这个话题感兴趣的朋友可以自己搜索火星坐标相关转换,精度在1m范围的网上提供有服务可以免费使用.自写程序经验证精度在6m 以内.百度地图方法关键函数是 BMap.Boundary() 生成的类,调用它的方法get就可以通过名称获得县或市级以上的行政区域.获取行政区域var fileName = "";
var newFileObject = fso.CreateTextFile(folderName
一.Shi-Tomasi 角点检测算法Harris角点检测基本数学公式如下： 泰勒公式进行展开后，近似为: &nbs
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2024-05-10 16:19:28
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重磅干货，第一时间送达在图像处理中有两类最重要的基础操作分别是图像点操作与块操作，简单点说图像点操作就是图像每个像素点的相关逻辑与几何运算、块操作最常见就是基于卷积算子的各种操作、实现各种不同的功能。今天小编就跟大家一起学习OpenCV中图像点操作相关的函数与应用场景。几何运算包括加、减、乘、除，逻辑运算包括与、或、非、异或。准备工作：选择两张大小一致的图像如下、加载成功以后显示如下：相关代码如下
OpenCV中一些相关结构说明：特征点类：class KeyPoint
{
Point2f pt; //坐标
float size; //特征点邻域直径
float angle; //特征点的方向，值为[0,360)，负值表示不使用
float response;
该文章适合OpenCv的初学者以及对计算机视觉有了简单认识的朋友。以下将根据不同的能力水平进行梯度的讲解。最后会附带完整代码。小白需要知道的什么是传统的视觉寻迹？个人认为，传统寻迹就是通过记录轨迹的横坐标来进行判断。例如：这张图就被认为是直行。但是机器要怎么进行判断呢？我们可以通过将这个图片转换为一个矩阵，然后通过遍历来记录这些黑点的横坐标，从而获得黑点的平均横坐标来判断。source = 0
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2024-03-30 17:17:32
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博客参考 朱伟 等编著的《OpenCV图像处理编程实例》======================================================================================在很多应用场景中，图像像素区域的兴趣点区域对于目标检测、目标跟踪有着重要的意义。当兴趣点周围存在长方形区域时，最容易形成角点。对于兴趣点检测，角点反映的是图像中局部最大值或
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2024-03-26 12:03:58
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在图像处理和与计算机视觉领域，兴趣点（interest points），或称作关键点（keypoints）、特征点（feature points） 被大量用于解决物体识别，图像识别、图像匹配、视觉跟踪、三维重建等一系列的问题。我们不再观察整幅图，而是选择某些特殊的点，然后对他们进行局部有的放矢的分析。如果能检测到足够多的这种点，同时他们的区分度很高，并且可以精确定位稳定的特征，那么这个方法就有使用
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2024-02-22 15:58:26
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将最近所学opencv的图像处理做个小整理，下期打算整理视频处理的一些记录。1.使用OpenCV对图像进行Harris，SIFT特征点提取，并标注特征点更多可以了解 Harris角点检测和SIFT特征· 特征点是啥?图像处理中，特征点指的是图像灰度值发生剧烈变化的点或者在图像边缘上曲率较大的点(即两个边缘的交点)。图像特征点能够反映图像本质特征，能够标识图像中目标物体。通过特征点的匹配能够完成图像
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2024-07-30 12:48:32
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1.FAST（featuresfrom accelerated segment test）算法特征点检测和匹配是计算机视觉中一个很有用的技术。在物体检测，视觉跟踪，三维常年关键等领域都有很广泛的应用。很多传统的算法都很耗时，而且特征点检测算法只是很多复杂图像处理里中的第一步，得不偿失。FAST特征点检测是公认的比较快速的特征点检测方法，只利用周围像素比较的信息就可以得到特征点，简单，有效。&
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2024-05-27 15:10:56
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图像特征类型可以分为如下三种：边缘角点（感兴趣关键点）斑点（感兴趣区域）其中，角点是个很特殊的存在。如果某一点在任意方向的一个微小变动都会引起灰度很大的变化，我们就把它称之为角点。角点作为图像上的特征点，包含有重要的信息，它们在图像中可以轻易的定位，同时，在人造物体场景，比如门、窗、桌等处也随处可见。角点的具体描述可以有以下几种：一阶导数（灰度的梯度）的局部最大所对应的像素点两条及两条以上边缘的交
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2024-04-02 16:45:14
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利用霍夫变换提取矩形的角点坐标背景：一张图包含矩形，要提取其中矩形的角点。思路：对图片进行概率霍夫变换线变换，再筛选出特定矩形的边，求两个边的直线角点流程：边缘检测，得到边缘二值图像概率霍夫线变换HoughLinesP()设定矩形边界从直线中筛选出矩形的边并绘制求矩形边的交点并绘制代码：主函数文件//-------------------------------------------------
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2024-01-08 19:32:09
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一、角点检测特征点检测广泛应用到目标匹配、目标跟踪等应用中，在进行目标建模时会对图像进行目标特征的提取，常用的有颜色、角点、特征点、轮廓、纹理等特征。其中Harris角点检测是特征点检测的基础，提出了应用邻近像素点灰度差值概念，从而进行判断是否为角点、边缘、平滑区域。Harris角点检测原理是利用移动的窗口在图像中计算灰度变化值，算法基本思想是使用一个固定窗口在图像上进行任意方向上的滑动，比较滑动
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2024-04-25 13:12:08
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目录特征点分类1 ORB①特征点检测②计算特征描述2 SIFT1 SIFT特征检测的步骤①.在DOG尺度空间中获取极值点，即关键点。②.特征点方向估计③生成特征描述④.代码实现3.SURF①.SURF的介绍②.SURF算法步骤③. SIFT与SURF效果比较④代码实现4 FAST角点检测且阈值可调节补充图像金字塔灰度质心法实现思路：图像本身是由
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2024-01-05 17:20:06
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Code Hello-SLAM标签（空格分隔）： 旭 SLAM Program1.目标写一个RGB-D SLAM程序 要用的库：OpenCV, PCL, g2o 系统环境：Ubuntu16.042.安装软件2.1.OpenCV参见笔记：Vins-Mono环境配置与测试2.2.PCL安装PCL：sudo apt-get install libpcl-dev pcl-tools3.构建CMAKE程序新
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2024-04-30 10:15:24
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一：特征点的理解特征点是图像中与周围领域灰度值像素的暗点或亮点二：特征点的寻找 CV_WRAP void detect( const Mat& image, CV_OUT vector<KeyPoint>& keypoints, const Mat& mask=Mat() ) const;SIFT对象的detect函数可以寻找特征点第一个参数是输入图像
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2024-03-20 09:06:53
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一、概述 OpenCV 团块跟踪过程细分为：前景检测模块、新团块（blob）检测模块、团块跟踪模块、轨迹生成模块和轨迹后处理模块。而跟踪流程模块CvBlobTrackerAuto把这五个模块连接起来。如下图所示：  
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2023-10-09 08:01:08
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这个部分的主要内容如下：
图像操作入门 学习加载一幅图像，显示它，并保存它
视频入门 学习播放视频，从摄像头捕捉视频，以及写入视频
OpenCV 中的绘制功能 学习通过 OpenCV 绘制线、矩形、椭圆形和圆形等等
鼠标作为画笔 用鼠标画东西
轨迹栏作为调色板 创建轨迹栏以控制某些参数目标学习将轨迹栏绑定到 OpenCV 窗口我们将学习这些函数： cv.getTrackbarPos()，
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2024-07-30 19:34:47
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# Python OpenCV提取角点
## 介绍
在计算机视觉领域，角点是指图像中明显的、有纹理的、不受尺度、旋转和光照变化影响的特殊点。角点提取是图像处理和计算机视觉中的重要任务之一，它在众多应用中起着关键作用，比如目标检测、图像配准和三维重构等。
Python与OpenCV是目前广泛应用于计算机视觉领域的开发工具，它们提供了丰富的函数和工具包来处理图像和视频。本文将介绍如何使用Pyth
原创
2024-02-12 08:57:05
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最近在完成一个人脸识别项目，标准人脸库里面大约有50万张人脸图像，人脸识别算法使用的是MTCNN + ArcFace，每张人脸图片经过ArcFace模型转换后形成一个512维的特征向量，那么50万张人脸图像形成的人脸特征矩阵大小就是[500000, 512]。在进行人脸识别时，通过计算待识别的人脸特征与这50万个特征的最小距离来确定人物身份。对于每次只识别一个人脸特征来说，使用numpy
角点检测执行角点检测并在可能的角点周围画一个圆对图像中的角点位置进行检测和细化Shi-Tomasi方法检测图像角点1. cornerDetector_Demo.cpp 角点检测/**
* @function cornerDetector_Demo.cpp
* @brief Demo code for detecting corners using OpenCV built-in functio
