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图像的仿射变换
在仿射变换中，原图中所有的平行线在结果图像中同样平行。为了创建这个矩阵我们需要从原图像中
找到三个点以及他们在输出图像中的位置。然后cv2.getAffineTransform 会创建一个 2x3 的矩阵，
最后这个矩阵会被传给函数 cv2.warpAffine。
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import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotli
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2024-07-17 23:28:49
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很多初学者，都对标定概念模糊不清，分不清坐标系之间的关系，搞不清相机标定和机械手相机标定有什么关系，想当初自己也是一个人摸索了很久，本文将尽量给大家解释（更多技术分享，请关注微信公众号：善眸科技；更多技术交流请加入qq机器视觉联盟群：1020941040）。 我们通常所说的相机标定分为两种，一种是相机参数的标定，这一般用到张氏标定法，标定的作用是校正相机自身的畸
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2024-04-01 08:46:10
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一、 需求分析首先是需求：1、利用 OpenCV 里面的仿射变换函 数实现对图像进行一些基本的变换，如平移、旋转、缩放2、学习透视变换原理，对一个矩形进行透视变换，并将变换结果绘制出来。先调用 OpenCV 函数实现透视变换，自己编写代码实现透视变换。3、识别一张倾斜拍摄的纸张，找出轮廓，提取出该纸张的位置4、 假设你已通过图像处理的算法找到发生形变的纸张的位置，那么对这个倾斜 纸张进行
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2024-03-12 10:31:34
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使用Opencv实现张正友法相机标定之前，有几个问题事先要确认一下，那就是相机为什么需要标定，标定需要的输入和输出分别是哪些？相机标定的目的：获取摄像机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正，得到畸变相对很小的图像。相机标定的输入：标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（一般情况下假定图像位于Z
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2024-04-15 18:22:14
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前几天同事突然问我九点标定的几个函数名称，然后我才想起来还有这个重要的技能没有说，因此本篇会详细介绍一下九点标定法。（九点：指有序排列的九个特征点，一般为圆点或者十字）九点标定的作用：1.求解x和y方向的分辨率2.求解图像坐标到xx坐标的仿射变换矩阵（PS：关于仿射变换和透视变换的一般理解，仿射变换：一个矩形到另一个矩形的变换过程，透视变换：一个矩形到另一个不规则矩形的变换过程（不规则可以理解为有
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2024-03-28 07:30:20
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一、九点标定过程1.算法原理 9点标定就是通过9个点计算出相机坐标系到机械手坐标系下的一个仿射变换，（实际上空间中的二维平面的仿射变换只需要3个点就足够了）。在实际应用过程中，需要获取像素下特征点的坐标和对应机械手的坐标。联立方程组求解即可得到对应仿射变换的矩阵，实际应用场景主要分为眼在手上和眼在手外，下面具体介绍使用过程： （1）眼在手外&n
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2024-03-24 21:55:40
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准备1.运行环境：VS2010与VS2017均可，opencv2.9与opencv2.9以上均可。 2.拍十五张标定板图片 3.放到calibdata.txt目录下 4.代码#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"
#i
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2024-03-20 13:41:28
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目录学习 opencv 自带示例 stereo_calib（立体相机标定）准备调试示例代码目标工程确定输入参数类型调试模式（debug）输入参数F5 调试程序执行完毕（输出项目）内外参数据说明学习（TODO）参考 学习 opencv 自带示例 stereo_calib（立体相机标定）准备首先，需要编译 opencv 自带示例，可以参考之前的博客记录：cmake+windows 编译 opencv
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2024-04-16 14:25:20
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1、棋盘给定一个棋盘图像，可以使用OpenCV函数cvFindChessboardCorners()来定位期盼的角点。2、亚像素角点cvFindChessboardCorners()返回的角点仅仅是近似值。这意味着实际上位置的精度受限于图像设备的精度，即小于一个像素。使用find4QuadCornerSubpix()对粗提取的角点进行精确化。3、绘制棋盘角点cvDrawChessboardCorn
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2024-02-22 11:08:23
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iOS和安卓为了可以统一用一套UI，iOS需要显示点九图片，具体思路是获取到图片中上、左两条直线的像素颜色值，取得黑线距离两边的距离即为不可拉伸区域，得到上下左右不可拉伸区域之后，用iOS局部拉伸API处理
一、什么是点9图？点9图是Android开发中用到的一种特殊格式的图片，后缀名是“.9.png”的图片。左上两条线控制可拉伸区域（未画线表示不可拉伸
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2023-07-24 15:34:34
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关于”点九” “点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式，文件扩展名为：.9.png 智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。我们都知道android平台有多种不同的分辨率，很多控件的切图文件在被放大拉伸后，边角
目录场景问题思路实战 场景点胶项目，由于每次换针后有装配误差，所以需要CCD拍照，使用VisionMaster视觉软件计算换针前后点坐标差，补偿到机械手上。问题VisionMaster的N点标定有两种模式，一种是触发模式，一种是手动模式，触发模式就是每拍一次照，记录一条数据，拍满9次开始标定，手动模式就是手动输入所有坐标数据，手动执行标定。 点胶项目标定一般是先点9个点，一次拍照完成标定，显然V
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2024-06-10 09:52:18
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文章目录轮廓发现介绍轮廓的定义轮廓发现定义相关APIfindContours发现轮廓drawContours绘制轮廓代码示例 轮廓发现介绍轮廓的定义一个轮廓代表一系列的点（像素），这一系列的点构成一个有序的点集，所以可以把一个轮廓理解为一个有序的点集。轮廓发现定义轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法。 所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果相关APIfindContours发
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2024-05-15 11:07:53
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、角点是什么？二、Harris角点检测算法：cornerHarris()三、Shi-Tomasi角点检测算法：goodFeaturesToTrack()四、亚像素级角点检测：cornerSubPix()总结 前言笔者本科时候有幸接触了OpenCV3.2.0版本的学习，后因考研压力不得不暂时停下学习的脚步，现在考研任务结
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2024-04-19 14:11:05
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因为pcl的点云模板匹配遇到了各种困难，暂时先用opencv的模板匹配函数做一个简单的焊缝识别，看看效果。此方法的缺陷就在于物体和相机位置必须固定，只允许微小位移，否则数据将失效。1什么是模板匹配？ 模板匹配是一种用于查找与模板图像（补丁）匹配（类似）的图像区域的技术。 虽然补丁必须是一个矩形，可能并不是所有的矩形都是相关的。在这种情况下，可以使用掩模来隔离应该用于找到匹配的补丁部分。它是如何工作
Opencv学习之角点检测角点检测在图像处理和计算机视觉领域，兴趣点（interest points），也被称作关键点（key points）、特征点（feture points）。它被大量用于解决物体识别、图像识别、图像匹配、视觉跟踪、三维重建等一系列的问题，如果能检测到足够多特殊的点，同时它们的区分度很高，并且可以精确定位稳定的特征，那么这个方法就具有使用价值。 图像特征类型被分为以下三种：
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2024-03-22 13:58:07
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博客参考 朱伟 等编著的《OpenCV图像处理编程实例》======================================================================================在很多应用场景中，图像像素区域的兴趣点区域对于目标检测、目标跟踪有着重要的意义。当兴趣点周围存在长方形区域时，最容易形成角点。对于兴趣点检测，角点反映的是图像中局部最大值或
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2024-03-26 12:03:58
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博主最近在做三维重建，之前就了解过pcl库，俗话说，二维处理靠opencv，三维处理靠pcl，那么这个点云库到底有什么神奇功能呢？博主才疏学浅，现在就学了如何将三维点显示和一些简单的滤波，在这里，对自己，也是对广大初学者都可以做个复习和简单的介绍。首先如何将已有的三维点显示，博主这里是利用深度相机直接测得的深度，帧之间通过icp获得世界坐标系下的空间位姿，在这里，我们简单来看从深度照片中提取点云。
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2024-03-31 08:50:02
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概述在现实世界中，角点对应于物体的拐角，道路的十字路口、丁字路口等。从图像分析的角度来定义角点可以有以下两种定义：角点可以是两个边缘的角点；角点是邻域内具有两个主方向的特征点； 一提到角点检测，最常用的方法莫过于Harris角点检测，opencv中也提供了Harris角点检测的接口，即cornerHarris()，但是Harris角点检测存在很多缺陷（如角点是像素级别的，速度较慢等），opencv
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2024-01-08 17:26:42
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Harris角点检测如果某一点在任意方向的一个微小变动都会引起灰度很大的变化，那么我们就把它称之为角点。 角点作为图像上的特征点，包含有重要的信息，在图像融合和目标跟踪及三维重建中有重要的应用价值。它们在图像中可以轻易地定位，同时，在人造物体场景，比如门、窗、桌等处也随处可见。因为角点位于两条边缘的交点处，代表了两个边缘变化的方向上的点，所以它们是可以精确定位的二维特征，甚至可以达到亚像素的精度。
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2024-03-27 15:50:22
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