1. detectAndCompute这是一个特征检测的函数，在ORB下的常用用法detectAndCompute(cv::Mat image，cv::noArray(), cv::KeyPoints kps, cv::Mat desc) 第一个参数image是被检测特征的图像 第二个参数noArray()不知道啥用 第三个参数kps就是特征点的坐标值 第四个参数是特征点的描述子，用Mat矩阵表示
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2024-07-01 22:20:19
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目录 1.k-近邻算法概述1.1k-近邻算法的优缺点1.2工作原理1.3 距离度量1.4k值选择1.5实例分析1.6 k-近邻算法的一般流程2.python代码实现 1.k-近邻算法概述简单地说，k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。1.1k-近邻算法的优缺点优点：1.可以处理分类问题，算法简单易懂2.可以免去训练过程3.KNN还可以处理回归问题，也就
# 实现“java knnmatch 矫正”教程
## 一、流程步骤
```mermaid
journey
title 整个流程
section 开发者教学小白实现“java knnmatch 矫正”
开始 --> 完成数据准备 --> 实现KNN算法 --> 运行代码 -->结束
```
## 二、具体步骤及代码
### 1. 完成数据准备
在这一步，我
原创
2024-03-30 07:54:05
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目录13.1 导言13.2 原型方法13.2.1 K均值聚类13.2.2 学习向量量化Learning Vector Quantization, LVQ13.2.3 高斯混合13.3 k近邻分类器13.3.1 例子：比较研究13.3.2 例子：k近邻和图像场景分类13.3.3 不变度量invariant metrics和正切距离tangent distance13.4 自适应最近邻分类器13.4
图像配准在目标检测、模型重建、运动估计、特征匹配，肿瘤检测、病变定位、血管造影、地质勘探、航空侦察等领域都有广泛的应用。图像配准是指将两幅或多幅图像对齐，使其在空间上重合的过程。这项技术在医学成像、遥感、计算机视觉等领域有广泛应用，例如，将不同时间拍摄的卫星图像进行比对，或将多模态医学图像（如CT与MRI）对齐，以便于医生进行诊断。配准算法主要分为两类：基于特征的方法和基于强度的方法。前者通过检测
kNN算法应该是整个机器学习算法里最最容易理解的算法。k-近邻算法它采用测量不同特征值之间的距离来进行分类，求距离是整个算法中最核心的部分。K-近邻，顾名思义，取离测试样例最近的k个已知类型样例，其中这个测试样例的类别即为这k个样例中占最多类别的样例类别。下图为KNN的原理： 图中，如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3最高，绿色圆将被赋予红色三角形那个类别，如果K=5，由于蓝色正方形比例为3
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2024-06-19 09:54:55
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一、关于Matchbox Window Manager：1，关于启动：当X－server启动并且DISPLAY环境变量已经设置好了，通过如下命令行方式来启动matchbox-windowmanager:$matchbox-window-manager [options]这里，我们一般不用使用命令行来指定[options],可以通过配置文件来指定（前提是在编译的时候 X Resource 的支持没有
1.KNN算法原理KNN算法是选择与输入样本在特征空间内最近邻的k个训练样本并根据一定的决策规则给出输出结果。决策规则: 分类任务：输出结果为k个训练样本中占大多数的类。 回归任务：输出结果为k个训练样本值的平均值。 如下图的分类任务，输出结果为w1类。2.KNN算法三要素K值的选择、距离度量和分类决策规则是K近邻算法的三个基本要素。分类决策规则： KNN算法一般是用多数表决方法，即由输入实例的K
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2024-08-12 17:31:45
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learn opencv website: https://www.learnopencv.com/ learn opencv github:https://github.com/spmallick/learnopencv
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2022-07-21 08:25:18
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一、openCV介绍 Open Source Computer Vision Library.OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、MacOS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、M
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2024-04-18 22:33:46
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2021-09-07 11:13:03
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文章目录前言一、背景建模1、帧差法2、混合高斯模型二、光流估计 前言本文为12月21日 OpenCV 实战基础学习笔记，分为两个章节：背景建模；光流估计。一、背景建模1、帧差法由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间上连续的两帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，判断灰度差的绝对值，当绝对值超过一定阈值时，即可判断为运动目标，从而实现目标的检测功能。帧差法
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2024-05-09 10:16:06
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isContinuous 参考 1. opencv_isContinuous; 完
原创
2022-07-11 12:51:40
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1 前言本人小白，想利用MFC实现摄像头的开关、截图、录像、手动亮度和对比对调整以及控件自适应变化等基本功能，程序基本上都是参考网上的教程和博客，但中间遇到过摄像头打不开、opencv造成内存泄露、摄像头运行一段时间后会自动关闭等各种小问题，所以想借此记录下自己调试的过程，也希望能有所帮助。本文主要是利用MFC中的OnTimer函数定时截取摄像头所获图像，再对图像进行亮度和对比度调整，然后利用Op
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2024-05-08 19:05:16
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一、下载OpenCV1.打开OpenCV官网Home - OpenCV2.点击Library，选择Raleases 3.跳到如下页面（其中有OpenCV-4.6.0、OpenCV-4.5.5、OpenCV-4.5.4多个版本，依照自己需要选择，这里选择的是OpenCV-4.6.0）在OpenCV-4.6.0中点击Windows 4.跳转如下页面（电脑绿环提示将会在5秒后开始自动
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2024-02-27 21:31:39
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前言： 什么是OpenCV?可能还有人不清楚吧，简单地说，OpenCV——Open Source Computer Vision Library,即开源计算机视觉库，它是基于C语言和部分C++语言来开发，可用于计算机视觉、图像处理以及模式识别和跟踪。一、准备工作：1.下载OpenCV安装包： 到OpenCV的官网（http://opencv.or
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2024-03-21 21:55:47
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参考：https://github.com/spmallick/learnopencvOpenCV中使用forEach进行并行像素访问在本教程中，我们将比较Mat类的forEach方法的性能和访问和转换OpenCV中像素值的其他方式。 我们将展示如何使用at方法甚至高效地使用指针算法，forEach比使用at方法快得多。OpenCV中有隐藏的宝石，有时不是很知名。 其中一个隐藏的宝石是Mat类的f
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2024-07-02 05:30:21
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目录1. 基本思路2.代码3.局限性 1. 基本思路 1. 保证图片背景尽量为纯黑或纯白 为了数量检测的方便，将垃圾的背景设置为纯色，最好是纯黑色或纯白色，一会解释原因。 2. 将RGB图片转为灰度图 3. opencv找到能将灰度值最大程度分开的阈值retopencv的算法自动找到最合适的阈值ret，ret能将灰度图每个像素的灰度值最大限度的区分开。灰度图每个像素的灰度值为0(纯黑)到255(
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2024-03-15 05:17:17
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鉴于在Ubuntu20下安装编译opencv3屡屡失败，暂时先放着，最近按照教程在win10下面，使用Visual Studio成功配置了opencv3.4.16一把过教程：几个问题需要改进一下：首先是opencv官网下载太慢问题，有大佬提供了opencv镜像：https://www.raoyunsoft.com/wordpress/index.php/2020/03/09/opencvdownl
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2024-05-13 14:28:28
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一、介绍OpenCV（开源计算机视觉库：http://opencv.org）是英特尔开源的一个跨平台计算机视觉的BSD许可库，包含数百种计算机视觉算法。OpenCV由Gary Bradsky于1999年在英特尔创立，第一版于2000年问世。Vadim Pisarevsky加入Gary Bradsky，一起管理英特尔的俄罗斯软件OpenCV团队。2005年，OpenCV用于Stanley，该车赢得了
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2024-04-28 16:08:44
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