# 初学者指南：如何实现Python工业例程
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何实现Python工业例程感到困惑。不用担心，这篇文章将为你提供一个详细的指南，帮助你理解整个流程，并提供必要的代码示例。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来了解实现Python工业例程的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 需求分析 |
| 2 | 设计系统架构
原创
2024-07-17 05:10:53
24阅读
目标在这个章节,我们将理解FAST算法的基本原理并在openCV中使用FAST算法的函数.原理我们看到了几个特性检测器，其中很多都非常好. 但是从实时应用的角度来看，它们还不够快. 一个很好的例子：比如要在计算资源有限的移动机器人上应用SLAM技术 (即使定位和地图构建技术) 将出现问题。一个解决方案就是采用FAST算法，由Edward Rosten和Tom Drummond在他们2006年的论文
转载
2024-04-01 21:30:32
129阅读
关键词：相机位姿估计，单目尺寸测量，环境探知用途：基于相机的环境测量，SLAM，单目尺寸测量文章类型：原理说明、Demo展示@Author：VShawn@Date:2016-11-28@Lab: CvLab202@CSU目录《相机位姿估计0：基本原理之如何解PNP问题》《相机位姿估计1：根据四个特征点估计相机姿态》《相机位姿估计1_1：OpenCV:solvePnP二次封装与性能测试》《相机位姿估
# 在 Android 中使用 OpenCV 实现测距功能
在现代科技中，图像处理已广泛应用于各类实践场景，而 OpenCV 是一个强大的开源计算机视觉库，可以帮助我们实现这一目标。本文将探讨如何在 Android 应用中使用 OpenCV 实现测距功能。下面是整个流程的概述。
## 流程概述
以下是实现 Android OpenCV 测距的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----
基于OpenCV的双目测距系统实现The BinocularMeasure System Based on OpenCVAbstract:This passage mainly describes how to measure distanceby two camera,which bases on OpenCV library.Key words: OpenCV; Measure Distanc
转载
2023-11-10 11:22:02
93阅读
OpenCV(开源计算机视觉库介绍) OpenCV是一个用于图像处理、分析、机器视觉方面的开源函数库.
无论你是做科学研究，还是商业应用，opencv都可以作为你理想的工具库，因为，对于这两者，它完全是免费的。 该库采用C及C++语言编写，可以在windows, linux, mac OSX系统上面运行。该库的所有代码都经过优化，计算效率很高，因为，它更专注于设计成为一种用于实时系统
转载
2024-02-23 10:18:09
186阅读
背景介绍影像分析（video）：一个影像分析模块，它包括动作判断，背景弱化和目标跟踪算法。3D 校准（calib3d）：基于多视图的几何算法，平面和立体摄像机校准，对象姿势判断， 立体匹配算法，和 3D 元素的重建。平面特征（features2d）：突出的特征判断，特征描述和对特征描述的对比。对象侦查（objdetect）：目标和预定义类别实例化的侦查（例如：脸、眼睛、杯子、 人、汽车等等）。hi
在计算机编程领域，Linux系统一直以其稳定性和开放性而闻名。而OpenCV作为一个强大的计算机视觉库，被广泛应用于图像处理和机器学习领域。本文将介绍如何在Linux系统下使用OpenCV库来实现一些常见的例程。
首先，要在Linux系统中成功运行OpenCV，需要安装相关的依赖包。可以通过包管理工具来安装这些依赖包，例如在Ubuntu系统下可以使用以下命令：
```
sudo apt-get
原创
2024-05-07 09:51:32
70阅读
基于opencv双目校正、匹配以及双目测距在完成双目标定后，使用matlab的双目标定结果，通过本文代码实现双目匹配以及测距功能。一共有6个参数供opencv调用， camera1的内参stereoParams.CameraParameters1.IntrinsicMatrix,需要转置一下才能给opencv用 camera1畸变， camera2的内参stereoParams.CameraPar
转载
2023-10-24 07:52:27
202阅读
作者本人最近在研究双目测距算法，已经在ARM上面实现了双目测距，现在想在FPGA上面实现双目测距。用Verilog开发难度太大，现在只能用HLS进行综合，鉴于有部分学者对英文文档的学习比较吃力，我就直接参考官方的手册ug871-vivado-high-level-synthesis-tutorial进行和实现的。相当于把XILINX的官方文档实际操作了一遍。 鉴于国内没有很多人讨论HLS
１、引言 在一年之前小编写了一篇双目测距的博文，引入了大量的童鞋阅读，其博文介绍了详细的相机标定与双目测距过程和代码摄像头如前面文章所示，大家可自行购买，小编就是在这家购买https://shop224405513.taobao.com/search.htm?spm=a1z10.1-c-s.0.0.751b3e49u0Kz6o&search=y文章评论特别多，由此可见很多读者遇到了很多的问
转载
2023-12-21 11:56:58
245阅读
一、双目相机拍照后使用Matlab进行双目标定二、标定后生成深度图，之后在进行测距（这里主要是对双目参数的解读）1、导入相关库和相机的标定参数首先导入需要的相关库以及双目相机标定的各项参数：# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
import stereoconfig_040_2 #导入相机标定的参数
import pcl
imp
转载
2024-01-09 19:25:11
246阅读
三维情况下的小孔成像模型小孔成像二维平面模型 典型的小孔成像模型，与单目相机的成像原理类似。 中间通过红蓝的垂线是相机的主光轴，d是被测物体至镜头的距离，f为相机镜头的焦距，w为被测物体的实际宽度（高度），w'为物体在成像平面（感光元件）上的宽度（高度）。 根据相似三角形公
转载
2023-11-04 22:42:08
277阅读
If you’ve spent any time reading about photography, you’ve probably come across reverential mentions of Leica cameras and other “rangefinders” used by a lot of great street photographers like Hen
转载
2024-03-22 16:18:49
83阅读
1、图像分割的含义图像分割是指将一幅图像划分为若干个具有独立语义的区域或对象的过程。其目标是通过对图像进行像素级别的分类，将图像中不同的区域或对象分离出来，以便进一步分析、处理或理解图像。简单来说：就是将图像分割成不同的对象，如下图所示，右边将图像的背景和马匹分割开。（1）图像分割(Image Segmentation)是图像处理最重要的处理手段之一。（2）图像分割的目标是将图像中像素根据一定的规
CV
最近在做双目测距，觉得有必要记录点东西，所以我的第一篇博客就这么诞生啦~属于立体视觉这一块，我觉得应该有很多人踩过这个坑了，但网上的资料依旧是云里雾里的，要么是理论讲一大堆，最后发现还不知道怎么做，要么就是直接代码一贴，让你懵逼。 所以今天我想做的，是尽量给大家一个明确的阐述，并且能够上手做出来。一、 标定&
转载
2023-07-07 23:19:46
478阅读
两台相机基线距离约1200mm，对20m外的一个LED发光点进行持续观测，效果如下视频所示：可见方向的重复性精度比较差，波动量甚至多于2mm了，而以10mm导轨基准距离为基准，精度测试结果也比较差，如下图所示：
双目视觉远距离20m单点重复性观测效果 现对这种情况进行分析。双目视觉测量过程中，在进行完立体矫正后，左侧相机的成像模型可简化为遵循如下图所示的几何关系：其中，表示焦距，表示物点在左
转载
2024-02-25 12:11:03
338阅读
单目相机标定的目标是获取相机的内参和外参，内参（1/dx,1/dy,Cx,Cy,f）表征了相机的内部结构参数，外参是相机的旋转矩阵R和平移向量t。内参中dx和dy是相机单个感光单元芯片的长度和宽度，是一个物理尺寸，有时候会有dx=dy，这时候感光单元是一个正方形。Cx和Cy分别代表相机感光芯片的中心点在x和y方向上可能存在的偏移，因为芯片在安装到相机模组上的时候，由于制造精度和组装工艺的影响，很难
转载
2023-11-13 13:49:09
447阅读
关于OpenCV的初步认识和其在图像去噪上的应用电子科技大学格拉斯哥学院 2017级 周泉一、前言在2017年度电子科技大学开设的新生研讨课上，来自各学院的教授们为我们分享了许多电子方面的先进技术及其应用。例如雷达制导，卫星定位以及机器学习等等。综合课上内容和自身感悟，我选择在机器学习中扮演了重要角色的计算机视觉作为研究领域，完成课程的调研报告。 二、内容主体 本报告的内容主要分为两部分，第一部分
转载
2024-04-15 13:35:23
12阅读
实验步骤：1.相机标定（在Matlab中完成）；2.立体校正；3.立体匹配；采用SGBM立体匹配算法进行视差计算4.深度图计算；得到视差图后，就可以计算目标点的深度值，也就是目标点离相机的实际距离先贴几张实验图立体校正深度图下面直接贴代码：#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
author: jianbin
time:2022/10/5
转载
2023-07-01 14:52:48
823阅读
点赞
1评论
