代码参考邹宇华老师的双目，Camera calibration With OpenCV，Camera Calibration and 3D Reconstruction部分，按照自己的情况进行了更改。 如果读者是想快速工程使用，那可以看我的这篇博客，如果想要系统学习，请先看相关教材，并辅以邹宇华老师的博客。准备环境因为本文是进行双目立体视觉实验，所以你必须有两个摄像头，单摄像头标定的实验
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2024-05-27 13:46:17
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使用rowRange和colRange函数或者vconcat和hconcat函数来实现图像图拼接操作1.rowRange和colRange函数这两个函数在Mat头文件中#include <opencv2/core/mat.hpp>rowRange():Mat cv::Mat::rowRange ( int startrow,
int endrow
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2024-08-29 15:41:40
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绘制多边形的函数中需要用到一个二维数组，这个二维数组中每一行存储的是一个多边形的所有顶点，一个二维数组中可以存储多个多边形的顶点。在使用的时候需要创建一个指针数组，数组中每一个指针指向存储多边形顶点的二维数组中的一行还需要创建一个整型数组，数组中每个元素表示的是每一个多边形中的顶点个数，对应着二维数组中每一行的顶点数fillPoly函数：是一个绘制填充多边形的函数函数原型：void fillPol
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2024-03-16 09:25:30
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在opencv求得直线段的时候，我们总想给线段长短排序，判断线段之间的夹角，求两直线的交点，求两直线的距离，求点线距离，求垂线，求平行线。 下面粘贴出我用的直线相关的函数。 一般情况下，x1,y1,x2,y2表示线段1，x3,y3,x4,y4表示线段2 Vec4f 类型的 line1也可以表示一个线段，其中line1[0],line1[1]表示一个线段断点的x,y line1[2],lin
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2024-02-23 19:35:57
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在Linux系统中，pppd是一个用于建立PPP（Point-to-Point Protocol）连接的常用工具。通过pppd工具，用户可以在Linux系统中方便地建立网络连接，进行数据传输和通信。然而，有时候在使用pppd工具建立PPP连接时，可能会遇到断线的情况。为了及时发现和处理断线问题，需要对pppd工具进行断线检测。
在Linux系统中，可以通过一些方法来实现断线检测功能。其中，一个常
原创
2024-04-09 09:49:47
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cvHoughLines2 功能：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&n
在OpenCV中，图像灰度化和二值化是常见的图像处理操作。下面是关于如何使用OpenCV实现图像灰度化和二值化的简要介绍。OpenCV中的图像灰度化和二值化如何实现？图像灰度化： 图像灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程，即将图像的每个像素从RGB颜色空间转换为灰度值。在OpenCV中，可以使用 cv2.cvtColor() 函数来实现图像的灰度化。示例代码：import cv2
# 读取彩色
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2024-09-19 10:49:20
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opencv学习笔记二1.前言：关于学习opencv可以自己去找cv的官方文档去学习。如果有不懂的建议大家去看相关的视频，我之前也是从B站上学习看的opencv但对于我项目的开发有一定的帮助，但有些东西并不是太清楚，建议直接去看cv官方的文档，cv有c++，java，python三种接口，但是也同时也有c的接口。 2.库 我觉得先得弄懂库和头文件的引用，每个库是干嘛的得先清楚。#include &
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2023-08-22 10:40:31
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Haar级联由于灯光、视角、视距、摄像头抖动以及数字噪声的变化，一个图像的细节可能会变得不稳定。但是人们在分类时却不会受这些物理细节方面差异的影响。因此，提取出图像的细节对产生稳定分类结果和跟踪结果很有用。即：从图像中提取特征。虽然任意像素都可能影响多个特征，但特征应该比像素数少得多。由此两个图像的相似程度可以通过它们对应特征的欧氏距离来度量。类Haar特征是一种用于实现实时人脸跟踪的特征。每个类
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2024-03-17 17:53:24
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一、前言物体检测分类是一种机器学习任务，旨在识别图像或视频中的物体，并将其分为不同的类别。与传统的物体分类任务不同，物体检测分类不仅可以确定图像中物体的类别，还可以确定它们在图像中的位置和边界框。物体检测分类通常涉及以下步骤：数据收集和标注：收集包含不同类别物体的图像或视频数据，并进行标注，标注包括每个物体的类别和边界框信息。特征提取：使用图像处理和计算机视觉技术，从收集的图像中提取有用的特征。这
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2024-03-05 14:06:38
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文章目录前言一、函数介绍1、HoughLinesP2、HoughCircles3、findContours4、 drawContours二、演示1、GUI2、代码实现总结 前言越来越多的开发人员选择基于开源的Qt框架与OpenCV来实现界面和算法，其原因不单单是无版权问题，更多是两个社区的发展蓬勃，可用来学习的资料与例程特别丰富。以下是关于利用Qt构建GUI并使用OpenCV中的HoughLin
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2024-08-21 14:01:04
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本文将向大家介绍如何使用OpenCV库进行坑洼检测。为什么要检测坑洼？坑洼是道路的结构性指标，事先发现坑洼地可以延长高速公路的使用寿命，防止事故的发生，同时降低死亡率。一种可行的解决方案是构建自动坑洞检测系统，该系统可通过云服务发送实时信息以提醒管理结构，来杜绝每天人工检查所产生的不必要花费。OpenCV是一个帮助研究人员处理图像问题的库，该库提供了大量处理图像的方法。OpenCV的使用将有助于坑
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2024-03-23 09:28:53
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直线检测直线检测可以通过OpenCV的HoughLines和HoughLinesP函数来完成，它们仅有的差别是：第一个函数使用标准的Hough变换，第二个函数使用概率Hough变换，即只通过分析点的子集并估计这些点都属于一条直线的概率，这在计算速度上更快。函数原型：HoughLinesP(image, rho, theta, threshold, lines=None, minLineLength
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2023-12-27 21:31:33
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物体尺寸测量的思路是找一个确定尺寸的物体作为参照物，根据已知的计算未知物体尺寸。如下图所示，绿色的板子尺寸为220*300（单位：毫米），通过程序计算白色纸片的长度。目录1、相关库2、读图+图片预处理3、寻找轮廓4、找到参照物的轮廓，并且进行图像矫正5、结束 完整代码：实时实现物体尺寸计算代码： 1、相关库opencv-python==4.2.0.34numpy==1.21.6
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2023-07-16 19:28:43
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1、Opencv DNN1.1 opencv DNNOpenCV DNN githubDeep Neural Networks (dnn module)（opencv dnn 教程）TensorFlow Object Detection APIROS工程不使用ROS自带的OpenCVhttps://github.com/Smorodov/Multitarget-trackerhttps://git
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2024-05-22 22:22:48
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环境：Python3.8 和 OpenCV内容：Hough圆检测将直角坐标系中的一个圆映射为新坐标系中的一个点，对于原直角坐标系中的每一个圆，可以对应(a, b, r) 这样一个点，这个点即为新三维中的点。标准法实现步骤： 1.获取原图像的边缘检测图像；2.设置最小半径、最大半径和半径分辨率等超参数；3.根据转化后空间的圆心分辨率等信息，设置计数器N(a, b, r)；4.对边缘检测图像的每个白色
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2023-12-02 21:01:28
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简介 OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV的官方网址为：https://opencv.org/， 其Gi
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2024-04-22 14:45:26
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基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征，而线条、轮廓、块往往是最能体现特征的几个元素，这篇文章就针对于这几个重要的图像特征，研究它们在OpenCV中的用法，以及做一些简单的基础应用。一、Canny检测轮廓在上一篇文章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致，而soble边缘检测是基于单一阈值的，我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和高阈值
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2024-02-23 11:41:48
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文章目录单张人脸关键点检测单张图像人脸检测摄像头实时关键点检测 单张人脸关键点检测定义可视化图像函数 导入三维人脸关键点检测模型 导入可视化函数和可视化样式 读取图像 将图像模型输入，获取预测结果 BGR转RGB 将RGB图像输入模型，获取预测结果 预测人人脸个数 可视化人脸关键点检测效果 绘制人来脸和重点区域轮廓线，返回annotated_image 绘制人脸轮廓、眼睫毛、眼眶、嘴唇 在三维坐
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2024-03-19 08:31:40
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先贴代码
1. void cvSkinSegment(IplImage* img, IplImage* mask){
2. CvSize imageSize = cvSize(img->width, img->height);
3. IplImage *imgY = cvCreateImage(imageSize, IPL_DEPTH_8U,
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2024-08-29 17:41:25
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