GOCW的重点和难点就在于Csharp调用OpenCV，其中的桥梁就是CLR，当然我们也有其他方法，但是CLR是一个比较新的、比较可靠的、关键是能用的桥梁。这里关于CLR的基本原理知识、如何用于GOCW项目的相关内容加以整理思考，以图深入：
一、什么是CLR; 1、什么是CLRCLR（Common Language Runtime）是“公共语言运行时”的缩写，简单来
Android studio使用JAVA与JNI调用OpenCV 后记 1.准备材料1.在这里下载OpenCV-android-sdk下载解压后2.新建Android Studio工程3.将在工程目录下的 app/src/main 下面新建两个文件夹，分别是cpp和jniLibs，如果有就不用新建。 把OpenCV-android-sdk\sdk\native\libs中内容拷贝到jniLibs
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2024-05-04 17:33:11
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1.目录注释3rdparty：包含静止图像的解编码器的库文件和头文件apps：包含进行Haar分类器训练的工具data：包含OpenCV库及范例中用到的资源文件doc：包含生成文档所需的源文件寄辅助脚本include：包含入口头文件modules：算法模块的源代码2.modules目录注释opencv_calib3d：包含Calibration（校准）加3D的组合缩写相机标定和三维重建。基本的多视
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2024-03-12 23:25:31
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【opencv_modules.hpp】 ——定义的是OpenCV2所有组件的宏【calib3d】——其实就是就是Calibration（校准）加3D这两个词的组合缩写。 这个模块主要是相机校准和三维重建相关的内容。 基本的多视角几何算法，单个立体摄像头标定，物体姿态估计，立体相似性算法，3D信息的重建等等。【contrib】——也就是Contributed/Experimental Stuf的缩
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2024-04-19 12:41:23
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最近在做图片的处理，涉及到opencv的jni环境搭建，顺便记录下 推荐一个关于jni开发环境搭建的博客：，因为opencv的jni环境搭建差不多 一、Android Opencv jni开发环境搭建：1、下载个opencv的sdk，目前写的demo用的是：opencv-3.4.1-android-sdk 将文件夹OpenCV-android-sdk\sdk\native\jni\include拷
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2024-05-25 10:40:58
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一、基本的存储类型Mat：矩阵类，用来存储图像。Mat(size, type);
//type类型：前两位表示数据类型，C表示通道数
CV_8UC1
...
CV_32FC2
CV_32FC3
...Vec：一个主要用于存储数值向量的模板类。我们可以定义向量的类型和组件的数量：typedef Vec<uchar, 2> Vec2b;
typedef Vec<uchar, 3>
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2024-04-01 07:46:53
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因为看OpenCV源代码时候，发现自己很是吃力，所以做出如下总结，与大家分享。 接下来我给大家展示一小部分源代码：···（一定要往后看哦）···接下来主要对标记0/1/2/3几处进行详细说明
语法解析：
0：类模板 + public继承
1：typedef typename 作用
2：构造函数，参数初始化列表
3：（）重载//子类
0： template<class Op, class
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2024-04-07 08:22:19
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OpenCV 3.x 与之前版本的不同
1）以C++ 风格API为主，C 风格的API 最终可能会取消。
2）C++ API 更加简洁，引入很多C++面向对象的特性
3） 算法都将继承自 cv::Algorithm 接口。
4） 模块分类细化，意义和功能明显。
源代码结构
1）3rdparty/，OpenCV 依赖的第三方库，比如：ffmpeg，jpg、
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2024-03-01 11:41:07
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【blog算法原理】Opencv中直线的表示方法
一、问题的提出：
在实际项目编写过程
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2024-05-09 08:14:48
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# Python OpenCV 结构相似性分析
在计算机视觉领域，图像相似性度量是一个重要的研究方向。OpenCV是一个强大的开源图像处理库，它提供了多种工具来实现图像处理和相似性分析。其中，结构相似性（Structural Similarity）是评价图像质量的一种方法。它通过考虑亮度、对比度和结构信息来比较两幅图像的相似性。
## 结构相似性简介
结构相似性指标（SSIM）是由Wang等
整理一下最近的工作，记录关于单目散斑结构光的技术实现，本文先对原理进行简单阐述，梳理，下一章节开源基于opencv的C++原理性代码。 单目散斑结构光的三维重建，最早见于微软2010的Kinect，用在游戏领域，但被很多大厂与学校用在机器人、SLAM
基本数据类型cv::Vec类cv::Vec<>是固定向量类，不同与STL的vector是动态向量，更像是STL的array，长度固定；如cv::Vec<int,6> ivec6; 有已经内置的别名：cv::Vec{2,3,4,6}{b,w,s,i,f,d}cv::Vec{2,3,4,6}{b,w,s,i,f,d}
//内置的类型重命名：typedef Vec<ucha
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2024-07-08 21:00:31
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引子光波波前误差是影响发射激光束的质量或光学成像质量最主要的因素，但在自适应光学系统中，一般不能直接获得光波波前误差的数据以进行校正，而只能测得离散的波前斜率或离焦面上的光强分布，这就需要从上述离散数据中恢复出连续的波前形状。同时，测得的波前数据中，通常还包含有测量误差，也需要利用波前上全部数据来平滑个别测量点的误差。这两方面的工作，都属于波前重构的内容。——周仁忠. 自适应光学[M]. 国防工业
1.图像分类rgb图像、灰度图像、二值图像2.修改像素颜色可以对多个像素处理image[100:150,100:150] = [255,255,255] (这是一个彩色图像)3.使用numpy包访问像素创建图像： np.ones((101,101,3))获得像素：image.item(x,y,color) (相对于彩色图片)修改像素：image.itemset((x,y,c
本次实验包含两个题目砖块的检测与位姿估计窗户的检测与位姿估计2019-4-28更新：针对4类RGB-D数据，已将深度数据和可见光数据进行对齐给出数据读取的代码demo给出相机的内参信息注：此次更新将会替换之前数据集的说明 在文件夹OpenCV实验1中2019-4-27更新中，为一个压缩包1 砖块的检测与位姿估计现有三种尺寸的砖块，尺寸信息已知，要求检测出砖块，并计算出其姿态信息。砖(小)：尺寸0.
标定前准备标定投影仪之前需要已经将相机标定完成，获得了相机的内外参数。一个白板，一部分有棋盘格一部分是空白的。固定好的相机和投影仪。标定原理单目结构光投影仪的标定是将投影仪看成一个“逆过来”的照相机，开始我不太明白逆着的相机是啥子意思，现在我明白了就是把投射到标定板上的图案看成要拍摄的“物”，计算机传递给投影仪的图片就是“照相机（投影仪）”拍到的像。标定相机之后，根据获得的内外参数，可以提取标定
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2024-08-22 11:33:53
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安装cv2其实超简单的，在命令行CMD里输入一句话就OK~pip install python-opencv
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2023-07-12 11:40:40
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这里要感谢这篇博主的文章 部分内容转载自此 opencv在2.3版本之前 都是用的c语言实现的 而在2.3以后的版本 做了很多重大的改变 其中最主要的是用c++重写大部分结构 然后文件的结构和2.0之前的也有很多不同 然后对库的结构进行了合理的规划拆分 core——定义了基本数据结构，包括最重要的M
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2017-08-15 16:52:00
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自己的一些理解，仅供参考。模板匹配无法就是在目标图中找出与模板图最相似的对应的坐标位置 。通过整体图像的整体灰度值来判断就是灰度匹配；通过图像的边缘信息来判断就是形状匹配；通过图像的角点等特征点来判断就是特征匹配。模板匹配中，最重要的就是定义两幅图像的相似度，根据相似度的最值即可在目标图中找到对应的坐标。定义两幅图片相似度需要根据图片的实际情况选择，OpenCV这里提供了包含以下方法，MATLAB
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2023-11-07 23:33:52
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基于C++的OpenCV项目实战——零部件的自动光学检测一、背景首先任务背景是AOI（自动光学检测）最重要的目的在于：将前景和物体进行分割与分类；场景示意图：需要注意，在螺母的传送带上，需要有前光和背光，给物体打光才能够拍摄清晰的图像； 二、基础知识首先分为以下几步：1、噪声抑制（预处理）2、背景移除（分割）3、二值化4、连通域、轮廓查找算法 降噪算法： 先使用中值滤波对椒盐噪声进行过滤，
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2023-09-25 18:45:46
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