刚接触openCV，还是智能跟随小车的项目。使用摄像头加线状激光发射器做人的位置检测。工具：850nm光波段，500mw线状激光发射器，100度窄带850或者广谱加850摄像头。项目完成情况及功能：我做的部分是在框出人的前提下，提取人身上的激光线，现在的进度是大体一完成，精度也还可以，但是不适用在室外强光下使用。项目算法思路： 基于论文ROI区域的查找方法，首先我们的激光是线状的，水平发射出去，如
功能需求： 要求将机器人实时扫描到的激光雷达地图绘制到安卓屏幕上，并且要具备缩放、旋转、平移的功能。整体思路将原始数据转成图片将图片绘制到屏幕上实现对整体内容的缩放、旋转、平移1、生成图片 为了实现激光雷达地图的绘制总共使用了两套方案，第一个由服务端将机器人扫描到的点云发送过来，然后客户端通过以机器人当前位置(x1,y1)为起点，点云（x2，y2）为终点连成线的方式来绘制出扫描到的环境。这种方式简
本篇博客主要是对前段时间数字图像课程大作业-疲劳检测所做工作的一次总结整理。主要涉及到的内容有1、基于图片的人脸、人眼检测；2、利用OPENCV实现本地视频与图片帧之间的相互转换；3、基于本地视频的人脸、人眼检测；4、操作笔记本摄像头，实现人脸、人眼检测。1、基于图片的人脸、人眼检测 原理： OpenCV利用样本的Haar特征进行分类器训练，得到级联boosted分类器（CascadeClass
Market Research报告曾经显示，激光成像，检测和测距（LIDAR）系统行业有望在2024年达到55亿美元的销售额。报告指出，激光雷达对于新兴的地图绘制和自动驾驶汽车应用至关重要，到2024年，汽车用途的市场规模将达到25亿美元。该研究还确定了世界排名前10位的激光雷达制造商。随着全球无人驾驶汽车的持续升温，作为无人驾驶汽车的眼睛——激光雷达，则成了兵家必夺之地。除了激光雷达行业的带头大
0. 简介我们在第三章和第四章中详细介绍了如何使用URDF以及Navigation 2，而第五章开始我们将学习如何将前面所学的结合起来，来形成一个Unity与ROS完整且系统的框架1. 创建并导入URDF这一部分作为我们第三讲的内容，我们在之前的基础上通过使用ROS2命令操作URDF模型增加激光传感器。具体的代码如下：toio_style.urdf<?xml version="1.0"?&g
一、开发环境 树莓派的操作系统为官网推荐的操作系统Raspbain，摄像头用的是手动调焦的USB网络摄像头，三十万像素。视觉图像处理采用OpenCV-3.4.1，至于如何在树莓派上装OpenCV，请自行百度 PS:为了给树莓派装上OpenCV的开发环境是个艰难历程，前后花了两天时间，经历了各种坑，树莓派前后共不停的编译了9个小时才成功装上了OpenC
实验环境：vs2008+opencv1.0+xp虚拟机。搭建环境：1.下载安装最新的OpenCV版本，我使用的是OpenCV_1.0.exe. 2.按照默认选项安装OpenCV，在安装过程中，选择需要修改系统环境变量。 3.打开电脑属性->高级->环境变量，在系统变量path里加上bin的路径(D:\Program Files\OpenCV\bin)。(此处Open
大家好，我是M哥。最近遇到几个案例，都是客户问实际项目里，激光能不能聚焦到多少多少光斑大小，今天给大家最简单的方法，自己能够算一下。大家都知道激光是高斯光束，不能用初中物理来计算，因为用初中物理来计算的话，平行光聚焦点理论值是0了。所以最著名的公式： 这里你要知道代表激光的发散度的M2值，一般出厂参数是供应商提供的，比如最普通的20W光纤激光器有些标1.4，好一点的能做到1.1，就是这
茅台学院MTI战队视觉小组Double C准备软件版本：建议最新版(我的是Opencv4.3.0 Cmake3.18 VS2017 QT5.14)VS：https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/vs/Cmake：https://cmake.org/download/QT：https://download.qt.io下载源码：qt-opensource-w
红胖子(红模仿)的博文大全：开发技术集合（包含Qt实用技术、树莓派、三维、OpenCV、OpenGL、ffmpeg、OSG、单
原创
2021-08-24 15:10:30
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原创
2022-04-20 15:49:11
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单目相机标定（使用OpenCV）关于相机标定的理论知识和使用Matlab软件进行相机标定请看这篇博文：单目相机标定（使用Matlab）1.VS的环境配置2.源码#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"
#include
键盘与鼠标的响应一、键盘的响应1.1 基本知识1.2 确定按键响应值1.3 按键调节亮度二、鼠标的响应1.1 基本知识1.2 示例程序 一、键盘的响应1.1 基本知识 按键的读取只需要使用waitKey()函数就可以实现，十分简单。int waitKey（int delay=0） 函数参数为延时时间(ms)。 delay<=0时，等待时间无限长，按下按键时函数结束，返回按键的键值。
本文实例为大家分享了python opencv识别图像轮廓的具体代码，供大家参考，具体内容如下要求：用矩形或者圆形框住图片中的云朵（不要求全部框出）轮廓检测Opencv-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。
import cv2
img = cv2.imread('cloud.jpg')
# 灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img,
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2023-07-29 17:46:48
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物理红光，物理绿光，数字激光物理红光:由激光模组发出的激光，会在幕布上形成红色光点物理绿光:由激光模组发出的激光，会在幕布上形成绿色光点，亮度比红光高，但是在液晶屏上光点还是会被吸收，不明显数字激光:可以在液晶屏或者幕布上显示各种颜色的光点（需配合软件使用)，通过陀螺仪来感知用户的手势，类似空中无线
OpenCV HighGUI图形用户界面设计HighGUI模块为高层GUI图形用户界面模块，包含媒体的输入输出、视频捕捉、图像和视频的编码解码、图形交互界面的接口等内容。1. opencv的.h文件在写简单的OpenCV程序的时候，以下三句话可以作为标配 #include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/hig
本博客为本人 学习【OpenCV3入门编程】和【OpenCV 算法精解 基于Python与C++】记录笔记 Opencv 全称Open Source Computer Library，直译：开源计算机视觉库。1、【calib3d】---Calibration(校准)和3D两个词缩写，模块主要是相机校准和三维重建，包括多视角几何算法，单个立体摄像头标定，物体姿态估计，立体相似性算法，3D信
最近在科技数码的新闻里常常可以看到关于液晶面板价格下跌的相关资讯，专家与媒体将液晶面板的价格下滑归结为激光投影技术的成熟与激光投影电视产品的普及。确实以往我们一直受限于液晶面板的尺寸，无法获得更加震撼与便捷的视觉体验，而激光投影技术无疑是一座让我们获得体验提升的最佳桥梁，那么问题来了：假如有一部智能手机加入了激光投影技术，你会意下如何呢？小编所言非虚，目前智能手机业界确实出现了一款黑科技元素爆表的
1 需求描述 本文将模拟激光灯（或碰撞）特效，详细需求如下：从鼠标位置发射屏幕射线，检测是否与物体发生碰撞当与物体发生碰撞时，在物体表面覆盖一层激光灯（或碰撞）特效2 原理 获取屏幕射线与物体的碰撞点，并在 shader 中计算顶点与碰撞点的距离（记为 dist），通过以下衰减函数计算顶点对应的透明度，透明度随碰撞点的距离增大逐渐减小，激光灯（或碰撞）效果逐渐减弱。alpha = po
1、先简单介绍一下半导体激光光束特性 半导体激光是高斯光束（激光都是高斯光束），光束截面内振幅呈高斯分布，高斯光束的半径为无穷，但r=0处A最大，r增大时A迅速下降，以r=w时为激光束的名义半径，此时A=A/e。 根据激光谐振腔衍射理论，在均匀透明介质中，高斯光束沿Z轴方向传播的光场分布为： C是常量，k是波数，高斯光束的截面半径：高斯光束传播到z处的
