OpenCV-Marker-less-AR: 创新性的无标记点增强现实技术去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/OpenCV-Marker-less-AR 是一个基于 Python 和 OpenCV 的开源库，旨在帮助开发者实现无标记点的增强现实（AR）应用。该项目提供了一种简单易用的方法，使得 AR 技术的应用更加广泛和便捷。什么是 OpenCV-Marker-less
AdaFace: Quality Adaptive Margin for Face Recognition论文：https://arxiv.org/abs/2204.00964代码（已开源）：https://github.com/mk-minchul/AdaFace一直以来，低质量图像的人脸识别都具有挑战性，因为人脸属性是模糊和退化的。margin-based loss functions的进步提
一种校正图像失真的工程方法 作者：暗星 在工程应用中，使用摄像头是常用的测量、取样和检测手段。由于广角镜头的光学特性，图像不可避免的会有失真，这种失真被称为径向畸变。在实际拍摄取样的过程中，镜头的光轴线很难保证与被拍摄平面精确的垂直，或者由于拍摄条件的限制，光轴线必须与目标平面成一定的夹角。这种由于光轴与目标平面不垂直而产生的失真，被称为倾斜失真或者梯形
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2024-05-18 10:46:50
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卷积 LPF（低通滤波） 帮助我们去除噪音，模糊图像，降低图像的高频成分。如 kernel = [[0, -1, 0],
[-1, 5, -1],
[0, -1, 0]]HPF （高通滤波）帮助我们找到图像的边缘 ，去除图像的低频成分。如： kernel = [[0, -1, 0],
[-1, 4, -1],
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2024-06-28 23:50:42
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昨天老板临时交代一个活，要求通过算法检测监控设备是否存在失焦、偏色、亮度异常等问题。问题本身不难，在网上查看了一些资料，自己也做了一些思考，方法如下： 1.失焦检测。 失焦的主要表现就是画面模糊，衡量画面模糊的主要方法就是梯度的统计特征，通常梯度值越高，画面的边缘信息越丰富，图像越清晰。需
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2024-08-26 22:22:27
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机器视觉处理之图像格式，usb_cam，摄像头标定，opencv和cv_bridge引入1 资料2 正文2.1 颜色编码格式，图像格式和视频压缩格式2.2 usb_cam2.3 摄像头标定2.3.1 标定引入2.3.2 笔记本摄像头内参标定2.4 opencv和cv_bridge引入3 总结 1 资料从本文开始，我们用四篇文章学习ROS机器视觉处理，本文先学习一些外围的知识，为后面的人脸识别，目
3D视频调校技术解决之道重点在3D眼镜 3D立体显示技术与2D*面显示技术相比，要复杂许多。现在以主动式快门与被动式偏振技术为主流的3D显示解决方案并非最佳的3D显示实现方式，裸眼3D甚至全息3D才是立体显示技术未来发展的终极方向。不过，目前眼镜式的3D实现方式带来的立体感觉已经明显要优胜于以往任何一种立体解决方案，已经给人带来相当真实的三维空间感，因此也获得相当高的认可
使用opencv也已经很久了，在使用过程中，常常需要调整图像大小，这就会使用到resize函数。每次都得在网上查找，今天将它的c/c++/python版本都详细记录，解决这个问题。 函数功能：调整图像的大小 C++:
[cpp]
view plain
copy
void resize(InputArray&n
用英文写电子邮件的常用句式1. Greeting message 祝福Hope you have a good trip back. 祝旅途愉快。How are you? 你好吗?How is the project going on? 项目进行顺利吗?2. Initiate a meeting 发起会议I suggest we have a call tonight at 9:30pm (Chi
目标学习对图像应用不同的几何变换，如平移、旋转、仿射变换等；你会看到这些功能： cv.getPerspectiveTransform。转换OpenCV 提供了两个转换函数，cv.warpAffine 和 cv.warpPerspective，您可以使用它们执行各种转换。 cv.warpAffine 采用 2x3 变换矩阵，而 cv.warpPerspective 采用 3x3 变换矩阵作为输入。缩
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2024-05-10 19:57:31
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# Python OpenCV 图像放大不失真指南
在进行图像处理时，经常需要对图像进行放大而不失真，这对于图像的清晰度和质量至关重要。本文将介绍如何使用 Python 的 OpenCV 库来实现这一功能。经过以下步骤，你将能够有效地放大图像而不会影响其质量。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------
本专栏包含信息论与编码的核心知识，按知识点组织，可作为教学或学习的参考。markdown版本已归档至【Github仓库：https://github.com/timerring/information-theory 】或者公众号【AIShareLab】回复 信息论 获取。失真函数假如某一信源 , 输出样值 , , 经试验信道传输后变成 , ,如果:$ x_{i}=y_{j}$ 没有失真 产生
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精选
2023-04-09 08:44:35
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失真是输入信号与输出信号在幅度比例关系、相位关系及波形形状产生变化的现象。音频功放的失真分为电失真和声失真两大类。电失真是由电路引起的，声失真是由还音器件扬声器引起的。电失真的类型有：谐波失真、互调失真、瞬态失真。声失真主要是交流接口失真。按性质分，有非线性失真和线性失真。线性失真是指信号频率分量间幅度和相位关系的变化，仅出现波形的幅度及相位失真，这种失真的特点是不产生新的频率分量。而非线性失真是
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2024-08-04 17:07:28
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对于图像质量评价(IQA)数据库,TID2008算是不大不小的数据集了。TID2008是由乌克兰国家航空航天大学的N504信号接收、传输与处理系建立，包括25幅参考图像，1700幅失真图像。
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2023-07-11 10:39:22
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参考：http://www.bkjia.com/cjjc/971653.html1.原理图像在获取过程中，由于成像系统的非线性、飞行器姿态的变化等原因，成像后的图像与原景物图像相比，会产生比例失调，甚至扭曲。这类图像退化现象称之为几何失真（畸变）。产生这种原因有：成像系统本身具有的非线性，摄像时视角的变化，被摄对象表面弯曲等。例如，由于视像管摄像机及阴极射线管显示器的扫描偏转系统有一定的非线性，常
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2023-07-02 19:34:27
363阅读
引言GIF是图片的一种压缩格式，其实就是将多张具有一定存活时间的静态图片压缩组合在了一起，在展示时将这些静态图片按照播放时长连贯播放就形成了动画。GIF也是现在使用最广泛的动图格式，应用于安卓，iOS，PC等多种平台。本文将详细的介绍GIF在iOS系统中是如何展示的，希望这篇文章能使大家更清晰的了解GIF的结构，GIF展示的原理，以及如何对内存消耗等问题进行优化。核心原理在iOS系统中，我
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2024-08-29 13:29:19
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本文分为三个部分JS 数字精度丢失的一些典型问题JS 数字精度丢失的原因解决方案（一个对象+一个函数） 一、JS数字精度丢失的一些典型问题 1. 两个简单的浮点数相加 0.1 + 0.2 != 0.3 // true Firebug这真不是 Firebug 的问题，可以用alert试试 （哈哈开玩笑
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2023-07-25 11:40:53
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Digital Pre-Distortion （数字预失真）以及用途 为什么要进行预失真处理？为了获得更大的输出信号功率，功率放大器一般会工作在接近饱和点的工作范围。这样 功放的非线性失真会使其产生新的频率分量，如对于二阶失真会产生二次谐波和双音拍频， 对于三阶失真会产生三次谐波和多音拍频。这些新的频率分量不论是落在通带内还是落在通带外都会对有用信号带来不
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2023-12-23 16:07:36
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一、简介 缓冲区分析是地理信息系统中使用非常频繁的一种空间分析，是对空间特征进行度量的一种重要方法，在交通、林业、资源管理、城市规划、环境与生态保护等领域都有着广泛的应用。GIS中缓冲区生成包括点、线、面三种目标类型的缓冲区的生成，其中线状目标缓冲区的生成是关键。 现有的缓冲区生成算法主要有栅格和矢量
文章目录1 线性失真幅频响应相频响应2 非线性失真交越失真削波失真瞬态响应失真界面互调失真噪声3 失真的测量4 小结 失真又称“畸变”，指信号在传输过程中与原有信号和标准相比所发生的偏差。在理想的放大器中，输出波形除按比例放大外，应与输入波形完全相同，但实际上，不能做到输出与输入的波形完全一样，这种现象叫失真。音频功放电路产生的的失真分为 线性失真和 非线性失真两类。 1 线性失真线性失真分为
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2023-06-28 11:33:38
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