废话还是那句话，网上搜得到的文档比和尚的头发还少，直接啃源码吧，啃了半天，终于啃到了一个类：XMLMessageTemplateLoader没错，就是字面意思，把模板.xml文件直接转成模板对象。我主要任务就是解析，也就是数据跟模板都有现成的了，只需要通过模板把数据流解析出来就行，k看到这玩意，然后再结合上一篇的方法，应该就可以解析出来了，我仿佛看到了胜利的曙光。在我一顿猛如虎的操作之
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2024-06-04 17:01:19
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遇到的问题，下面就详细介绍一下cvMatchShape的含义以及用法使用Hu矩进行匹配：double cvMatchShapes(
const void* object1,
const void* object2,
int method,
double parameter = 0
);这个函数的第一个参数为待匹配的物体1第二个参数为待匹配的物
翻译自 Contour in OpenCVContoursContours 可以简单的理解为一条连通连续点的曲线(沿着边缘)，有同样的颜色或者强度。在进行形状分析，目标检测和识别时很有用处。为了更好了精度，使用二值化的图像。在寻找轮廓之前，先对图像应用二值化阈值或者canny 边缘检测等技术。在OpenCV中，寻找轮廓是：在黑色背景上寻找白色物体，所以一定记住，被检测的对象应该是白色的，背景是黑色
一、What is vector？ vector(向量): C++中的一种数据结构,确切的说是一个类.它相当于一个动态的数组,当程序员无法知道自己需要的数组的规模多大时,用其来解决问题可以达到最大节约空间的目的. 用法: 1.文件包含:
import numpy as npimport cv2 as cvfrom matplotlib import pyplot as plt# 1.读取图像img = cv.imread("./1.jpg")# 2.Fast角点检测# 2.1创
原创
2022-06-01 17:41:44
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文章目录1 图像的特征（角点特征）2 角点检测（旋转不变性）2.1 Harris角点检测2.1.1 思想2.1.2 原理2.1.3 代码实现2.1.4 优缺点2.2 Shi-Tomasi角点检测2.2.1 原理2.2.2 实现3 角点检测（尺度不变性）3.1 SIFT角点检测3.1.1 算法原理3.1.2 基本流程3.1.2.1 尺度空间极值检测3.1.3 代码实现3.2 SURF角点检测3.2
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2024-10-18 21:24:02
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写在前面的话：最近做双目匹配，需要用到OpenCV的特征识别匹配，但是对于低反射率物体即使投影了随机散斑之后出来的效果依旧很差，于是乎看看特征匹配的源码，看看能不能从原理上有所发现（用的knnMatch并且已经极线对准，可是效果在有的图上比较凉凉）。废话不多说，这篇博文讲的是看源码学习OpenCV，仿佛没找到比较好的文章，于是，自己看，写一个。后续有发现的话在后面补充。环境：OpenCV3.2源码
Opencv学习之角点检测角点检测在图像处理和计算机视觉领域，兴趣点（interest points），也被称作关键点（key points）、特征点（feture points）。它被大量用于解决物体识别、图像识别、图像匹配、视觉跟踪、三维重建等一系列的问题，如果能检测到足够多特殊的点，同时它们的区分度很高，并且可以精确定位稳定的特征，那么这个方法就具有使用价值。 图像特征类型被分为以下三种：
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2024-03-22 13:58:07
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Harris角点检测如果某一点在任意方向的一个微小变动都会引起灰度很大的变化，那么我们就把它称之为角点。 角点作为图像上的特征点，包含有重要的信息，在图像融合和目标跟踪及三维重建中有重要的应用价值。它们在图像中可以轻易地定位，同时，在人造物体场景，比如门、窗、桌等处也随处可见。因为角点位于两条边缘的交点处，代表了两个边缘变化的方向上的点，所以它们是可以精确定位的二维特征，甚至可以达到亚像素的精度。
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2024-03-27 15:50:22
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定义：模板匹配是一项在一幅图像中寻找与另一幅模板图像最匹配(相似)部分的技术.如何实现：我们需要2幅图像:原图像 (I): 在这幅图像里,我们希望找到一块和模板匹配的区域模板 (T): 将和原图像比照的图像块我们的目标是检测最匹配的区域:为了确定匹配区域, 我们不得不滑动模板图像和原图像进行 比较 :通过 滑动, 我们的意思是图像块一次移动一个像素
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2024-05-21 12:03:52
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功能在父图像中寻找幅图像中的子图像相关APICV::matchTemplate(InputMat,//原图像InputMat,//模板图像OutputArray result,//输出结果，必须是单通道32位浮点数，假设原图像widthheight，模板图像WIDTHHEIGHT,则结果必须为width-WIDTH+1，height-HEIGHT+1的大小input method,//使用的匹配方法InputArray mask=noArray()//(optional))...
原创
2021-07-13 18:22:17
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今天学习角点检测的一个Fast算法，顾名思义，很快！FAST 算法1: 在图像中选择一个像素点角点，N一般是12，记住哈，是
原创
2022-12-14 16:24:35
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一、背景：了解FastApi，一个从FastApi的readme文档入手（https://github.com/tiangolo/fastapi/blob/master/README.md），另一个是理解FastApi的作者tiangolo开发FastApi的缘由（https://fastapi.tiangolo.com/alternatives/ →
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2023-07-27 22:23:02
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SIGCOMM ’13 总结：RMT(Reconfigurable Match Tables) 因此在本文中，对MMT模型进行了改进，将改进后的模型称为RMT。类似于MMT，理想的RMT模型支持流水阶段的集合，每一个流水阶段都有一张宽度、深度不受限的流表。RMT从以下四个方面改进了MMT模型，并支持 ...
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2021-05-11 09:11:00
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函数签名：void matchTemplate(InputArray image,
原创
2021-07-23 17:22:10
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此opencv系列博客只是为了记录本人对<<opencv3计算机视觉-pyhton语言实现>>的学习笔记,所有代码在我的github主页https://github.com/RenDong3/OpenCV_Notes.欢迎star,不定时更新...在前面我们已经陆续介绍了许多特征检测算子，我们可以根据图像局部的自相关函数求得Harris角点，后面又提到了两种十分优秀...
原创
2021-09-01 15:11:55
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角点检测(Corner Detection)是计算机视觉系统中用来获得图像特征的一种方法，广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维建模和目标识别等领域中。也称为特征点检测。一、角点（corner） 角点通常被定义为两条边的交点，或者说，角点的局部邻域应该具有两个不同区域的不同方向的边界。更严格的说，角点的局部邻域
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2024-05-08 17:26:05
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目标理解FAST算法的基本原理使用OpenCV的FAST函数进行角点（corners）检测原理我们已知很多种特征检测的方法，而且它们其中很多效果都非常不错。但是，当从一个实时运行的程序角度出发，它们还不够快。一个最好的例子就是SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）移动机器人，它的可计算资源是受限的。作为上述问题的一个解决方法，FAST（Feature
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2022-01-05 10:14:35
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第一次写技术Blog，准备走上computer vision的道路，那就必不可少的需要求助，由于在也得到了太多的帮助，于是决定把自己学到的东西都放在公开平台上，希望也能帮助到你，也欢迎广大网友发现问题，及时指正。废话不多说，开始这篇对在cv领域产生革命性影响的RCNN的进化版Faster RCNN的究极详解。1.把总结写在前面，先说一说Faster RCNN包含那些重点且它们都是干嘛的，如
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2024-04-16 09:52:53
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我们已经学习带走几个特征检测器，它们都really good , 但是从实时的角度来说，它们的速度还不够快.作为解决方案，FAST（加速段测试的特征）算法由Edward Rosten和Tom Drummond在2006年的论文“Machine learning for high-speed corner detection”中提出（后来在2010年修订）。FAST 全称 Features from
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2023-07-05 22:47:22
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