1 按 “C/ c”后图片会保存在根目录的pic文件夹中，首先好新建 pic文件夹。#include <opencv2\opencv.hpp>#include <iostream>#include <Windows.h>#include<string>#include<vector>using namespace cv...
原创
2021-08-18 10:54:09
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拼接算法OpenCV中从2.4.x版本之后多出来一个新的模型 图像拼接，该模块通过简单的高级API设置，可以获得比较好的图像拼接效果，OpenCV官方提供了一个高度集成的API函数 Stitcher，只要两行代码就可以得到一个很好的拼接图像。Ptr<Stitcher> stitcher = Stitcher::create(mode);
Stitcher::Status st
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2024-03-04 06:51:08
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一、SAD算法1.算法原理 SAD(Sum of absolute differences)是一种图像匹配算法。基本思想：差的绝对值之和。此算法常用于图像块匹配，将每个像素对应数值之差的绝对值求和，据此评估两个图像块的相似度。该算法快速、但并不精确，通常用于多级处理的初步筛选。2.基本流程输入：两幅图像，一幅Left-Image，一幅Righ
ORB-SLAM2的最大贡献就是把原来的系统扩展到了双目，rgbd上，这一篇也主要讲的是怎么使用双目或者深度相机的信息，以及他们和单目的区别。I.INTRODUCTIONPlace Recognition是SLAM中一个对回环很重要的模块，作用是：1）检测传感器是否返回已经建过图的区域。2）修正累计误差。 3）在追踪失败之后重新定位相机。单目SLAM的优缺点：优点：成本更低，传感器配置更简单缺点：
如何使用OPENCV获取图像
现在正在学习 OPENCV，与大家分享一下使用OPENCV获取图像的心得。首先给出源代码：#include<highgui.h>
int main(int argc,char**argv)
{
IplImage* img=cvLoadImage("argv[1]");
cvNamedWindow("Examp
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2023-08-21 12:00:15
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双目相机图像矫正python opencv是计算机视觉中的一个重要问题，尤其在三维重建、立体视觉和机器人导航等领域。通过对双目相机捕获的图像进行矫正，可以提高图像的配准精度，为后续的图像处理和分析奠定基础。
### 问题背景
随着AR/VR技术及无人驾驶等应用的发展，双目相机的使用变得越来越广泛。然而，在实际应用中，双目相机的图像矫正问题影响了显示效果和后续分析，具体影响如下所述：
- **2
1）配置：测试opencv安装是否成功：参考：http://www.tuicool.com/articles/nYJrYra如果上面的文章不好用的话，用下面的主要就是在make的时候，有个文件因为被墙了而导致下载不下来，从而报错配置anaconda环境下的opencv的参考链接： -----------------------------------------------------------
1、MFC单文档多文档程序 不让MFC来更新菜单 1 在CMainFrame::CMainFrame中添加
2
3 m_bAutoMenuEnable = FALSE; 标题栏图标的更改 1 //cuihao, 标题栏图标;
2 CCameraMonitorApp *pApp = (CCameraMonitorApp*)AfxGetApp();
3 HICON hIcon =
简单的理解思路：（世界坐标系固定到左目）空间中一点P，在左目像素坐标（u1，v1），转成mm为单位的坐标（x1，y1），在左目坐标系下建立过（x，y）的直线lineL；同样的思路，空间中同一点P，在右目坐标系下建立，过（x2，y2）的直线lineR，LineR上的点要经过（R，T）变换到左目坐标系下； 求直线lineL与lineR的交点 就是P的坐标。摄像机矩阵由内参矩阵和外参矩阵组成，对摄像机矩
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2024-07-08 20:17:46
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人脸检测可以利用opencv自带的分类器，但是人脸识别就需要自己收集数据，自己训练分类器了。opencv给出的有人脸识别的教程：Face Recognition with OpenCV。网上也可以找到中文版本的。一、背景数据集本次用的数据集市opencv给出的教程里面的第一个数据集：The AT&T Facedatabase。又称ORL人脸数据库，40个人，每人10张照片。照片在不同时间、
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2024-02-24 14:02:58
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Opencv完成手势识别根据坐标识别寻找最低点计算其他点与最低点的距离通过距离阈值判断手指根数和手势效果展现完整代码 当我们把手近似出来后会得到一组轮廓的点坐标，我自己手势识别的思路就是根据点坐标来判断手势。 根据坐标识别寻找最低点所谓寻找最低点，就是寻找手掌最下面点的坐标比如这幅图，最左下角的点就是手掌的最低点，获得的方法是使用numpy的np.argmax函数，将维度设置为图片高的维度，获得
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2024-04-23 12:26:12
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嵌入式程序调试与opencv图像库一、程序代码的GDB调试二、安装练习使用opencv三、opencv库编写打开摄像头压缩视频的程序四、总结 一、程序代码的GDB调试1、GDB简介 GDB ： GNU Debugger，是GNU工程为GNU操作系统开发的 调试器，但它的使用不局限于GNU操作系统， GDB可以运行 在UNIX、Linux甚至Microsoft Windows。 • GDB可以调试
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2024-10-16 12:35:01
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OpenCV 的基础图像操作都只是针对图像中的像素点，并不是直接对图像整体进行的操作。而很多时候并不能仅通过改变像素点来进行图像的操作，为此我们需要学习关于图像的算术操作。1.图像加法 对于两张相同大小的图像，可以使用 cv2.add 函数对它们进行加法运算。使用该函数时， 两张图像的大小必须一致，或者加数
相机作为一个非独立的传感器与别的设备协同时我们关心从相机获取的图片的系统时间和图像采集的时间之间的关系，就产生了同步的问题。文中讨论的相机，是通用的UVC接口的相机。专用的工业相机通常拥有独立的SDK方便开发者调用，如果图片带有准确的曝光时间的时间戳，同步不存问题。OPENCV获取相机的图片获取图像通常是我们做图像处理的第一步，利用OPENCV提供的videocapture获取图片通常有两种做法：
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2024-04-04 10:08:15
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1.算法原理 SAD(Sum of absolute differences)是一种图像匹配算法。基本思想：差的绝对值之和。此算法常用于图像块匹配，将每个像素对应数值之差的绝对值求和，据此评估两个图像块的相似度。该算法快速、但并不精确，通常用于多级处理的初步筛选。 公式如下：2.基本流程 输入：两幅图像，一幅LeftImage，一幅RightImage且两幅图像已经校正实现行对准 对左图，依次扫描
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2024-06-11 22:30:48
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《1》首先应该阅读张正友大神的文章，对单目标定，都求解的是哪些参数，如何求的初始值，然后是如何带入到后面的L-M 优化中对参数refine的。Zhang Z. A Flexible New Technique for Camera Calibration[J]. Tpami, 2000, 22(11):1330-1334.Zhang Z. Flexible Camera Calibration b
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2024-04-28 19:13:39
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1 双目视觉 何为双目视觉？ 双目视觉是模拟人类视觉原理，使用计算机被动感知距离的方法。从两个或者多个点观察一个物体，获取在不同视觉下的图像，根据图像之间像素的匹配关系，通过三角测量原理计算出像素之间的偏移来获取物体的三维信息。得到了物体的景深信息，就可以计算出物体与相机之间的实际距离，物体3维大小，两点之间实际距离。目前也有很多研究机构进行3维物体识别，来解决2D算法无法处理遮挡，
垃圾硕士的第一篇博文，最近可能不太做图像处理这块了，做个总结吧。我写代码的时间不长，代码也非常的混乱，如果有想交流批评指教的同学留言就好。（害怕脸） 寒假前被老板叫去做机械臂和双目视觉（我专业是航天工程啊喂！），反正有的没的做了做，虽然也遇到了一些问题但老实说都不是大问题，总之就是参考了很多大牛们的代码和方法。结果这次汇报老
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2024-05-10 18:44:06
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在做SLAM时，希望用到深度图来辅助生成场景，所以要构建立体视觉，在这里使用OpenCV的Stereo库和python来进行双目立体视觉的图像处理。立体标定应用标定数据转换成深度图标定在开始之前，需要准备的当然是两个摄相头，根据你的需求将两个摄像头进行相对位置的固定，我是按平行来进行固定的（如果为了追求两个双目图像更高的生命度，也可以将其按一定钝角固定，这样做又限制了场景深度的扩展，根据实际需求选
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2023-08-08 13:33:47
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重载双目运算符双目运算符（或称 二元运算符）是C++中最常用的运算符。双目运算符有两个操作数，通常在运算符的左右两侧，如 3 + 5，a = b, x < 10 等。在重载双目运算符时，不言而喻在函数中应该有两个参数。下面再举一个例子说明重载双目运算符的应用。定义一个字符串类 String，用来存放不定长的字符串，重载运算符“==”，“<”和“>”，用于两个字符串的等于，小于和大
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2024-02-25 09:44:10
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