角形,使得所有三角形中最小角最大的一个技术。如果你熟悉计算机图形学,你便会知道Delaunay三角剖分是变现三维形状的基础。如果我们在三维空间渲染一个,我们可以通过这个物体的投影来建立二维视觉图,并用二维Delaunay三角剖分来分            
                
         
            
            
            
                    最近在学习进行车道线的端点检测,网上较多的为车道线检测,而缺少端点检测这一方面的内容,于是决定将自己的一些尝试的方法记录下来。使用图像        读取图片非常简单,只需要直接调用opencv读取图片的函数就可以,读取车道线图片后首先进行图片灰度化与边缘检测。 边缘检测Mat gray, b            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            废话少说,先上图: 
      一直想训练一个目标检测的级联分类器,花了一天的时间阅读其他优秀博客,然后自己实践了一下,里面也遇到一些坑,希望能给阅读本文章的读者带来帮助。 
     opencv 已经提供了训练好的人脸和眼睛的目标检测的xml文件 ,可以做到检测视频图像中是否有人脸  ,但无法做到 像dlib提供的人脸的具            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在进行SIFT特征提取时,由于会提取数量较多的尺度空间特征点,会导致特征向量提取和特征点匹配环节的用时较长。在三维测量等应用条件下,角点是进行测量的关键点,因此采用Shi-Tomasi或Harris角点检测提取关键的特征点,可以减少冗余无效的特征点,提升运算的实时性。接下来介绍在编程时遇到的两个问题:1.如何用角点提取结果生成特征描述子Shi-Tomasi角点检测函数如下:goodFeatures            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            首先上图:这里的目标是寻找六条线段的交叉点,我一开始看到这个图片的时候觉得很简单,认为通过霍夫找线段然后求取交叉点就能实现,果不其然,我想太多了,经过对OpenCV里HoughLinesP()函数的参数的各种调节,始终找不到所有的完整的线段,我觉得很大的原因可能是因为图片像素过高,后面我会继续摸索。下面带来博客大神实现的方法(也存在一定的瑕疵,但效果已经很不错了):算法实践:1、这样一个图像,单通            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。?个人主页:Matlab科研工作室?个人信条:格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法       神经网络预测       雷达通信       无线传感器       &            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 ?个人主页:Matlab科研工作室?个人信条:格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法       神经网络预测       雷达通信       无线传感器                   
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-06-24 08:28:34
                            
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            Q1:maven是干啥的 Q2:Mybatics是干啥的? Q3:我的Mysql账户和密码是多少来着?Q4:pom.xml的作用与意义 添加启动类  在com.demo路径下创建Controller的包,用于页面交互  demo好像并不难 导入依赖包如果以跑通程序为目的,不妨先从简单的环境配置与实现一些基本的程序开始入            
                
         
            
            
            
            Parseval 定理   有限上序列x{k}的离散fourier变换是正交变换,满足Parseval能量守恒定理,反映了序列在时域的能量等于其变换域的能量。    关于能量定义:信号幅度平方的积分,如果是数字信号,能量就是各点信号幅度值平方后的求和。    论坛帖子中关于等式关系给出的结论是:求和 (x(tn)^2)T=RMS^2*Ttotal=求和(P(fn))△f*Ttotal  其中,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.切面术语Aspect【切面】:横切多个类的关注点的模块化。事务管理是企业Java应用程序中横切关注点的一个很好的例子。在Spring AOP中,切面是通过使用标准类(基于schema的风格)或使用@Aspect注解标注的标准类(@AspectJ风格)来实现的。Join point【连接点】:Spring并没有抽象自己的连接点,而是复用AspectJ第三方包的JointPoint。切面规范并不是            
                
         
            
            
            
            Endpoint1、他是一个字节编号的,数据收和发送的基本单元,在模块通信的时候,发送模块必须指定收发双方模块的网络地址和端点。2、端点要使用必须要和模块里的某个任务挂钩定义;首先每一个端点可以看成是一个1个字节数字编号的开有一扇门的房间,数据最终的目标是进入到无线数据包指定的目标端点房间,而取无线数据这个相关的代码在任务事件处理函数里,TI协议栈有那么多的任务事件处理函数,所以必须要指定在哪个任            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ://storysky.blog.51cto.com/628458/1158707/【Kibana和logstash日志分析】windows dos命令行中查看文本文件中的内容的命令式typetype filename            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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