参考论文中的文字：图像配准是图像处理的基本任务之一,用于将不同时间、不同传感器、不同视角及不同拍摄条件下获取的关于同一目标或场景的两幅或多幅图像进行主要是几何意义上的匹配套和的过程。在对图像配准的研究过程中,大量技术被应用于针对不同数据和问题的图像配准工作,产生了多种不同形式的图像配准技术。图像配准的基本问题是找出一种图像转换方法,用以纠正图像的形变。造成图像形变的原因多种多样,例如对于遥感图像而
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2024-05-17 13:20:52
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监控线材的选用1、视频线：摄像机到监控主机的距离≤200米，通常在100米左右，可以用SYV-75-3(即RG59线)视频线或者SYV-75-5(96编)。摄像机到监控主机的距离〉200米〈350米，可以用SYV-75-5(128编)视频线。摄像机到监控主机的距离在500米左右，采用SYV-75-7基本可以实现。(一般不常用)摄像机到监控主机的距离在500-1000米，可以采用光纤传输
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2024-04-20 11:06:56
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Blender是一款出名的3D建模软件，我们常常会使用这个软件帮助我们完成一些工作上的问题，但是刚装上这个软件却还有很多问题不懂，比如说怎么用Blender进行八仙桌建模，如果你不懂的话，赶紧看看小编整理的以下教程内容吧！ 方法/步骤： 1、启动Blender，直接使用原始的方块。按S键，缩小到桌腿应有的大小，左键确定后，再按S键、Z键，拉伸到适合的高度。 2、为模型添加Mir
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2024-05-27 15:09:00
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图像均值漂移概述✔️ MeanShfit 均值漂移算法是一种通用的聚类算法，通常可以实现彩色图像分割。基本原理✔️ 对于给定的一定数量样本，任选其中一个样本，以该样本为中心点划定一个圆形区域，求取该圆形区域内样本的质心，即密度最大处的点，再以该点为中心继续执行上述迭代过程，直至最终收敛。彩色图像分割✔️ 均值迁移可以不断分割找到空间颜色分布的峰值，然后根据峰值进行相似度合并，解决过度分割问题，
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2024-08-26 19:49:22
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在OpenCV的Python接口（`cv2`）中，加载的图像数组遵循以下坐标系和方向约定：1. **坐标系：** OpenCV的坐标系遵循数学中的坐标系，原点（0, 0）位于图像的左上角。横轴（X轴）正方向指向右侧，纵轴（Y轴）正方向指向下方。这意味着数组的第一个索引（通常是行）对应于Y轴（高度），第二个索引（通常是列）对应于X轴（宽度）。2. **图像数组的方向：** 对于图像的数组表示，数组的
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2024-07-31 21:10:33
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opencv中标准Hough变换检测出的直线参数 前几天在图像处理中用到了opencv的函数检测图像中的直线，当时对于获取的直线参数有一点点误解。 首先，简单的介绍下Opencv中的hough变换： Opencv支持两种不同形式的hough变换：标准hough变
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2024-07-31 13:26:47
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前言：虽然计算三维坐标已经很多大佬研究过了，但是网上能用的好少啊。原理不多解释了，直接上程序。1.导入库import numpy as np
import cv2包括矩阵处理和图像处理的两个基本库2.相机参数设置由于本人太穷，根本搞不起较好的双目相机，于是借用opencv自带的图片。安装opencv后，在opencv\sources\samples\data下，有官方自带的图片，包括左右相机01-
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2023-09-26 14:08:57
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什么是图像分割？图像分割(Image Segmentation)是图像处理最重要的处理手段之一。图像分割的目标是将图像中像素根据一定的规则分为若干(N)个cluster集合，每个集合包含一类像素。根据算法分为监督学习方法和无监督学习方法，图像分割的算法多数都是无监督学习方法 - KMeans 距离变换常见算法有两种： 距离变换的定义 ：计算图像中像素点到最近零像素点的
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2024-04-24 12:56:11
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图像分割(Image Segmentation)是图像处理最重要的处理手段之一 图像分割的目标是将图像中像素根据一定的规则分为若干(N)个cluster集合，每个集合包含一类像素。 根据算法分为监督学习方法和无监督学习方法，图像分割的算法多数都是无监督学习方法 - KMeans距离变换 ①不断膨胀/腐蚀得到 ②基于倒角距离distanceTransform(InputArray src, Out
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2024-04-09 11:24:41
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关于OpenCV3使用距离变换的应用Ｃ++实现DEMO-数玉米粒个数过程效果图软件环境VS2015,OpenCV341,C++代码实现#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<math.h>
using namespace std;
using namespace cv;
int mai
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2024-03-28 21:15:13
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1. 直线检测 霍夫变换是通过霍夫坐标系的直线与笛卡尔坐标系的点之间的 “映射” 关系来判断图像中的点是否构成直线。 上图中：笛卡尔空间中一条线（y=kx+b），k表示线段的斜率、b表示垂直线段方向的位置。映射到霍夫空间中就是一个点（k，b）。其中，xy是已知的常量，kb是变量。==========这里省略一万字。。。。总结：在笛卡尔空间中多个点如果处在同一条直线上，那么映射到霍夫空间中
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2024-06-04 10:20:41
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前言Opencv4图像分割和识别实战6的视频课程（）主要是讲解如何求两条曲线之间的距离。对应的，本课作业来求下面图所示的两条直线间距离以巩固课堂上所学的知识。解决方法一 1）通过前面所学的投影分割法来分别获得这2条直线上的离散采样点，然后将它们通过直线拟合求得各自的直线方程，如k1x+b和k2x+b2。 2）在其中一条直线上任取一点(x1,y1)，然后向另外一条直线做垂线，该垂
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2023-12-07 07:33:51
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opencv学堂
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2021-12-01 17:03:00
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今天，我们将结合本系列前两篇来计算对象之间的距离。计算物体之间的距离与计算图像中物体的大小算法思路非常相似——都是从参考对象开始的。我们将使用0.25美分作为我们的参考对象，它的宽度为0.955英寸。
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2021-07-16 15:59:16
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今天，我们将结合本系列前两篇来计算对象之间的距离。计算物体之间的距离与计算图像中物体的大小算法思路非常相似——都是从参考对象开始的。我们将使用0.25美分作为我们的参考对象，它的宽度为0.955英寸。
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2021-07-19 09:08:18
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双目测距属于立体视觉这一块，我觉得应该有很多人踩过这个坑了，但网上的资料依旧是云里雾里的，要么是理论讲一大堆，最后发现还不知道怎么做，要么就是直接代码一贴，让你懵逼。 所以今天我想做的，是尽量给大家一个明确的阐述，并且能够上手做出来。一、 标定 首先我们要对摄像头做标定，具体的公式推导在learning opencv中有详细的解释，这里顺带提一
距离变换于1966年被学者首次提出,目前已被广泛应用于图像分析、计算机视觉、模式识别等领域，人们利用它来实现目标细化、骨架提取、形状插值及匹配、粘连物体的分离等。 距离变换是针对二值图像的一种变换。在二维空间中，一幅二值图像可以认为仅仅包含目标和背景两种像素，目标的像素值为1，背景的像素值为0；距离变换的结果是一幅灰度级图像，即距
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2024-02-23 11:12:28
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距离变换是图像处理中常用的一种图像变换算法，它计算出每个像素离图像中满足某个特定条件的像素的距离，然后使用这个计算出的距离进行灰度值的变换 。常用的距离有：欧几里德距离、棋盘距离、街区距离(曼哈顿距离)。这三个距离具体的数学定义这不作介绍，网上很容易查到资料。这三个距离中最常用的距离是欧几里德距离。距离变换的应用非常广泛，以下是几个常见的应用：形态学分割：距离变换可以用于形态学分割，通过计算图像中
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2024-03-21 17:52:37
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深度学习入门学习笔记(五)误差反向传播法之前我们讲解了通过数值微分计算神经网络的权重参数的梯度从而能够完成神经网络的学习过程。数值微分的优点是简单、比较容易实现，但缺点是计算上比较费时间。我们将要学习的误差反向传播法能能够高效计算权重参数的梯度。一. 反向传播1. 加法节点的反向传播首先来考虑加法节点的反向传播。这里以 z = x + y为对象，观察它的反向传播。z = x + y的导数可由下式(
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2024-05-23 19:22:18
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前言
分析一下上次的行人跟踪程序关键点，达到的目的:看完这篇博客，即可凭借代码片段和设计思路自行写出。二．关键函数1.直方图计算函数，cv::calcHist（），在opencv的源码中查到有三种重载，如下：（1）void cv::calcHist(const Mat * images,//指针表示的图像集合
int nimages,//图像个数
const int *
