<span style="font-family:SimHei;font-size:18px;">0 前言
最近一直在看关于目标跟踪方面的算法实现，也是时候整理下思路看看怎么实现了。 这次我将带领大家看看基于
OpenCV的目标跟踪算法及其基本实现。由于目标跟踪方法众多，我将分为几次讲解逐个讲解。当然只是起个索引的
效果，要好的跟踪实现有待自己去深化。
概述
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2024-04-07 14:30:59
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最近方向定下来是双目立体视觉，主要是做重建这块的研究。大致过程是图像获取->摄像机标定->特征提取->匹配->三维重建，当然开始可以进行图像预处理，矫正，后期可以进行点云的进一步处理，如渲染表面使其更接近于现实物体。 图像获取相对来说比较简单，用相机拍摄目标物（大型场景或特定小型的室内物体）。但有两点需要注意： 1、双目重建所需的图像一般为两张，角度相差不应过大
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2024-04-06 12:10:52
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相机标定规范及opencv实现
一、标定规范： 对于张正友相机标定的标定规范，版本也有很多，我这里只写一下我个人使用的方法和遇到的问题以及解决办法。 1. 标定的棋盘格一定要选黑白间隔的，而且不要有边框，就白色底色上话黑白格就可以，如果有边框的棋盘格，可能会检测不到角点。 2. 拍摄棋盘格的时候，要保证棋盘格大概占据视野范围的三分之二，最少不能少于
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2024-04-01 00:00:17
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OpenCV 第八章 目标跟踪 8.1 检测移动的目标 利用帧差异1.将第一帧设置为输入的背景，对每帧进行灰度转换和平滑滤波操作 2.将后续读取的帧计算与背景的差异，得到差分图 3.对差分图进行二值化和膨胀，然后在差分图中找轮廓cv2.getStructuringElement( ) 这个函数的第一个参数表示内核的形状，有三种形状可以选择。 矩形：MORPH_RECT; 交叉形：MORPH_CRO
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2024-03-27 07:56:35
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在现阶段的自动驾驶中，定位一直是很重要的话题；最近特斯拉的开放道路自动驾驶一定程度上降低了定位的重要性，采用实时图像分析生成概率地图，这项技术还有待市场去打磨的更加成熟。在我看来作为一个自动驾驶工程师，成长的线路很清晰：Apollo系统作为基础，特斯拉的技术才是你追求的方向。每篇博客之前，喜欢加一些感悟，一者话题引入；二者抒自己所想，让技术不再
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2024-06-16 08:12:11
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opencv锁定鼠标定位
原创
2024-06-12 12:14:41
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编者按：目标跟踪作为机器学习的一个重要分支，加之其在日常生活、军事行动中的广泛应用，很多国内外学者都对此颇有研究。本文将讨论OpenCV上八种不同的目标追踪算法。虽然我们熟知的的质心追踪器表现得很好，但它需要我们在输入的视频上的每一帧运行一个目标探测器。对大多数环境来说，在每帧上进行检测非常耗费计算力。所以，我们想应用一种一次性的目标检测方法，然后在之后的帧上都能进行目标追踪，使这一任务更加快速、
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2024-01-09 15:30:57
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Mat img1;
Mat img2(200,100, CV_8UC1);// 200*100行列的数据类型为8的单通道矩阵
Mat img3(Size(200, 100), CV_8UC1);//与上式等同
Mat img4(Size(200, 100), CV_8UC3, Scalar(255, 0 ,0));//三通道，彩色的
Mat img5(Size(200, 100), CV_
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2024-05-02 23:22:47
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1. Finds an object pose from 3D-2D point correspondences.bool solvePnP(InputArray objectPoints, InputArray imagePoints,
InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs,
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2023-09-27 15:24:01
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首先使用拍照工具拍摄一些JPG格式的标定图片。然后放到特定的文件夹下，我这里是image文件夹。在标定前，首先读取该文件夹下的图片文件，获取这些图片文件的文件名，以备将来opencv读取图片使用。这样做的好处是不用特意给拍摄的图片按照特定格式重新命名，大大减小了工作量。标定时，程序会检查这些图片是否能正常提取格点，如果不能，程序自动舍去，在标定时该幅图片不参与计算。标定完成后，程序会把标定结果显示
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2024-04-14 22:39:25
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今天我们聊一聊人脸检测和关键点定位问题。很多朋友可能会对这一块感兴趣，于是纷纷跑去研究SSD、YOLO、Faster RCNN等方法，最后花费了很久的时间，才搞出一个模型。又是数据，又是算法，搞得头大。实际上，如果你是想搞算法，这样做是很值得推崇的。如果只是想做一些实验性的demo，感受一下人脸相关的一些业务，或者只是需要人脸检测这个步骤，但是对准确性要求没那么搞。那这里，我们推荐dlib库，直接
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2024-04-22 14:11:53
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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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对于初学者而言，对相机的标定经常模糊不清。不知道机器坐标与相机坐标如何转换，两个坐标系又是如何建立？ 我们通常是利用张氏标定法，针对于相机的畸变进行标定，利用校正得到的参数对图形进行处理后再呈现出来。这个方法网上用的人很多，资料也较为全面。这里就不做说明了。本文主要是针对机械手的手眼标定，一般而言目前相机的畸变较小，精度也较为准确，使用该方法进行标定也能得到较好的效果。 首先，对于九点标定而言。我
/*一次完成标定：我们通过程序来完成如下功能，
1）首先寻找用户指定维数的棋盘，
2）捕捉用户需要的许多完整图像(即能找到棋盘的所有角点)，计算摄像机内参数和畸变参数。
3）进入显示模式，以显示矫正后的摄像机图像
*/
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#include <string>
#include <ios
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2024-03-18 22:12:05
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使用Opencv中的Camshift进行视频中目标跟踪是一个不错的选择，这方面的示例很多，但是大多代码不全，或者代码存在问题，不能正常使用，这里，对很多文章进行整理后，贴出了正确可以使用的代码。 首先下载OpenCV， http://sourceforge.net/projects/opencvlibr
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2024-03-26 16:16:25
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相机标定步骤输入一系列三维点和它们对应的二维图像点。1、在黑白相间的棋盘格上，二维图像点很容易通过角点检测找到。2、而对于真实世界中的三维点呢？由于我们采集中，是将相机放在一个地方，而将棋盘格定标板进行移动变换不同的位置，然后对其进行拍摄。所以我们需要知道(X,Y,Z)的值。但是简单来说，我们定义棋盘格所在平面为XY平面，即Z=0。对于定标板来说，我们可以知道棋盘格的方块尺寸，例如30mm，这样我
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2024-04-16 13:37:29
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本文着重阐述以下问题： halcon是否只能使用halcon专用的标定板？halcon标定板如何生成？halcon标定板如何摆放，拍照数量有无限制？halcon是否只能使用halcon专用的标定板？ halcon提供了简便、精准的标定算子并且提供了标定助手，这无疑大大方便了广大开发者。在halcon中有两种方式可以进行标定:如halcon自带例程中出现的，用halcon定义的标
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2024-10-10 13:33:33
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首先看看棋盘，就是那种国际象棋的棋盘，就是我们要使用的标定板，标定板也分了几种。· 普通棋盘· 圆点· 非对称圆点后面会写棋盘和圆点的区别，这里先讲棋盘。前面讲相机标定是将三维世界的场景映射为二维的图片，映射过程有很多步，也就是如何从世界坐标系转换到像素坐标系的过程。从世界坐标系到相机坐标系：R是旋转矩阵，t是平移矩阵，从世界坐标系到相机坐标系可以通过旋转平移得到，这个变化过程会得到一个变换矩阵，
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2024-04-16 13:45:58
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1.基本介绍手眼标定两种形式 眼在手外 eye to hand 眼在手上 eye in hand2.公式推导 眼在手上类似3.方程AX=XB求解4.opencv完成手眼标定 眼在手上 1.Rend2base机械臂末端到基点的变换矩阵，可从示教器或者在ROS直接订阅相关tf 2.Rboard2cam 标定板到相机，pnp求出眼在手外 1.Rbase2end，跟眼在手上相反 2.跟眼在手上相同。5.初
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2023-11-02 09:07:14
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今天的低价单孔摄像机(照相机)会给图像带来很多畸变。畸变主要有两 种:径向畸变和切想畸变。如下图所示,用红色直线将棋盘的两个边标注出来, 但是你会发现棋盘的边界并不和红线重合。所有我们认为应该是直线的也都凸 出来了。在 3D 相关应用中,必须要先校正这些畸变。为了找到这些纠正参数,我们必 须要提供一些包含明显图案模式的样本图片(比如说棋盘)。我们可以在上面找 到一些特殊点(如棋盘的四个角点)。我们
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2024-03-06 12:19:43
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