如果一个点在两个正交方向上都有明显的导数，则我们认为此点更倾向于是独一无二的，所以许多可跟踪的特征点都是角点。 一下为角点检测中用到的一些函数 cvGoodFeaturesToTrack采用Shi和Tomasi提出的方法，先计算二阶导数，再计算特征值，它返回满足易于跟踪的定义的一系列点。 void cvGoodFeaturesToTrack(
const Cv
张正友标定法一、概述基于2D平面靶的摄像机标定法，又称张正友标定法。该方法要求摄像机在两个以上不同的方位拍摄一个平面靶标，摄像机和2D平面靶表都可以自由移动，且内部参数始终不变，假定2D平面靶标在世界坐标系中的z=0，那么，通过线性模型分析就可以计算出摄像机参数的优化解，然后用最大似然发进行非线性求精。在这个过程中得出考虑镜头畸变的目标函数后就可以求出所需的摄像机内、外参数。这种标定方法既具有较好
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2024-06-14 23:35:30
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模型介绍OpenVINO支持头部姿态评估模型，预训练模型为：head-pose-estimation-adas-0001，在三个维度方向实现头部动作识别，它们分别是：pitch是俯仰角，是“点头“
yaw是偏航角，是‘摇头’
roll是旋转角，是“翻滚它们的角度范围分别为：YAW [-90,90], PITCH [-70,70], ROLL [-70,70]这三个专业词汇其实是来自无人机与航空领域
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2024-03-29 14:45:00
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在代码中我们知道了ABC，DEF等六个点的坐标，现在需要求出∠A 和 ∠D 的度数。怎么计算？ （这个其实是一道数学题，只是需要我们用代码写出来，先来回顾一下之前的三角函数和反三角函数）1、三角函数锐角三角函数进行角度计算的时候，我们先来回顾一下三角函数，当我们需要计算某个角的三角函数时，我们可以通过构造直角三角形，即把这个角放到某个直角三角形中，然后利用这个直角三角形的三条边长进行相关的三角函数
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2023-09-21 09:46:20
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函数 poscount = icvGetHaarTrainingDataFromVec( training_data, 0, npos,(CvIntHaarClassifier*) tcc, vecfilename, &consumed )负责从正样本集*.vec 文件中载入 count（npos）个正样本。在程序第一次运行到此（即训练第一个分类器之前）时，只要正样本集中有 c
## Python正玹函数求角度
### 引言
在数学中，我们经常需要计算两个向量之间的角度。在计算机编程中，Python是一种常用的编程语言，它提供了许多函数和库来帮助我们进行数学运算。其中一个重要的函数是正玹函数（arcsine function），它可以用来求解角度。
本文将介绍Python中的正玹函数的使用方法，并通过代码示例来帮助读者更好地理解。
### 什么是正玹函数？
正玹
原创
2023-08-19 08:14:38
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# 使用 Python 和 OpenCV 计算图像角度的完整指南
在计算机视觉的领域，图像角度的计算是一个重要的应用。无论是对图像进行矫正，还是在图像处理中提供视觉信息，我们都可能会遇到需要计算角度的情况。本文旨在指导刚入行的小白如何使用 Python 和 OpenCV 库来实现图像角度的计算，以下是我们要完成的步骤。
## 章节流程
| 步骤 | 描述
Harris角点检测论文“A combined corner and edge detector”，关于HARRIS角点检测有很多文章已经说的挺好的，如[3][4]，在这篇文章，将简单介绍Harris角点检测，更主要是研究背后的数学原理，以及更深层次的理解协方差矩阵，特征值和特征向量在图像中更多的应用。并用简单的python代码实现该算法
Harris角点检测的基本思想是
一、前言这是我见过很详细的教你如何使用的PyQt5来完成UI界面设计的，专注于UI界面设计。对我而言，这教程就像是一个实用工具，因为我只需要能够显示图像并展示模型推理的结果即可。最近一直在努力改进网络和编写脚本，已经有一段时间没写博客了。因此，我打算重新整理这位博主的内容，争取以更简单的方式呈现。二、UI界面设计预览图如下所示：这里我们主要讲解代码部分，UI文件我会直接的提供给大家，大家可以下载下
要在OpenCV中计算直方图，可调用函数calcHist(),void calcHist(const Mat* images,//源图像
int nimages,//源图像的个数。设为1，则仅为一个图像的直方图
const int* channels,//使用的通道
InputArray mask, //掩码，（可设置哪些像素不参与直方图计算）
OutputArray hist, /
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2024-06-05 12:48:54
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前言由于最新版的OpenCV 4.1需要CMake 3.5.1版本，因此需要保证电脑中安装的CMake编译器版本高于3.5.1。可以通过代码清单1-2中的命令安装最新版CMake。 代码清单1-2 安装最新版CMake命令
1. sudo apt-get update
2. sudo apt-get up
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2024-08-08 19:37:33
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CVPR2020数据集CVPR2020上开源的十个最有用的数据集，用数据来构建更好的人工智能，数据搬运工从来不应该缺席！下面就是十个数据集的分别解释：01FaceScape一个大规模高质量的3D人脸数据集，包括18760张高质量3D人脸模型，对938名志愿者实现20种表情采集，该数据训练可以实现对单张图像预测3D人脸的细节。适应于非商业开源项目。数据集下载地址：https://facescape.
第三节 矩阵操作OpenCV对矩阵操作提供了丰富的操作函数。本节将详细描述常用基本的矩阵和图像算子。1、cv::abs 和cv::absdiffcv::abs：计算矩阵每个元素的绝对值。float data[] = {-1,-2,-3,4,5,6,7,8,9};
cv::Mat m1(cv::Size(3,3),CV_32FC1,data);
cv::Mat m2 = cv::abs(m1);
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OpenCV4函数+基本功能说明引言一、基础函数使用Imread函数——读取图片namedWindow函数——创建自定名窗口imshow函数——将自定名的窗口展示destroyWindow函数——关闭窗口imwrite函数——将图片输出到文件copyTo函数+图像掩膜（mask）ROI区域——图片选择区域使用cvtColor函数——颜色转化threshold函数——二值化create函数——创建
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2024-09-03 11:34:02
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文章目录一、ORB算法原理1.特征点提取2.特征点编码3.opencv实现4.算法优缺点二、SIFT算法原理1.特征点提取2.特征点描述3.算法优缺点三、SURF算法原理1.特征点提取2.特征点描述3.算法优缺点 一、ORB算法原理全名Oriented FAST and Rotated BRIEF算法，是指它基于FAST算法提取特征点，并基于BRIEF算法构建特征点的描述子，在他们原有的基础上进
OpenCV仿射变换——旋转一、原理与数学推导1.1图示1.2公式推导：二、实现代码三、运行结果3.1图片效果：3.2仿射矩阵M 一、原理与数学推导1.1图示1、旋转前和旋转后位置关系图，θ是旋转的角度2、首先需要平移一次，将图像平移到所要得到的旋转后矩阵的中心，这里需要通过计算旋转后的cv::Mat对象大小3、通过中心点为旋转中心，旋转图像1.2公式推导：假设旋转角度为θ，旋转中心为图片对象的
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2024-02-16 16:49:16
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文章目录● opencv文字旋转 putText旋转90°1. cv::getTextSize获取文字的尺寸textSize2. 设置文字图像textImg尺寸格式3. 将文字绘制在文字图像textImg上4. 对文字图像textImg进行旋转5. 在原图img上设置用来放置文字图像textImg的roi区域5.1 矩形区域roi5.2 行列范围roi6. 将文字图像textImg放置在roi区域
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2024-02-24 06:44:46
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下面的代码通过计算图像中给定区域的方向梯度直方图来估计图像的旋转角度主要内容包括：一、计算局部图像块方向梯度直方图的函数二、把给定图像按照给定的角度旋转三、如何利用旋转后的图像的方向梯度直方图和原图像的方向梯度直方图来估计旋转角度四、绘制方向梯度直方图计算效果如下次：主要代码如下：// LocalHistogramOfOrientedGradients.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
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2024-05-16 10:26:12
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欢迎访问人工智能社区 studyai.com studyai.com 下面的代码通过计算图像中给定区域的方向梯度直方图来估计图像的旋转角度主要内容包括：一、计算局部图像块方向梯度直方图的函数二、把给定图像按照给定的角度旋转三、如何利用旋转后的图像的方向梯度直方图和原图像的方向梯度直方图来估计旋转角度四、绘制方向梯度直方图计算效果如下次：主要代码如下： // Local
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2024-04-23 11:35:45
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从一月到现在一直有一个问题比较烦人，就是这相机标定的问题，这个问题使用相机的人基本都会先去做这个，很多人在这问题上做研究，有很多种，基于各种模型的，而且算法都比较成熟。我们一开始就把问题想简单了，因为OPENCV说里面已经写好了，直接掉出来用就行了。实现确实如此，从开始就出OPENCV，用一周的之间就写了出来代码，拿别人的相片一看，呵呵呵，还行，结果和别人的差不多，那是就像这时到此结束了.....
