特征检测是检测图像中的特征信息，比如边缘，线段，角点位置等。在OpenCV中提供了各种特征检测函数和特征提取函数，其中包括有边缘检测（canny），角点检测等，如：Harris角点、ShiTomasi角点、亚像素级角点、SURF角点、Star关键点、FAST关键点、Lepetit关键点等等。下面将对特征检测模块中的检测函数的使用进行解释，主要来源于OpenCV的帮助文档（翻译）和网络上的资料摘编，
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2024-03-21 10:58:19
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一、检测图像中的角点1、定义 角点是指两条边缘线的结合点，是一种二维特征，Harris特征检测是检测角点的经典方法。2、函数实现 在OpenCV中用cv::cornerHarris函数实现角点检测。首先用cornerHarris函数计算出Harris值，，然后检测角点。3、总结一下最近遇到的函数 ①void minMaxLoc(const MatND& src, double* minVa
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2024-03-24 11:04:38
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声明：虽然肯定没人看，但是我要说明，里面的内容都是我从官方文档上抄的，仅作为个人复习之用，并非原创。腐蚀(Erosion)和膨胀 (Dilation)两个基本操作以后，有五个形态学操作。分别为开运算，闭运算，形态梯度，顶帽和黑帽。开运算： 开运算是通过先对图像腐蚀再膨胀实现的。
作用：能够排除小团块物体(假设物体较背景明亮)请看下面，左图是原图像，右图是采用开运算
拉伸、收缩、扭曲和旋转一、 均匀调整cv2.resize二、 图像金字塔2.1 高斯金字塔2.1.1 下采样cv2.pyrDown（）2.1.2 高斯金字塔2.2 拉普拉斯金字塔2.2.1 上采样cv2.pyrUp（）2.2.2 拉普拉斯金字塔三、不均匀映射3.1 仿射变换3.1.1 概念3.1.2 应用3.2 透视变换3.2.1 概念3.2.2 应用 我们遇到的简单的图像变换是调整图像的大
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2024-01-09 19:19:37
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欧拉角定义欧拉角与方向余弦矩阵以一对应方向余弦矩阵与欧拉角存在一一对应关系。当已知欧拉角，规定了每次旋转的轴（XYZ）和每次旋转的角度，就可以得到方向余弦矩阵。 想想方向余弦矩阵是如何得到的？通过三个二维方向余弦矩阵相乘得到的，三个矩阵相乘的顺序即取决于绕轴顺序。以NED为例，其欧拉角转DCM的函数为： 这里是是按ZYX的顺序旋转Yaw，pitch，roll的欧拉角。方向余弦矩阵已经规定了两个坐标
# 使用Python OpenCV绘制圆弧
在图像处理和计算机视觉中，OpenCV是一个广泛使用的开源库，可以帮助我们处理图像和视频数据。在OpenCV中，我们可以使用一些简单的代码来绘制各种形状，包括圆弧。
## 圆弧的绘制
要在图像上画出一个圆弧，我们需要指定圆弧的中心点、半径、起始角和结束角。我们可以使用OpenCV中的`cv2.ellipse()`函数来实现这一目的。下面是一个简单的
原创
2024-03-12 06:18:55
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旋转矩阵与欧拉角 描述两个坐标系间的相对姿态有多种方式，比如：旋转矩阵、欧拉角、四元数、罗德里格参数等。我们很多本科生或研究生课程中都或多或少涉及到坐标系变换，而且有些人还不止听过一遍，但还是感觉云里雾里（在下就是）。尤其是当旋转矩阵和欧拉角结合起来的时候，一听就会，一用就错。 下面我根据自己在使用中碰到的容易混淆的地方梳理一下，希望对各位的理解有些帮助。为了节约篇幅，我就默认大家对旋转矩阵和
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2024-03-22 15:49:38
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1. 概述旋转矩阵、欧拉角、四元数主要用于表示坐标系中的旋转关系，它们之间的转换关系可以减小一些算法的复杂度。本文主要介绍了旋转矩阵、欧拉角、四元数的基本理论及其之间的转换关系。2、原理2.1 旋转矩阵对于两个三维点 p1(x1,y1,z1)，p2(x2,y2,z2)，由点 p1 经过旋转矩阵 R 旋转到 p2，则有 注：旋转矩
本文要介绍的是的旋转矩阵与欧拉角(Euler Angles)之间的相互转换方法。本文其实和OpenCV关系不大，但是译者曾经花了一些时间解决自己在这部分知识上的困扰，看见原博客写的还不错，决定还是记录一下一个旋转矩阵能表示三个角度自由度，即绕着三维的坐标轴的三个坐标做旋转，数学家们对三个自由度使用了不同的表示方式，有用三个数字表示、有用四个数字表示的、还有用的旋转矩阵表示的。使用较广的还是三个数字
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2023-11-27 09:07:38
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0 引言来鹅厂实习了一段时间，因为没有什么特别紧急的需求(hahahahaha)，所以主要花在了学习和捣鼓一些小工具上。有一个小需求是要实现鼠标拖动球体的转动，然后发现我不再能只用欧拉角来糊弄过去了。然后又发现，网上大部分资料的采用的欧拉角顺规都是xyz，然后我基于D3D11的辣鸡框架用了zxy，公式不太能直接套用，于是摸了两三天鱼，整理了一下几种三维旋转表示（欧拉角，四元数，旋转矩
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2024-07-01 21:49:07
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简 介： 对于欧拉角与旋转矩阵之间的转换公式和程序实现进行了测试。也显示了这其中的转换关系的复杂性，来自于欧拉角的方向、范围、转换顺序。这在实际应用中需要特别的关注。关键词： 欧拉角，旋转矩阵
欧拉角
目 录
Contents
基本概念
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2024-05-06 15:41:50
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这篇博客将会分享旋转矩阵和欧拉角的相互转换。三维旋转矩阵有三个自由度，旋转能够使用多种方法表示（旋转矩阵，欧拉角，四元数，轴角，李群与李代数），比如一个3x3的矩阵，比如四元数，甚至可以将旋转表示为三个数字，即绕三个轴x,y,z的旋转角度。在原始的欧拉角公式中，旋转是通过围绕Z轴，Y轴，X轴分别旋转得到的。它分别对应于偏航，俯仰和横滚。当定义一个旋转时，可能还会引起歧义，比如对于一个给定的点(x,
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2024-08-11 16:33:40
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## 使用OpenCV绘制最大轮廓的步骤
在计算机视觉中，提取轮廓是图像处理中的常见任务。本文将引导你如何使用Python和OpenCV绘制图像中的最大轮廓。这是一个非常实用的技能，尤其是在物体检测和图像分析领域。
### 步骤流程
下表展示了从读取图像到绘制最大轮廓的整个流程：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|----------|------
# 使用 Java OpenCV 绘制特征点
计算机视觉是人工智能的重要分支之一，涉及到图像处理和分析。而在许多计算机视觉应用中，特征点是非常关键的组成部分。特征点通常用于图像匹配、物体识别、三维重建等任务。本文将通过在 Java 中使用 OpenCV 库来绘制特征点，帮助大家了解特征点的基本概念及其绘制过程。
## 1. 什么是特征点？
特征点是图像中非常显著的点，它们能显著地区分图像的不
inux编译安装opencv首先, linux下安装opencv其实不麻烦的, 参考文档即可完成: http://docs.opencv.org/trunk/doc/tutorials/introduction/linux_install/linux_install.html大致有以下几个步骤:1) 安装gcc以及cmake等等乱七八糟的软件(不过ubuntu下默认差不多都有了吧…)
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2023-10-19 21:32:04
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欧拉角由于在NAO机器人编程中第一次接触到pitch、yaw以及roll所以写此blog设定xyz-轴为参考系的参考轴。称xy-平面与XY-平面的相交为交点线，用英文字母（N）代表α\alphaα 是x-轴与交点线的夹角，β\betaβ 是z-轴与Z-轴的夹角，γ\gammaγ是交点线与X-轴的夹角。α\alphaα 和γ\gammaγ值分别从0至2π2\pi2π 弧度。β\be...
原创
2021-05-20 07:18:24
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Eigen库是一个开源的C++线性代数库，它提供了快速的有关矩阵的线性代数运算，还包括解方程等功能。Eigen是一个用纯头文件搭建起来的库，这意味这你只要能找到它的头文件，就能使用它。Eigen头文件的默认位置是“/usr/include/eigen3”.由于Eigen库相较于OpenCV中的Mat等库而言更加高效，许多上层的软件库也使用Eigen进行矩阵运算，比如SLAM中常用的g2o,Soph
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2024-07-02 22:02:44
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# 使用Python和OpenCV绘制最小外接矩形的指南
在计算机视觉中，绘制最小外接矩形是一个常见的任务。本文将带您逐步实现这一功能，并通过详细的代码和解释，帮助您掌握这个技巧。
## 整体流程
实现这一功能的整体流程可以分为以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------------|
| 1 | 安
# 使用Python的OpenCV绘制最大轮廓
在计算机视觉中，轮廓检测是一个非常重要的步骤，常用于形态学分析、物体识别和分割。在本篇文章中，我们将介绍如何使用OpenCV库在Python中找到并绘制图像的最大轮廓。我们将逐步进行分析，确保每个步骤都易于理解。
## 1. 环境准备
在开始之前，你需要安装OpenCV库。如果还没有安装，可以使用以下命令来安装：
```bash
pip in
原创
2024-10-28 06:14:51
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当我们在OpenGL或Directx中需要对模型（比如飞机）的姿态进行旋转变化时，可能会对变化顺序有些疑惑，不知道偏航、俯仰、滚转三者的先后顺序。首先我们需要了解的是：姿态的变换是针对模型本体的坐标系，比如我们规定飞机的头指向-z轴，飞机的右侧指向x轴，飞机的上方指向y轴。无论模型如何转动，模型的本体坐标系始终相对模型不发生变化，我们的姿态变换也是针对模型本体坐标系的，每一次旋转都是针对上一次旋转
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2023-08-02 14:57:39
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