对于一份试卷,我现在需要检测到填空题上面的横线。如下图: 很多人第一反应是霍夫直线检测,包括我也是想到用霍夫直线检测。然而事实并不尽如人意。因为在我的博客中并没有放上霍夫直线检测这一部分,所以,我用霍夫直线算法来检测试卷上的横线。霍夫直线检测:#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<math.h
引言:霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术,它通过一种投票算法检测具有特定形状的物体。该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换结果。霍夫变换于1962年由Paul Hough 首次提出[53],后于1972年由Richard Duda和Peter Hart推广使用[54],经典霍夫变换用来检测图像中的直线,后来霍
摘要:rs()绘制角点。 5. 重复以上步骤,直到所有图片处理完毕。 6. 6. 使用calibrateCamera()函数计算相机参数。代码示例:import cv2 import numpy as np # 读取标定图片 img = cv2.imread('calibration.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 定义
这里只是记录了一些常见形状的绘制,更多形状的绘制请参考OpenCV参考手册中的相关API;1.绘制直线API说明: 除了直线OpenCV还提供了绘制折线的API,如下:参考程序://绘制直线 Point P1 = Point(0, 0);//点的定义 Point P2; P2.x = 200; P2.y = 100; Point P3 = Point(400, 0); Scalar
转载 2024-03-07 10:40:30
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ROS标定工具是采用棋盘格,具体实现是OPENCV。将输入图像降采样到大约VGA分辨率,并在全尺寸图像中检测校准目标角点。 结合这些明显正交的职责作为一个优化。棋盘式检测在大图像上太昂贵,所以最好在较小的显示图像上进行检测,并将角点缩小到正确的大小。def get_corners(self,img,refine=True):函数中使用cvFindChessboardCorners查找图像中棋盘的角
转载 2024-04-07 09:33:46
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    1.最简单的霍夫变换是在图像中识别直线。在平面直角坐标系(x-y)中,一条直线可以用下式表示:y=kx+b。    这表示参数平面(k-b)中的一条直线。因此,图像中的一个点对应参数平面中的一条直线,图像中的一条直线对应参数平面中的一个点。对图像上所有的点作霍夫变换,最终所要检测的直线对应的一定是参数平面中直线相交最多的那个点。这
最近我用Python做了一个国际象棋程序并把代码发布在Github上了。这个代码不到1000行,大概20%用来实现AI。在这篇文章中我会介绍这个AI如何工作,每一个部分做什么,它为什么能那样工作起来。你可以直接通读本文,或者去下载代码,边读边看代码。虽然去看看其他文件中有什么AI依赖的类也可能有帮助,但是AI部分全都在AI.py文件中。AI 部分总述AI在做出决策前经过三个不同的步骤。首先,他找到
目标• 理解霍夫变换的概念• 学习如何在一张图片中检测直线• 学习函数:cv2.HoughLines(),cv2.HoughLinesP()原理霍夫变换在检测各种形状的的技术中非常流行,如果你要检测的形状可以用数学表达式写出,你就可以是使用霍夫变换检测它。及时要检测的形状存在一点破坏或者扭曲也可以使用。我们下面就看看如何使用霍夫变换检测直线。一条直线可以用数学表达式 y = mx + c 或者 ρ
转载 2024-03-11 13:24:41
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继续搬砖,opencv的core模块下的第六部分基本绘图: 我们打算画两个例子(原子和赌棍), 所以必须创建两个图像和对应的窗口以显示。 /// 窗口名字 char atom_window[] = "Drawing 1: Atom"; char rook_window[] = "Drawing 2: Rook"; /// 创建空全黑像素的空图像 Mat atom_image = Mat::
转载 2024-08-06 09:54:13
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Open CV系列学习笔记(十六)直线检测霍夫变换霍夫变换是一种特征检测(feature extraction),被广泛应用在图像分析(image analysis)、计算机视觉(computer vision)以及数位影像处理(digital image processing)。霍夫变换是用来辨别找出物件中的特征,例如:线条。他的算法流程大致如下,给定一个物件、要辨别的形状的种类,算法会在参数空
转载 2024-01-02 13:15:14
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OpenCV 学习(Hough 变换提取直线)在机器视觉应用中,我们经常要提取图像中的各种特征,最基本的特征就是图像中的线条、拐角等。这篇笔记就来讲讲如何提取图像中的直线。这里使用的方法叫做 Hough 变换。Hough 变换这个名称最早是在 Richard Duda 和 Peter Hart 两人于 1972 年合写的发表于 Comm. ACM 文章 《Use of the Hough Tran
Opencv-python 用solvepnp实现棋盘测距和欧拉角测定相机标定,获取相机内参 (内参数矩阵,畸变系数) 用以标定的图像相机标定代码:import cv2 import numpy as np import glob # 相机标定 criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER | cv2.TERM_CRITERIA_EPS, 30, 0.001)
 霍夫变换(Hough Transform)的主要思想:  OpenCV的霍夫变换(Hough Transform)直线检测 一条直线在平面直角坐标系(x-y)中可以用y=ax+b式表示,对于直线上一个确定的点(x0,y0),总符合y0-ax0=b,而它可以表示为参数平面坐标系(a-b)中的一条直线。因此,图像中的一个点对应参数平面的一条直线,同样,图像中的
转载 2023-12-27 20:52:09
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目录前言一、识别方法1.目标检测2.分类3.Opencv图像处理 前言这篇写的是象棋机器人的识别代码部分 一、识别方法识别的方法一般包括目标检测、分类或者使用opencv处理图像。这三种方法我都有尝试,总的来说目标检测的精度需要大量的数据集作为支撑,分类任务所需的数据集较少,但是对棋盘的位置要求比较严格,opencv的图像处理方法不容易想到,也有一定的局限性。1.目标检测这里就不放代码了,也
棋盘格角点检测 文章目录棋盘格角点检测1、cv::findChessboardCorners 棋盘格角点检测2、Opencv源码实现3、基于生长的棋盘格角点检测 背景:          最近开发一个光学检测的项目,检测方式是通过一个成像亮度计(光学相机)拍摄一个显示屏,显示屏上显示的是另一个工业相机实时拍摄棋盘格的
程序流程准备好一系列用来相机标定的图片;对每张图片提取角点信息;由于角点信息不够精确,进一步提取亚像素角点信息;在图片中画出提取出的角点;相机标定;对标定结果评价,计算误差;使用标定结果对原图片进行矫正;opencv实现代码:#include <iostream> #include <vector> #include <fstream> #include &lt
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文章目录相机矫正与显示说明Code运行效果 相机矫正与显示1、注意事项; 2、Code; 3、效果; 4、参考;说明1、相机标定的棋盘格宽高要对应,棋盘格角点识别只寻找内角点(自带例程里是w*h = 6 * 9); 2、注意棋盘格默认坐标系在左上角,drawChessboardCorners()会默认将x方向绘制为红色; 3、findChessboardCorners()之后必须进行粗角点提取(
转载 2024-05-09 10:56:46
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摘要1. 需求2. 算法的步骤3. 实现的效果4. 部分代码5. 非常感谢您的阅读!6 期待您加入 1. 需求我目前在做自动驾驶车辆上的各类传感器的标定问题。很容易理解,各类传感器就相当于自动驾驶汽车的眼睛,眼睛近视了,我们还能指望他安全吗?所以各类传感器的标定也是一个非常重要的方面。最近组里有一个我认为有点奇葩的需求,利用棋盘格进行广角相机的内参标定,相机模型用的是之前我们介绍过的OCAM模型
OpenCV实现了直线的拟合。 二维的直线拟合? 调用的函数 1 static CvStatus icvFitLine2D_wods( CvPoint2D32f * points, int _count, float *weights, float *line ) 2 { 3 double x =
转载 2018-06-28 20:34:00
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OpenCV中CV_EXPORTS类别KeyPoint与KeyPointsFilter头文件分析  用OpenCV一段时间了,说实话KeyPoint接触也算比较多,一直没有时间对其数据结构进行分析。今天打开源码对其keypoint.cpp文件进行简单分析一下:keypoint.cpp主要包含两个类KeyPoint与KeyPointsFilter。其中KeyPoint包含基础的功能函数:读写存储ke
转载 2024-03-26 14:26:36
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