最近笔者遇到一个问题就是openpose在对于姿态识别的时候，识别出的人体姿态是一个2d平面姿态。对于AR交互应用来说，2d姿态是不如3d姿态的。当然可以使用kinect深度摄像头或者开源项目vnect实现3d的实时姿态识别。但是如果能够对于openpose做一些改动，可以达到近似的效果。首先openpose的body_25模型输出如图: 为了做出一个近似效果 ，我们可以先假定 1.躯干是面对摄像
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2024-02-29 08:47:56
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https://opencv.org/how-to-speed-up-deep-learning-inference-using-openvino-toolkit-2/ Real-time Facial Surface Geometry from Monocular Video on Mobile GPUs https://arxiv.org/pdf/1907.06724.pdf https://
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2024-05-20 23:47:12
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记得我在OpenCV学习笔记（四）——新版本的数据结构core里面讲过新版本的数据结构了，可是我再看这部分的时候，我发现我当时实在是看得太马虎了。对于新版本的数据结构，我再说说。Point_类不用多言，里面两个成员变量x，y。Point_<int>就是Point2i，也是Point，Point_<float>就是Point2f，Point_<double>就是
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2024-08-26 11:09:32
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绪言边缘检测模糊处理blur()medianBlur()GaussianBlur()边缘检测函数Laplacian()Laplace算子详解Sobel()Sobel算子详解代码示例Canny边缘检测 绪言本篇主要介绍边缘、轮廓检测，以加深大家对滤波器的初步理解。边缘检测边缘检测是图像处理中的老问题了，很多时候我们并不关心什么颜色特征，即使是灰度图，我们也不关心某一像素点的灰度是多少。比如在车牌检
原图： CV_EXPORTS_W void dilate( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel,
Point anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1,
节省内存，主要靠……最小化，呵呵，降低物理内存占用，提高虚拟内存占用消耗cpu主要在4个地方：1、主循环2、macro插件3、debug、benchmark4、屏蔽没用的输出 1、主循环openkore的config.txt里面有一项： sleepTime，这个参数控制了主流程每秒的循环次数。默认的是10000，也就是说，每10毫秒做一次循环，检测怪物、npc、血量等等的事情。这个数字太
文章目录opencv + rxjava依赖GlideRxJavaOpenCV思路实现主要代码工具类相机&相册观察者被观察者布局效果 opencv + rxjava依赖Glideimplementation 'com.github.bumptech.glide:glide:4.12.0'
annotationProcessor 'com.github.bumptech.glide:comp
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2024-07-10 21:39:09
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基础函数cv2.getPerspectiveTransform
cv2.warpAffine()
#img1 = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))
#第三个参数的是输出图像的大小，它的格式 应该是图像的（宽，高）。应该记住的是图像的宽对应的是列数，高对应的是行 数。
cv2.getRotationMatrix2D()
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2024-04-18 14:54:18
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作者 | Pegessi 编辑 | 极市平台导读本篇文章主要介绍如何利用CUDA实现一个2D卷积算子，实现过程较为简单，最终的实现效果可以在较小的尺寸下取得比cudnn快较大的性能。实测在以下参数配置下可以达到平均1.2倍cudnn的性能。前言CUDA介绍（from chatGPT） 现在深度学习大行其道，作为深度学习的基础软件设施，学习cuda也是很有意义的。本篇
1、 基于形状的匹配1> 创建ROI 使用Halcon 算子可以方便的设置ROI 标准形状 ◆ draw_rectangle1/2 ◆ draw_circle ◆ draw_ellipse ◆ draw_line 任意形状 ◆ draw_region ◆ draw_polygon 生成标准ROI ◆ gen_rectangle1/2 ◆ gen_circle ◆
侵蝕、膨脹(erode、dilate)形態學主要用於二值化後的影像，根據使用者的目的，用來凸顯影像的形狀特徵，像邊界和連通區域等，同時像細化、像素化、修剪毛刺等技術也常用於圖像的預處理和後處理，形態學操作的結果除了影像本身，也和結構元素的形狀有關，結構元素和空間域操作的濾波概念類似，如以下即為一個3×3的結構元素，我們可以自行決定大小和形狀，在實際的使用上，是以奇數的矩形如3×3、5×5、7×7較
由于opencv2中很多函数和新的库，比如人脸识别，神经网络这些库都没有，而且像特征检测这些算法被放在了额外库中opencv-contrib中，所以需要将opencv-contrib和opencv一起编译，生成新的包含opencv-contrib的新opencv，说一下具体步骤一，准备工具1.opencv3.2 2.opencv-contrib 3.Cmake3.8 4.vs2015 注：
opencv CalcHist2D_8uInvoker class CalcHist2D_8uInvoker { public: CalcHist2D_8uInvoker( const std::vector<uchar*>& _ptrs, const std::vector<int>& _delt ...
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2021-10-23 09:04:00
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Opencv学习之仿射变换、直方图均衡化Opencv学习之仿射变换–wrapAffine函数、getRotationMatrix2D函数仿射变换，是指在几何中，一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移，变换为另一个向量空间的过程。它保持了二维图形的“平直性”（直线经过变换之后依然是直线）和“平行性”（二维图形之间的相对位置关系保持不变，平行线依然是平行线，且直线上点的位置顺序不变）。 仿射变换
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2024-07-17 11:49:35
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文章目录一、仿射变换什么是仿射变换公式推导插值方法：双线性插值二、透视变换三、代码四、结果原图翻转(上下左右)大小变化绕中心旋转偏移opencv结果：缩小透视变换 一、仿射变换什么是仿射变换仿射变换也称仿射投影，是指几何中，对一个向量空间进行线性变换并接上一个平移，变换为另一个向量空间。所以，仿射变换其实也就是在讲如何来进行两个向量空间的变换。对于一幅图像，可以看作很多个坐标的集合，每个坐标可以
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2024-03-21 07:49:25
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一、图像处理之平滑处理（cvsmooth）平滑处理（smoothing）也称模糊处理（bluring），是一项简单且使用频率很高的图像处理方法，用途很多，但最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真。降低图像分辨率时，平滑处理是非常好用的方法。目前opencv可以提供5中不同的平滑操作方法，所有操作都有cvsmooth函数实现。 1 void cvSmooth( const CvArr* src,
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2024-07-15 14:53:07
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刚开始学OpenCV的时候，总是看别人写的例子，很快拷贝下来运行之，看看效果，然后看看每一个函数是怎么调用的，各个功能函数是怎么组织在代码中的。这样虽然上手快，但是给人一种如在云里雾里的感觉，虽然看了很多例程，但是自己写的时候却脑袋空白，剪不断，理还乱。这是因为对OpenCV算法库的整个架构的认识还没有达到清澈见底的境界。所以
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2024-07-31 12:13:21
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源码库源码： typedef struct CvBox2D { CvPoint2D32f center; /* Center of the box. */ 中心点（x,y） CvSize2D32f size; /* Box width and length. */
原创
2014-04-09 18:37:00
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目录1. 下载opencv-3.4.3以及对应的contrib包2. 下载安装cmake3. cmake编译3.1. 设置cmake3.2. 点击Configure，选择对应VS编译器3.3. Configure过程中，若有红字提示下载失败3.4. 在第一次Configure完成后3.5. 点击Generate4. Visual Studio 生成、安装项目4.1. 打开D:/opencv-3.4
harris角点检测算法步骤 1.利用Soble计算出XY方向的梯度值 2.计算出Ix^2,Iy^2,Ix*Iy 3.利用高斯函数对Ix^2,Iy^2,Ix*Iy进行滤波 4.计算局部特征结果矩阵M的特征值和响应函数C(i,j)=Det(M)-k(trace(M))^2 (0.04<=k<=0.06)
