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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2024-07-15 16:32:55
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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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2024-06-20 12:40:44
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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。
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
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2024-06-19 15:39:05
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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
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2023-07-16 19:24:31
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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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2023-10-07 17:40:17
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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
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2023-08-12 21:53:48
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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
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2024-04-11 10:10:11
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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
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2024-03-14 07:30:58
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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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2024-02-05 15:25:21
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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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2024-04-09 09:25:05
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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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2024-03-06 17:43:46
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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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2024-04-19 14:00:30
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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
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2023-11-02 13:59:12
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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：
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2024-05-03 13:15:54
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