在进行SIFT特征提取时，由于会提取数量较多的尺度空间特征点，会导致特征向量提取和特征点匹配环节的用时较长。在三维测量等应用条件下，角点是进行测量的关键点，因此采用Shi-Tomasi或Harris角点检测提取关键的特征点，可以减少冗余无效的特征点，提升运算的实时性。接下来介绍在编程时遇到的两个问题：1.如何用角点提取结果生成特征描述子Shi-Tomasi角点检测函数如下：goodFeatures
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2024-04-19 14:00:30
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首先上图：这里的目标是寻找六条线段的交叉点，我一开始看到这个图片的时候觉得很简单，认为通过霍夫找线段然后求取交叉点就能实现，果不其然，我想太多了，经过对OpenCV里HoughLinesP（）函数的参数的各种调节，始终找不到所有的完整的线段，我觉得很大的原因可能是因为图片像素过高，后面我会继续摸索。下面带来博客大神实现的方法（也存在一定的瑕疵，但效果已经很不错了）：算法实践：1、这样一个图像，单通
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2024-03-06 17:43:46
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本节用来总结SLAM学习过程中，用到的重要的opencv函数CalcopticalFlowPyrLK()功能使用具有金字塔的迭代Lucas-Kanade方法计算稀疏特征集的光流。void cv::calcOpticalFlowPyrLK (
InputArray prevImg,
InputArray nextImg,
InputArray prevPts,
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2024-10-28 21:05:45
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注释：本文翻译自OpenCV3.0.0 document->OpenCV-Python Tutorials，包括对原文档种错误代码的纠正该章节分为以下四个小节：(一) Contours：Getting Started（轮廓：开始）(二) Contours Features（轮廓特征）(三)&nbs
对于直线检测有很多种方法，目前，接触的检测精度最高的应该LSD，LSD你可以在github上直接获取源码也可以直接在opencv中调用。其中我调试好的LSD源码可以私信我。---->There are many methods for line detection, at present, the contact detection accuracy should be the highes
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2024-07-15 16:32:55
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图像深度学习找端点是一个具有挑战性的任务，涉及使用深度学习算法处理图像数据，以便识别和标记关键的端点。在此过程中，不仅需要有效的备份和恢复计划，还需谨慎对待可能的灾难场景，确保工具链的高效整合，从而防止数据损失。以下是解决这一问题的详细过程。
```mermaid
gantt
title 图像深度学习找端点备份策略
dateFormat YYYY-MM-DD
secti
一、角点检测的相关概念二、Harris角点检测——cornerHarris()参考网址: #include "opencv2/opencv.hpp"
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
void main()
{
Mat img = imread("E://3.jpg"
目录一、轮廓的绘制的作用二、内容介绍三、代码实现一、轮廓的绘制的作用用于图形分析和处理：轮廓是图像中物体边界的描绘，通过绘制轮廓，我们可以更好地分析和理解图像中的物体和形状。例如，轮廓可用于识别和区分不同的对象、测量物体的面积和周长等。辅助机器视觉和物体识别：轮廓可以帮助计算机视觉系统（如机器人、自动驾驶车辆等）更好地识别和理解其环境。例如，通过轮廓，系统可以识别出不同的人、物体或道路标志。特征提
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2024-06-20 12:40:44
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# 使用 Java OpenCV 查找线段端点
在计算机视觉领域，线段检测是一个重要的任务，特别是在图像处理中。使用 OpenCV 库，我们可以方便地实现线段检测，以及进一步提取线段的端点。本文将为您介绍如何使用 Java 结合 OpenCV 来查找线段的端点，具体流程以及代码示例。
## 主要流程
整个过程可以分为以下几个步骤：
1. **加载图像**：使用 OpenCV 读取输入图像。
OpenCV进行图形匹配的方法，如若原图图中没有欲找的图，怎么设置返回错误..... OpenCV里面有一个模式匹配函数为:cvMatchTemplate,这个函数查找原图中有没有目标图，配合cvMinMaxLoc这个函数就可以得到在目标图在原图中的坐标。可是，我发现如果原图中没有目标图，还是会返回一个坐标的。后来发现这个是相似的坐标。请问，如何整它，让他在原图中查找，如果原图中包含该图，就返回坐
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2024-05-28 16:17:51
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1、学习目标 在Python中如何使用OpenCV查找轮廓和绘制轮廓。 2、使用的函数方法 轮廓是形状分析和物体检测和识别的有用工具。 函数从二进制图像中检索轮廓。 cv2.findContours（） cv2.drawContours（） 3、程序 结果 程序中的函数方法讲解： 轮廓为将所有连续的像素点（沿着边界）连接在一起的曲线，这些像素有相同的颜色或者灰度。 （1） 寻找轮廓cv2.find
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2023-10-07 17:40:17
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11、霍夫线变换：使用OpenCV的以下函数 HoughLines 和 HoughLinesP
霍夫线变换是一种用来寻找直线的方法。
是用霍夫线变换之前, 首先要对图像进行边缘检测的处理，也即霍夫线变换的直接输入只能是边缘二值图像。 OpenCV实现了以下两种霍夫线变换:
标准霍夫线变换
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2024-03-14 23:08:23
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openmv4系列7----寻找色块1、find_blobs函数image.find_blobs(thresholds, roi=Auto, x_stride=2, y_stride=1, invert=False, area_threshold=10,
pixels_threshold=10, merge=False, margin=0, threshold_cb=None, mer
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2023-09-15 15:15:26
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前面我讲述了直方图的概念以及如何用opencv实现一维和二维的直方图。详见这两篇blog: Mat 格式： cv： 这次主要想讲点直方图的应用，其中包括使用查找表修改图像的外观、直方图的均衡化、反投影直方图检测特定图像的内容、meanshift算法<均值漂移>跟踪物体和利用图像直方图检索相似图像<可靠性比较低>。一：使用查找表修改图像的外
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2024-03-30 21:17:22
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一、引言在图像处理和计算机视觉领域中，如何从当前的图像中提取所需要的特征信息是图像识别的关键所在。在许多应用场合中需要快速准确地检测出直线或者圆。其中一种非常有效的解决问题的方法是霍夫（Hough）变换，其为图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。这篇文章就将介绍OpenCV中霍夫变换的使用方法和相关知
最近做三角剖分发现了一篇很好的博客，其中的代码都可以实现，特在此分享给大家，希望可以一起学习，有问题共同探讨。Delaunay三角剖分是1934年发明的将空间点连接为三角形，使得所有三角形中最小角最大的一个技术。如果你熟悉计算机图形学，你便会知道Delaunay三角剖分是变现三维形状的基础。如果我们在三维空间渲染一个，我们可以通过这个物体的投影来建立二维视觉图，并用二维Delaunay三角剖分来分
终于完成了GPU的TensorFlow环境搭建，记录下来给大家作为参考。感谢大佬的博文让我完成了大部分工作：[一]硬件以及安装先后顺序介绍：1.1.显卡（getforce 10 系列－－GTX10ｘｘ，如GTX1060） 环境搭建基于的显卡类型为NVIDIA GTX1060，当然所有的getforce 10 系列－－－GTX10ｘｘ都可以。cuda7.5不支持getforce 10 系列以上的显
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include <stdlib.h>#include <stdio.h>#include <iostream>using namespace cv;using namespace std;void...
原创
2022-11-22 13:34:50
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Blob是指图像中的一块连通区域，Blob分析就是对前景/背景分离后的二值图像，进行连通域提取和标记。知识点就是SimpleBlobDetector的使用，blob(斑点)筛选条件：斑点颜色、面积、圆度、惯性率、凸度。void blobDetector()
{
Mat img = imread("d:\\11.jpg");
SimpleBlobDetector::Params params;
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2024-08-29 17:44:32
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本文主要介绍导向滤波，但是在网上看这算法还能去雾，不知道是具体是怎么利用导向滤波实现去雾的，希望过来人指点迷津，这块主要是重写了导向滤波应用于彩色图像的部分代码，希望与大家共同交流。 论文主要如下：Kaiming He, Jian Sun, Xiaoou Tang. Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior大致内容是提出了一个叫
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2024-04-07 17:35:25
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