简单的标记经常是以白色块和黑色块构成的规则图形。因为我们预先知道这些因素，所以我们可以很容易检测标记。如图： 首先，我们需要找到封闭的轮廓，然后在矩形轮廓里检查我们的标记。下面是标记监测管道的处理流程：1.把输入的图像转化成灰度图像。2.进行二进制阈值操作（Perform binary threshold operation）。3.检测图像轮廓。4.搜索可能的标记。5.检测并解码标记。6.模拟出标
先决条件了解什么是增强现实 (AR)、虚拟现实 (VR) 和混合现实 (MR)，Marker-based AR 和 Marker-less AR 之间的区别：https://arshren.medium.com/all-you-want-to-know-about-augmented-reality-1d5a8cd08977基于标记的增强现实基于标记的 AR，也称为图像识别 AR，使用对象或基准标
简介废话不多说，先看看效果： 开发环境Windows10、Qt5.13.2（编译器用的是MinGW_bit）、OpenCV4.1开发过程环境配置首先，安装Qt Creator，在Qt里引入OpenCV库，需要使用CMake对库进行编译，相关环境配置具体参考了这两篇文章：win10下Qt5.12.3配置OpenCV4.5.3opencv编译编译过程需要注意版本问题，版本过高编译容
本文分享内容来自图书《学习OpenCV 4：基于Python的算法实战》，该书内容如下：第1章 OpenCV快速入门；
第2章 图像读写模块imgcodecs；
第3章 核心库模块core；
第4章 图像处理模块imgproc（一）；
第5章 图像处理模块imgproc（二）；
第6章 可视化模块highgui；
第7章 视频处理模块videoio；
第8章 视频分析模块video；
第9章 照片
在本教程中，您将学习如何使用 OpenCV 和 Python 检测图像和实时视频流中的 ArUco 标记。1.使用 OpenCV 和 Python 检测 ArUco 标记在本教程的第一部分，您将了解 OpenCV 的 cv2.aruco 模块以及如何通过以下方式检测图像和实时视频流中的 ArUco 标记：1.指定您的 ArUco 字典2.为 ArUco 检测器创建参数（通常只是使用默认值的一行代码
前 言
目 录
Contents
完整代码
绘制直线
绘制圆形
绘制圆饼
绘制矩形
OpenCV开发团队开源计算机视觉标注工具Computer Vision Annotation Tool (CVAT)同时支持图像和视频的标注，最大特点是专业！专业团队做的专业水准的工具！(关注“我爱计算机视觉”公众号，一个有价值有深度的公众号~)CVAT 是加州尔湾视频标注工具（http://carlvondrick.com/vatic/）的重新设计和重新实现版本。计算机视觉标注工具（CVAT）
在本教程中，您将学习如何使用 OpenCV 和 Python 自动确定 ArUco 标记类型/字典。到目前为止，在本系列中，我们已经学习了如何检测 ArUco 标记；然而，这取决于我们已经知道使用什么类型的 ArUco 字典来生成标记的事实。这就提出了一个问题：如果您不知道用于生成标记的 ArUco 字典怎么办？如果不知道使用的 ArUco 字典，您将无法在图像/视频中检测到它们。当这种情况发生时
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_
时光紧张，先记一笔，后续优化与完善。 标记位置的精细化//根据相机的旋转，整调标记的姿态
//marker:捕获到的标记
std::rotate(marker.points.begin(), marker.points.begin() + 4 - nRotations, marke
虚拟现实技术一直比较火，应用领域也非常广。本次为大家讲解虚拟现实的一个入门级例子，如果对以下内容感兴趣：
初音：http://jandan.net/2012/07/09/augmented-reality-girlfriend.html动画纹身：http://jandan.net/2011/07/10/animated-tattoo.html &nbs
区域生长：就是以某个像素值进行扩散，查找颜色相近的范围区域。这里主要介绍四种方法： 固定灰度值、动态灰度值、固定RGB值、动态RGB值。这四种方法对应不同图片。经测试效果可以1.固定灰度值区域生长//固定灰度值区域生长
cv::Mat RegionGrow(cv::Mat src, cv::Point2i pt, int th)
{
cv::Point2i ptGrowing;
cvHoughLines2功能：利用Hough变换在二值图像中寻找直线。函数原型：CvSeq* cvHonghLines2(CvArr* image,void* line_storage,int mehtod,double rho,double theta,int threshold,double param1&nbs
OpenCV绘制标记函数drawMarker()，作用是在给定位置绘制一个标记，以OpenCV4.4.0为例：https://docs.opencv.org/4.4.0/d6/d6e/group__imgproc__draw.html#ga644c4a170d4799a56b29f864ce984b7e参数较简单，主要看下MarkerTypes(看说明与演示效果一目了然)：如下是C++ OpenCV测试代码与效果：#include <iostream>#incl...
原创
2021-06-10 17:17:12
577阅读
OpenCV绘制标记函数drawMarker()，作用是在给定位置绘制一个标记，以OpenCV4.4.0为例：https://docs.opencv.org/4.4.0/d6/d6e/group__imgproc__draw.html#ga644c4a170d4799a56b29f864ce984b7e参数较简单，主要看下MarkerTypes(看说明与演示效果一目了然)：如下是C++ OpenCV测试代码与效果：#include <iostream>#incl...
原创
2022-03-09 14:26:51
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文章目录连通域4-邻域连通域标记8-邻域连通域标记连通域图像的连通域是指图像中具有相同像素值并且位置相邻的像素组成的区域，连通域分
原创
2022-08-24 21:35:04
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OpenCV绘制标记函数drawMarker()，作用是在给定位置绘制一个标记，以区分不同目标。
原创
2022-10-18 12:28:40
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失踪人口回归~~~上一次更新博客已经是十天前的事情，害(｡･∀･)最近挺忙的，蛮多事情要做，同时还在学习新的东西，所以就把整理OpenCV笔记这件事暂且先放一放了。言归正传，今天要整理的内容依然是有关于OpenCV的拓展模块ArUco，那就是aruco标记板的创建和标记检测，同时使用到增强型标记检测，最后利用检测出的标记对aruco标记板进行姿态估计。在之前我们已经整理过什么是aruco标记了，那
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
在opencv2中，直线Hough变换有以下两种形式：标准霍夫线变换（HoughLines） 原理在博客已经说了。此函数能给我们提供一组参数对（θ，rθ） 的集合来表示检测到的直线统计概率霍夫线变换（HoughLinesP ） 这是执行起来效率更高的霍夫线变换. 它输出检测到的直线的端点
