现实世界物体坐标 —(外参数 变换矩阵Ｔ变换)—> 相机坐标系 —(同/Z)—>归一化平面坐标系——>径向和切向畸变纠正——>(内参数平移 Cx Cy 缩放焦距Fx Fy)——> 图像坐标系下 像素坐标u=Fx *X/Z + Cx 像素列位置坐标 v=Fy *Y/Z + Cy 像素列位置坐标 反过来X=(u- Cx)*Z/FxY=(u- Cy)*Z/FyZ轴归
《1》首先应该阅读张正友大神的文章，对单目标定，都求解的是哪些参数，如何求的初始值，然后是如何带入到后面的L-M 优化中对参数refine的。Zhang Z. A Flexible New Technique for Camera Calibration[J]. Tpami, 2000, 22(11):1330-1334.Zhang Z. Flexible Camera Calibration b
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2024-04-28 19:13:39
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SQL[连载3]sql的一些高级用法SQL 高级教程SQL SELECT TOPSQL SELECT TOP 子句SELECT TOP 子句用于规定要返回的记录的数目。SELECT TOP 子句对于拥有数千条记录的大型表来说，是非常有用的。注释：并非所有的数据库系统都支持 SELECT TOP 子句。SQL Server / MS Access 语法SELECT TOP number|percen
Point代表二维的点，用于图像的坐标点Scalar代表4元素的向量，一般用于RGB颜色值，scalar(a,b,c)，第4个参数如果用不到可以省略。a代表蓝色值，b代表绿色值，c代表红色值，也就是scalar(B,G,R)OpenCV像素的数据类型官方描述方式：CV_[The number of bits per item][Signed or Unsigned][Type Prefix]C[T
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2023-12-18 22:37:13
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我们在实现AR效果时，为了大大减少我们的工程量，我们可以借助一些主流的AR SDK，比如EasyAR ，Vuforia，太虚AR等等。Opencv和C++ 实现大概思路是OpenCV实现对Marker的识别和定位，然后通过OpenGL将虚拟物体叠加到摄像头图像下，实现增强现实。具体思路是：使用SIFT算法进行识别（特征点的提取并用特征向量对特征点描述，接着当前视图的特征向量与目标对象的特征向量进行
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2024-07-18 20:41:35
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opencv-python 笔记搬运01图像的基本要素高度与宽度深度通道数颜色格式生成随机图像 以前学python-opencv的时候记录了很多非常基础的资料，为了防止自己不小心把资料弄丢，趁现在还没开学赶紧开始搬运。 图像的基本要素高度（height）宽度（width）深度（depth）通道数（channels）颜色格式高度与宽度由图像的像素数量和分配决定：如 300X400 的一张图像，高
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2024-03-27 07:26:37
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1.输出图像深度与通道IplImage* queryImg = cvLoadImage("x1.jpg");//输入图像输出该图像的深度与通道：cout << "图像深度：" << queryImg->depth << endl; cout << "图像通道：" << queryImg->nChannels<< e
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2024-03-15 13:32:16
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简单的理解思路：（世界坐标系固定到左目）空间中一点P，在左目像素坐标（u1，v1），转成mm为单位的坐标（x1，y1），在左目坐标系下建立过（x，y）的直线lineL；同样的思路，空间中同一点P，在右目坐标系下建立，过（x2，y2）的直线lineR，LineR上的点要经过（R，T）变换到左目坐标系下； 求直线lineL与lineR的交点 就是P的坐标。摄像机矩阵由内参矩阵和外参矩阵组成，对摄像机矩
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2024-07-08 20:17:46
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一、图像的基本操作（1）读取图像Img = cv2.imread（"xx.jpg"）img的数据类型为ndarray的格式（2）图像显示可以多次调用，创建多个窗口cv2.imshow（"image",img）（3）等待时间毫秒级，0表示任意键终止，如数字10000表示10秒后自动关闭cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()（4）图片的属性img.shape(41
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2023-12-21 06:02:42
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目录一、目的：1、显示出Kinect2的深度图，一、参考1、【翻译】Kinect v2程序设计(C++) Depth编①总结：good：作者翻译了一个系列的Kinect2的文章，目前测试Color和Depth篇，都能实现，下面是参考后直接实现的代码2、Kinect2+opencv之Color篇：显示Kinect2的画面①总结：good：这是我总结的Color，有直接实现的代码一、步骤1、创建MFC
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2023-12-02 21:16:33
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# 实现“Opencv 深度学习”的流程及教学
## 流程表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 安装 Opencv 和相应的深度学习库 |
| 步骤二 | 导入所需的库 |
| 步骤三 | 加载预训练的深度学习模型 |
| 步骤四 | 处理输入图像 |
| 步骤五 | 运行深度学习模型 |
| 步骤六 | 处理输出结果 |
## 操作步骤
1. **
原创
2024-04-08 04:50:33
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# Opencv深度学习实现指南
## 概述
Opencv是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。深度学习是目前最热门的技术之一，结合Opencv可以实现图像分类、目标检测、人脸识别等复杂任务。本文将指导你如何使用Opencv实现深度学习。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(准备工作) --> B(导入必要的库)
B -
原创
2024-01-26 16:30:51
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这样保存的图像默认是每个通道8位的字节图像，常见的RGB图像是图像深度为24，这个可以通过windows下查看图像属性
原创
2024-07-30 15:12:00
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什么是图像深度很多人开始学习OpenCV之后，接触前面几个API就包括imwrite函数，而且很快知道了如何去保存Mat对象为图像，常规代码如下：imwrite("D:/result.png ", dst);其中dst是Mat对象。这样保存的图像默认是每个通道8位的字节图像，常见的RGB图像是图像深度为24，这个可以通过windows下查看图像属性获得，截图如下:如果每个通道占16位的话，RGB图
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2024-07-23 09:21:46
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openvino系列 7. 单目深度估算，输入为视频本案例演示在 OpenVINO 中使用 MidasNet 进行单目深度估计，输入视频情况。模型信息可以在 这里找到。环境描述：本案例运行环境：Win10IDE：VSCodeopenvino版本：2022.1
代码链接，3-monodepth-imaging
文章目录openvino系列 7. 单目深度估算，输入为视频单目深度估算的基本概念Mid
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2024-03-15 15:38:12
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章首先将展示如何使用深度摄像头的数据识别前景和背景区 域，这样我们就可以把效果只限制在前景或背景上。 介绍完深度摄像头后，本章将介绍深度估计的其他技术，即立体 成像以及运动结构（Structure from Motion，SfM）。运动结构技术 并不需要深度摄像头，相反，这些技术利用一台或多台普通摄像头从 多个角度捕捉主体的图像。 最后，本章将介绍允许我们从单幅图像提取前景对象的分割技 术。本章结
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2024-03-24 13:41:42
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4.2 捕获深度摄像头的帧
深度图：它是灰度图像，该图像的每个像素值都是摄像头到物体表面之间距离的估计值。比如，CAP_OPENNI_DEPTH_MAP通道的图像给出了基于浮点数的距离，该距离以毫米为单位。 点云图：它是彩色图像，该图像的每种颜色都对应一个 (x、y或z)维度空间。比如，CAP_ OPENNI POINT_ CLOUD_ _MAP通道
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2024-04-08 00:00:19
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版本号：3.4.1在新版本的OpenCV3中，最简单的图像载入和显示只需要3句代码，非常便捷。这三句代码分别对应了三个函数，他们分别是：imread( ), namedWindow( )以及imshow( )。我们依次来解析一下这三个函数。1.imread函数首先，我们看imread函数，可以在OpenCV官方文档中查到其原型如下：Mat imread(const string& file
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2024-04-18 13:06:22
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图像基本操作数据读取-图像cv2.IMREAD_COLOR：彩色图像cv2.IMREAD_GRAYSCALE：灰度图像opencv对于读进来的图片的通道排列是BGR，而不是主流的RGB！谨记！#opencv读入的矩阵是BGR，如果想转为RGB，可以这么转
img = cv2.imread('1.jpg')
img = cv2.cvtColor(img4,cv2.COLOR_BGR2RGB)im
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2023-10-31 19:32:40
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在QT下测试openni+opencv，显示采集的深度图和彩色图（1） 新建工程。因为考虑到opencv可以直接调用函数显示图片，因此采用在QT下新建一个空工程。 （2） 配置.pro文件。此步骤是建立在已配置好opencv库和openni库的基础上
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2024-05-21 09:55:45
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