前一阵对三角边稍作了一点总结。昨天下班前同事又提到它。我在想，或许我们利用它做的事可能还不止那么多。也许它还能欺骗我们的眼球更多的东西。 比如我一直在想的css3中目前只有webkit核心支持的transition变换属性。能否利用三角边做点它能做的事情呢？于是下班回家随便写了点测试的东西。。。发现如果要求不是很严格的话，某些时候还是能欺骗到我们的眼球的。比如下面的一个demo<!do
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2023-12-29 20:28:41
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视频背景建模主要使用到：高斯混合模型（Mixture Of Gauss，MOG）基于混合高斯模型去除背景法高斯模型去除背景法也是背景去除的一种常用的方法，经常会用到视频图像侦测中。这种方法对于动态的视频图像特征侦测比较适合，因为模型中是前景和背景分离开来的。分离前景和背景的基准是判断像素点变化率，会把变化慢的学习为背景，变化快的视为前景。一、理论混合高斯背景建模是基于像素样本统计信息的背景表示方法
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2024-05-08 16:02:51
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文章目录一、图片特效源代码编译运行二、播放视频源代码编译运行三、录制视频源代码编译运行四、总结五、参考 一、图片特效源代码把一张图片边缘四周添加阴影并且展示出来。1.使用命令gedit test1.cpp把下面代码粘贴进行后保存，同时把需要用到的图片和代码放在同目录下。#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/opencv
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2024-04-03 11:51:52
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一、问题分析与思路这个是最近有人问我的一个问题，想把一个拍好的皮肤图像，转换为3D粗糙度表面显示，既然是粗糙度表面显示，我想到的就是把图像转换为灰度图像，对每个像素点来说，有三个不同维度的信息可以表示它们，分别是坐标x、y与像素灰度值c ,对每个像素点Pixel(x,y ,c)就是一个三维向量，使用matplotlib的的3D表面图即可实现显示，这里还另外一个问题需要解决，就是像素的取值范围在0~
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2024-02-20 16:32:37
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作者： 吴亚峰 , 杜化美 , 张月霞 , 索依娜 责编： 张涛6.1 刚体Unity 4 3D开发实战详解6.1.1 刚体特性在Unity内建物理引擎中，首先要介绍的是刚体（Rigidbody）的概念。包含有该类组件的游戏对象，会遵循万有引力定律，在重力的作用下，使物体垂直下落。刚体组件还会影响物体发生碰撞时的反应，使物体遵循惯性定律，并在其他物体运动冲击作用下产生速度或者形变。刚体作为物理引擎
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2024-08-24 18:32:50
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Unity3D研究院之脚本实现模型的平移与旋转（六）
这一章MOMO带大家讨论一下Unity3D中使用的脚本，脚本的最大特点就是用少量的代码实现繁多的功能，避免大量的代码。Untiy3D这一块可以使用脚本做很多东西，那么我们开始学习脚本吧。
有关Unity3D 脚本的API所有文档盆友们都可以去这里查阅。
官方API 文档：htt
CVPR 2020 Deng-Ping Fan, Ge-Peng Ji, Guolei Sun, Ming-Ming Cheng, Jianbing Shen, Ling Shao一、简介伪装目标检测任务旨在识别“无缝”嵌入其周围环境中的目标。该目标物体与背景之间有高度的内在相似性。为了解决该问题，我们收集了一个新的数据集，称为COD10K，它包括10000幅图像，涵盖了各种自然场景中伪装的对象，
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2024-07-29 14:00:43
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中间隔了好长时间没写啊，这段也没怎么用。一：内容介绍本节主要介绍OpenCV的imgproc模块的图像处理部分： 1. 线性滤波：均值滤波与高斯滤波 2. 非线性滤波：中值滤波、双边滤波 3. 图像形态学：腐蚀与膨胀，开运算、闭运算，形态学梯度，顶帽、黑帽 4. 漫水填充 5. 图像金字塔及图片尺寸缩放 6. 阈值化 二：学习笔记方框滤波（box filter）是不一定归一化的，而这里
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2024-02-22 14:02:40
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目录0. 引言1. 下载和安装Open3D1.1.步骤详解1.2.下载中遇到问题2. 升级CMake和clang2.1.CMake2.2.clang3. 在新的工程中调用Open3D 0. 引言Open3D是点云的开源处理库，支持Python或C++。其Python已有较全的教程，也可以直接使用pip install open3d直接进行安装，而若想在C++中调用Open3D则麻烦一些，需要满足
1.本文要点说明 本文介绍如何基于OpenCV提供的标定函数搭建一套简易的标定框架，从而掌握OpenCV标定模块的核心API。 此框架的主要目的是通过保存中间结果为YML文件来解耦整个标定流程，使得各模块可以独立运行及任意组合运行，整个标定框架被拆
1、部分的javascript and jquery
function tryOnCloth(productId, productType,xclick,str, displayPrice){
var model = document.getElementById("3dman");
var replaceMan = document.getElementById("replace
第六章 图像变换
1）图像卷积和卷积边界：
卷积就是将图像和提供的核进行卷积，可以设置核的中心等，OpenCV卷积经常遇到图像边界的处理，函数如下：
void cvFilter2D(const CvArr* src,const CvArr* dst,const CvMat* kernel,CvPoint anchor=CvPoint(-1,-
目录图像处理计算机视觉OpenCV网页OpenCV可应用的领域OpenCV模块按宏定义顺序介绍opencv安装部分请看我另一个笔记OpenCV3.4.3最新版本安装详解！VS2013平台下，解决X86没有问题。图像处理图像处理技术一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别这3部分。数字图像是一个大的二维数组，数组元素称为像素，其值称为灰度值。数字图像处理是去噪、增强、复原、分割、提取特征等 处
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2024-05-02 13:55:41
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尝试用OpenCV来实现立体视觉也有一段时间了，主要的参考资料就是Learning OpenCV十一、十二章和OpenCV论坛上一些前辈的讨论。过程中磕磕碰碰，走了不少弯路，终于在前不久解决了最头大的问题，把整个标定、校准、匹配的流程调试成功。(虽然还有一些问题至今尚未搞清)在这里写这篇文章，第一方面是给自己一个总结，第二方面是感觉OpenCV立体视觉方面的资料还是相当零散和不完整，新手入门需要花
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2024-04-29 22:55:55
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OpenCV主要的核心模块如下图所示，这些模块非常重要，下面将按照图片上的顺序对这些核心模块的作用进行简单的介绍，在我自己的电脑里，放在C:\Users\cyk6625\Downloads\opencv\build\include\opencv2路径下。 1、calib3d模块 它就是Calibration（校准）加3D这两个词的组合缩写。这个模块主要是相机校准和三维重建相关的内
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2024-04-18 12:32:04
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OpenCV BM对于处理非畸变的立体图像, 主要有以下 3 个步骤:1. 预处理滤波: 使图像亮度归一化并加强图像纹理2. 立体匹配: 沿着水平极线用 SAD 窗口进行匹配搜索3. 再滤波: 去除坏的匹配点.匹配之后, 如果左右视差检查使能了 disp12MaxDiff >= 0, 还有使用cv::validateDisparity进行左右视差检查.最后, 由于匹配窗口捕捉的是物体一侧的前
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2024-03-22 08:42:34
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opencv2.4.9组件结构介绍【calib3d】——其实就是就是Calibration（校准）加3D这两个词的组合缩写。这个模块主要是相机校准和三维重建相关的内容。基本的多视角几何算法，单个立体摄像头标定，物体姿态估计，立体相似性算法，3D信息的重建等等。【contrib】——也就是Contributed/Experimental Stuf的缩写， 该模块包含了一些最近添加的不太稳定的可选功能
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2024-03-15 05:42:06
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平面扫描（plane-sweeping）介绍：plane-sweeping算法在三维重建中非常重要，其特别适合并行计算，因此通过GPU加速后可以使复杂的稠密重建达到实时。大多实时三维重建的深度图生成部分采用plane-sweeping算法。而且plane-sweeping不用rectify，甚至radial distortion的图像也可以用。研究semantic 3D的Christian Han
雷达基础雷达（Radar，即 radio detecting and ranging），意为无线电搜索和测距。它是运用各种无线电定位方法，探测、识别各种目标，测定目标坐标和其它情报的装置。在现代军事和生产中，雷达的作用越来越显示其重要性，特别是第二次世界大战，英国空军和纳粹德国空军的“不列颠”空战，使雷达的重要性显露的非常清楚。雷达由天线系统、发射装置、接收装置、防干扰设备、显示器、信号处理器、电
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2024-09-01 21:49:38
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该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼上一篇教程，我们通过实现一个敌机由上至下的循环过程，初步了解了pygame这个模块的使用。接下来，我们进行第二阶段，真正的实现一个通过鼠标控制的小游戏。因为内容量相对前面的教程来说比较大，我们把第二阶段再分成两个部分来实现。第一部分：实现配置文件和游戏对象模块；第二部分：实现游戏主程序部分。一、配置文件(config.ini)在配置文件中，我们需要作如下
