一、opencv宽高对应关系：Mat.rows = Mat.size().height = 高
Mat.cols = Mat.size().width = 宽
int sz_1[2] = { 200, 400 }; // {高，宽} {Mat.rows,Mat.cols}
Mat m = cv::Mat(2, sz_1, CV_8UC1,Scalar::all(255));
or
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2024-04-10 13:06:58
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OpenCV学习笔记(15)使用OpenGL显示双目视觉三维重构效果
2010年06月24日
上一篇笔记中使用Matlab初步显示了双目视觉重构出的环境三维效果图，不过并没有加上纹理信息。在OpenCV中文论坛里，大象的帖子（http://www.opencv.org.cn/forum/viewtopic.php?f
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2024-03-13 15:37:08
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部分 VII摄像机标定和 3D 重构42 摄像机标定目标 • 学习摄像机畸变以及摄像机的内部参数和外部参数 • 学习找到这些参数，对畸变图像进行修复42.1 基础 今天的低价单孔摄像机（照相机）会给图像带来很多畸变。畸变主要有两种：径向畸变和切想畸变。如下图所示，用红色直线将棋盘的两个边标注出来，但是你会发现棋盘的边界并不和红线重合。所有我们认为应该是直线的也都凸出来了。你可以通过访问Dis
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2024-05-28 17:55:05
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Mat T1 = (Mat_<float>(3, 4) <<
1, 0, 0, 0,
0, 1, 0, 0,
0, 0, 1, 0);
Mat T2 = (Mat_<float>(3, 4) <<
R.at<double>(0, 0), R.at<double&
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2024-06-11 10:40:18
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目录 目录前言跟踪算法OpenCV30提供的跟踪APIopencv32vs2013opencv_contrib32opencv32和opencv_contrib32源码下载cmake编译opencv320总结参考链接下载地址 前言前面一直使用camshift做跟踪，但是camshift实际使用的效果并不怎么好。随着对OpenCV稍微了解了一点点之后，看到这篇博客[同时看到这篇博客自适应三特征融合之
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2024-05-11 08:55:12
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选自arXiv，作者：Wenxuan Wu、Zhongang Qi、Li Fuxin，机器之心编译。
3D 点云是一种不规则且无序的数据类型，传统的卷积神经网络难以处理点云数据。来自俄勒冈州立大学机器人技术与智能系统（CoRIS）研究所的研究者提出了 PointConv，可以高效的对非均匀采样的 3D 点云数据进行卷积操作，该方法在多个数据集上实现了优秀的性能。如将 CIFAR
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2024-03-29 12:39:43
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推荐：将 NSDT场景编辑器 加入你的3D开发工具链。1、Meshroom ⭐4,474Meshroom是一款基于AliceVision摄影测量计算机视觉框架的**开源三维重建软件。https://github.com/alicevision/meshroom2、Openmvg ⭐2,829Openmvg库根据三维计算机视觉和结构的运动。OpenMVG提供了一个端到端的3D重建，它由图像框架组成，
Opencv 关键点和描述符（二）—— 通用关键点和描述符Opencv 关键点和描述符（一）—— 关键点及跟踪基础Opencv 关键点和描述符（三）—— 核心关键点检测方法关键点就是一小块图像，而描述符是一种数学结构，通常为一组浮点数。而如何更好地将图像信息抽象为描述符将是一个主要的问题。同时，对于描述符，它应该能够针对不同的场景，给出一定的旋转不变性。关键点和描述符的是三个主要的应用场
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2024-04-26 13:50:23
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三维激光内雕技术是采用先进的激光标刻技术通过计算机控制数控机床以及激光的运动将二维或三维图形、图像在水晶、玻璃等透明物体内部雕刻成形。该技术不破坏被雕刻物体表面，雕刻成的图形、图像永不变形，变色。由于其良好的可观性，不可模仿性，以及丰富的高科技含量，目前广泛用于工艺礼品，广告宣传，商品防伪，随着内雕科技的不断深入发展，产品不断的改善，规模的不断扩大，传统的工艺礼品，纪念用品越来越多的被水晶内雕所代
1.图像缩放CV_EXPORTS_W void resize( InputArray src, OutputArray dst,
Size dsize, double fx = 0, double fy = 0,
int interpolation = INTER_LINEAR );@Par
关键点和跟踪基础//文章内的所有内容均是本人学习笔记和个人理解，不构成教程，若有错误，欢迎指出//本章分为两部分，一是角点的介绍，二是Lucas-Kanade稀疏光流算法介绍。角点检测 角点是图像中一小块具有丰富局部信息的图像块，数学含义则是局部导数最大的点。关键点则是在这一基础上的拓展，可以理解为是在众多角点中选择一些具有很高辨识度的角点当做特征点，以便在多幅图像中建立联系，因此关键点的选择越是
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2024-04-02 08:38:27
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文章目录定义和输出常见的点点的表示颜色表示：Scalar 类尺寸表示矩形的表示：Rect 类颜色空间转化：cvtColor() 函数 定义和输出常见的点#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>
int main()
{
// 定义和输出二维点
cv::Point2f p2f(6, 2); // 定
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2024-02-17 17:19:06
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标签： 说明：以下涉及到的一些公式以及图片来自于Learning OpenCV。 做了快2个月的立体相机标定，遇到了一些问题，也有了一些体会，在这里记下来。1.在做立体相机标定的时候，标定板的规范与否直接影响到最后标定的结果，进而会影响目标3D坐标重建。 这里说的规范指的是，打印的棋盘格(或者圆点)需要保证每个square都是严格大小一致的，即打印出来后每个棋盘格大小应一样；打印出来的棋盘格要尽
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2024-04-23 10:57:16
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基于OpenSfM的单目三维重建实现详细步骤任务描述：三维重建作为物理环境感知的关键技术之一，其可用于智慧城市、虚拟旅游、数字遗产保护等诸多场景。随着自动驾驶的兴起，部分研究人员利用三维重建技术快速准确地还原一个真实的物理场景，并在其中构建了一系列的虚拟交通运行场景，期望通过数字孪生技术加速自动驾驶感知算法、决策规划、功能安全的开发和验证。怎样低成本、高效重建适合于自动驾驶的三维场景仍然是一个开放
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2024-04-29 14:17:32
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上一次学习了双目三维重建，这次来学习基于多目的三维重建。首先，为了简化问题，我们要做一个重要假设：用于多目重建的图像是有序的，即相邻图像的拍摄位置也是相邻的。求第三个相机的变换矩阵 由前面的文章我们知道，两个相机之间的变换矩阵可以通过findEssentialMat以及recoverPose函数来实现，设第一个相机的坐标系为世界坐标系，现在加入第三幅图像（相机），如何确定第三个相机（后面称为相
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2024-03-15 18:41:12
173阅读
OpenCv图像处理之常用工具Point、Scalar、Size、Rect和cvtColor介绍cv::Point操作cv::Scalar操作cv::Size操作cv::Rect操作cv::cvtColor操作BGR灰度空间HSV cv::Point操作Opencv中的数据类型大多由模板类进行创建，为了描述图像中的点（点的坐标等信息），提供了二维点模板类Point_和三维点模板类Point3_。
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2024-04-03 20:35:08
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本篇博客主要讲的是利用opencv 和 C++进行的算法实现和应用，具体原理可以参考《Slam14讲》中的第五讲和第七讲，原理及其推导这里不再展开。一、相机标定二、特征点提取与匹配 关于各特征点描述子的应用可以参考之前写的博客（），而RANSAC算法的说明和使用可以参考博客（）
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2024-04-16 13:49:46
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1，不同色彩空间的转换OpenCV中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法。当前，在计算机视觉中有三种常用的色彩空间：灰度、BGR以及HSV(Hue，Saturation，Value)。色彩空间详情灰度通过去除彩色信息来将其转换成灰阶，灰度色彩空间对中间处理特别有效，比如人脸检测。BGR即蓝-绿-红色彩空间，每一个像素点都由一个三元数组来表示，分别代表蓝、绿、红三种颜色。网页开发者可能熟悉另一个
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2024-07-08 15:19:12
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特征检测与匹配 这个技术在物体检测，视觉跟踪和三维重建等领域都有应用。 “FAST”—FastFeatureDetector “STAR”—StarFeatureDetector “SIFT”—SIFT(nonfree module) “SURF”—SURF(nonfree module) “ORB”—ORB “MSER”—MSER “GFTT”—GoodFeaturesToTrackDetect
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2024-05-08 17:00:44
335阅读
老生常谈之没有看过这四篇的宝子且零基础，请点击下面链接一一查看，有基础的或者已经懂双目立体视觉的标定与校正的可以直接观看这篇，我会介绍如何使用Triangulation进行深度预测（理论），用mediapipe进行人脸目标检测。想快进的宝子建议直接复制代码，然后跑一遍，不懂得再回来看。提前感谢大家点赞激励本大懒蛋创作：） 目录1. 什么是视差2. 通过视差计算深度信息3. 目
