参考：https://www.jianshu.com/p/b97406d8833c基于PNP (Perspective-n-Point)方法的相机位置求解如果场景的三维结构已知，利用多个控制点在三维场景中的坐标及其在图像中的透视投影坐标即可求解出摄像机坐标系与表示三维场景结构的世界坐标系之间的绝对位姿关系，包括绝对平移向量t以及旋转矩阵R，该类求解方法统称为N点透视位姿求解（Perspective
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2024-02-23 20:51:22
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一、准备工作1.下载VS首先到官网下载对应版本的Visual Studio，这里我下载的是VS2015版的。下载完后，按照一般方法安装即可！2.下载OpenCV同样，在OpenCV官网在下对应版本的opencv。这里我下载的是opencv3.1版本的。下载完后，将文件解压。注意要记住解压到的路径，后面环境配置过程中需要用到。比如我解压到的路径是：C:\opencv\opencv，解压完成后，即安装
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2024-04-03 13:27:05
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通过本套课程,可以学到: 1.opencv的基本操作 2.两个案例,目标追踪&人脸识别 对重点内容,我会提示,包括我再准备这套课程过程中遇到的坑点! 最后代码我会放到git上,章节顺序一致:https://github.com/justinge/opencv_tutorial.git系列文章目录第1章 Opencv 图像基础 和 argparse模块 第2章 Opencv 读取、保存图片和
简介OpenCVOpenCV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、Android和Mac OS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、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。示例代码说明官网的页面虽然很土，但是示例代码还是很良心的：
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2024-04-10 21:53:11
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CV_EXPORTS_W bool
solvePnP( InputArray objectPoints,- 世界坐标系下的控制点的坐标，vector<Point3f>的数据类型在这里可以使用InputArray imagePoints,- 在图像坐标系下对应的控制点的坐标。vector<Point2f>在这里可以使用 I
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2019-01-24 19:58:00
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官方文档对该函数的介绍：bool cv::solvePnP(InputArray objectPoints,InputArray imagePoints,InputArray cameraMatrix,InputArray distCoeffs,OutputArray rvec,OutputArray tvec,bool useExtrinsicGuess = false,int flags =
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2021-09-29 09:54:00
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一、BeautifulSoup概述BeautifulSoup是python的一个库，用于接收一个HTML或XML字符串并对其进行格式化，然后使用提供的方法快速查找指定元素。使用BeautifulSoup需要先安装，安装了python后直接在cmd窗口通过pip3 install BeautifulSoup即可。BeautifulSoup还需要配合使用解析器对字符串进行解析，主要的几种解析
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2023-06-19 10:28:52
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摘要 图像几何变换又称为图像空间变换， 它将一幅图像中的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标位置。几何变换不改变图像的像素值， 只是在图像平面上进行像素的重新安排。几何变换大致分为仿射变换、投影变换、极坐标变换，完成几何变换需要两个独立的算法过程：1、一个用来实现空间坐标变换的算法，用它描述每个像素如何从初始位置移动到终止位置2、一个插值算法完成输出图像的每个像素的灰度值 放射变换?首先
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2024-05-20 22:26:48
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opencv drawContours的工作原理：基于扫描线的多边形填充算法
CollectPolyEdges 收集多边形边缘FillEdgeCollection填充多边形边缘Structural Analysis and Shape Descriptors — OpenCV 2.4.13.7 documentation opencv文档
Optimize FillEdgeCollectio
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2024-05-26 17:45:52
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1.开运算 开运算 = 先腐蚀运算，再膨胀运算（看上去把细微连在一起的两块目标分开了） 开运算的效果图如下图所示： 开运算总结： （１）开运算能够除去孤立的小点，毛刺和小桥，而总的位置和形状不便。 （２）开运算是一个基于几何运算的滤波器。 （３）结构元素大小的不同将导致滤波效果的不同。 （４）不同的结构元素的选择导致了不同的分割，即提取出不同的特征。2.闭运算 闭运算 = 先膨胀运算，
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2024-03-28 22:54:22
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GOCW的重点和难点就在于Csharp调用OpenCV，其中的桥梁就是CLR，当然我们也有其他方法，但是CLR是一个比较新的、比较可靠的、关键是能用的桥梁。这里关于CLR的基本原理知识、如何用于GOCW项目的相关内容加以整理思考，以图深入：
一、什么是CLR; 1、什么是CLRCLR（Common Language Runtime）是“公共语言运行时”的缩写，简单来
一、前言 最近在使用floodFill这个算法时，突然想起selective search里的基础图像分割算法 - 基于图的graphsementation。 两者是比较简单的算法，存在相似之处，即都使用了相邻像素之间像素强度关系。 同时又存在不同点，floodFill关注点是像素层面上，生成一个区域； 而graphsementation由像素逐步构建出图块，生成多个区域。 二、gr
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2024-05-21 10:46:23
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透视变换的原理和矩阵求解请参见前一篇
《透视变换 Perspective Transformation》
。在OpenCV中也实现了透视变换的公式求解和变换函数。
求解变换公式的函数： Mat getPerspectiveTransform(const Point2f src[], const 
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2024-08-29 17:47:54
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最近在做图像增强方面的算法，在参考了一些博客，论文和源代码后 ，自己整理了Retinex相关算法的opencv实现，在这里贴出来供大家参考 一.Retinex算法原理 基础理论：物体的颜色是由物体对长波（红色），中波（绿色），短波（蓝色）光线的反射能力来决定的，而不是由反射光强度的绝对值来决定的；物体的颜色不受光照非均匀性的影响，具有一致性，即Retinex算法是基于物体的颜色恒常性来实现的。 R
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2024-03-29 14:46:02
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今天学习了稀疏的光束平差法，基于上一篇博文Levenberg–Marquardt算法学习，这里对学习内容做一个理论梳理。本次内容包括： BA简介 BA迭代步长的数学推导 稀疏BA迭代步长的算法求解过程1.BA简介 摄像机在静态环境中移动，得到不同时刻拍
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2024-09-24 23:26:42
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写在前面：xfeature2d模块是contrib中对于feature2d模块的扩展，其中包含的功能受专利保护或功能较新用于测试由于feature2d模块主要用途是特征点检测，而特征点匹配也与之密切相关，因此匹配器也一并介绍文章对两个模块中的Feature2D类进行归类和特点总结先写这么多吧，后面填坑进行特征匹配的一般步骤实例化特征点检测器，进行特征点检测实例化描述子提取器，对计算得到特征点提取描
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2024-09-29 10:50:35
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Histogram of Oriented Gradients(HOG)特征描述子原理解释以及在OpenCV中的使用一、什么是特征描述子？特征描述子是对一张图片或者一个图片块的一种表示，通过提取有用信息并扔掉多余的信息来简化图像。通常，特征描述子将一张大小为width×height×3 (通道数)的图片化成一个长度为n的特征向量/数组。以HOG特征为例，输入图像的大小是64×128×3，输出是一个
输入图像 void Detect_Object(Mat img)
{
Mat gray, binaryIMG;
Mat correct_IMG;
cvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY);
Canny(gray, binaryIMG, 90, 180);
blur(binaryIMG, binaryIMG, Size(3, 3))
原博客：http://blog.csdn.net/abc20002929/article/details/8520063之所以写：场景：给定物体3D点集与对应的图像2D点集，之后进行姿态计算(即求旋转与位移矩阵)。在翻阅opencv api时看到这2个函数输出都是旋转与位移，故做简单分析并记录于此。官方解释：solvePnP(http://docs.open
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2021-12-22 11:21:08
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原博客：://blog.csdn.net/abc20002929/article/details/8520063之所以写：场景：给定物体3D点集与对应的图像2D点集，之后进行姿态计算(即求旋转与位移矩阵)。在翻阅opencv api时看到这2个函数输出都是旋转与位移，故做简单分析并记录于此。官方解释：solvePnP(://docs.open
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2022-04-11 13:32:27
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