这个demo有点难啃，可能因为图形学基础太弱，但基础实现目标还是能看懂，就是将人物和背景分离，由于我的背景为白色，所以直接用demo计算出的效果与原目的不大一样，这里我们把第134行定义背景色mat数据的代码稍微改一下，在末尾加上“, new Scalar(255, 255, 255, 255)”。(参照137行的加法，这里的颜色可以根据个人摄像头
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2024-05-07 13:40:16
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1. 什么是视觉视觉是一个古老的研究课题，同时又是人类观察世界、认知世界的重要功能和手段。人类从外界获得的信息约有75%来自视觉系统，用机器模拟人类的视觉功能是人们多年的梦想。视觉神经生理学，视觉心里学，特别是计算机技术、数字图像处理、计算机图形学、人工智能等学科的发展，为利用计算机实现模拟人类的视觉成为可能。在现代工业自动化生产过程中，计算机视觉正成为一种提高生产效率和检验产品质量的关键技术之一
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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# Python 3D相机科普
随着科技的不断发展，3D技术在影视、游戏、建筑等领域得到了广泛的应用。而在这些领域中，3D相机扮演着至关重要的角色。本文将带您深入了解Python中如何使用3D相机来实现各种功能。
## 什么是3D相机？
3D相机是一种能够捕捉三维空间中物体的相机。与传统的2D相机不同，3D相机可以获取物体的深度信息，从而实现更加真实的视觉效果。
在Python中，我们可以
原创
2024-06-29 06:48:23
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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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作者丨飞鸢逐浪@知乎编辑丨3D视觉工坊1 3D 视觉常见的三维视觉技术，包含双目、ToF、激光三角、结构光等，如下图：1）毫米级双目、ToF、结构光(散斑)的精度为 mm 级，多见于消费领域，如：导航避障，VR/AR，刷脸支付等2）微米级线激光、结构光(编码)的精度是 um 级，主要应用在工业领域，如：表面缺陷检测、三维测量等3）纳米级另外，还有 nm 级精度的光谱共焦技术，可用于透明材质
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2022-07-28 10:27:32
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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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1.前言无论2D相机还是3D相机，提到相机不可避免地涉及到机器视觉。机器视觉与计算机视觉并没有一个明显的定义去划分。但在实际应用中，应用于工业检测的时候更多地被称为机器视觉而非计算机视觉。这时候，机器视觉更多地偏向或者专指以图像传感器为采集软件，辅助以光源，PLC甚至机器人等外部设备，以实现特定的检测或定位等特定目的。如果你从事的是机器视觉行业则避免不了PCL，机器人，编码器，光栅尺，光源，镜头等
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2022-10-05 13:54:33
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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、部分的javascript and jquery
function tryOnCloth(productId, productType,xclick,str, displayPrice){
var model = document.getElementById("3dman");
var replaceMan = document.getElementById("replace
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
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
第二节 物体跟踪OpenCV的video模块提供了几种基于光流的物体跟踪方法。1、cv::buildOpticalFlowPyramid、cv::calcOpticalFlowPyrLK1）cv::buildOpticalFlowPyramid：构造可以传递给calcOpticalFlowPyrLK的图像金字塔。int cv::buildOpticalFlowPyramid (InputArray
