通过相机标定的程序获取了两个相机各自的内参矩阵和畸变系数，以及两个相机达到平行时各自的旋转矩阵。
Opencv
和
Matlab
都给了我们现成的函数，可以利用这些数据进行去畸变或者双目平行校正，因为有需求要将去畸变和平行校正移植到硬件上，那么自己如何利用这些参数和矩阵写去畸变的程序和双目平行校正的程序呢？我本人发现的网上这方面资料较少。在此总结一下。
去畸变的过程就是针
注：到这一篇，opencv部分的流程过了一般，下一篇将开始PyTorch课程的流程六.轮廓检测方法<1>图像轮廓概念轮廓可以简单认为成将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓是图像目标的外部特征，这种特征对于我们进行图像分析，目标识别和理解等更深层次的处理都有很重要的意义。边缘检测和轮廓检测的区：边缘检测主要是通过一些手段检测数字图像中明暗变化剧烈
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2024-05-24 22:04:12
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1. 使用多边形将轮廓包围常用的多边形轮廓函数：1.1 返回外部矩形边界Rect boundingRect( InputArray points );1.2 寻找最小包围矩形RotatedRect minAreaRect( InputArray points );1.3 寻找最小包围圆形void minEnclosingCircle( InputArray points,CV_OUT Point2
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2024-01-10 21:35:10
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# 使用 Python OpenCV 绘制锯齿状线条
在图像处理中，有时我们希望以特定的方式绘制线条，例如生成一种锯齿状的效果。在这篇文章中，我们将一起学习如何使用 Python 的 OpenCV 库创建具有锯齿效果的线条。以下是实现过程的基本步骤。
## 流程概述
我们将通过以下步骤来实现锯齿状线条的绘制：
| 步骤 | 描述 |
|-----
原创
2024-09-10 03:55:40
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1. 查找并绘制轮廓#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
//-----------------------------------【宏定义部分】
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2024-03-16 10:27:20
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在学习渲染的旅途中，你可能会时不时遇到模型边缘有锯齿的情况。这些锯齿边缘(Jagged Edges)的产生和光栅器将顶点数据转化为片段的方式有关。在下面的例子中，你可以看到，我们只是绘制了一个简单的立方体，你就能注意到它存在锯齿边缘了：可能不是非常明显，但如果你离近仔细观察立方体的边缘，你就应该能够看到锯齿状的图案。如果放大的话，你会看到下面的图案：这很明显不是我们想要在最终程序中所实现的效果。你
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2024-05-07 19:01:47
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目录环境安装什么是计算机图形学物体上点的坐标变换顺序齐次坐标光栅化如何判定一个点在三角形内光栅化填充三角形示例代码光栅化产生的问题采样不足（欠采样）导致锯齿抗锯齿滤波算法 环境安装1. C++中安装opencv库2. C++中安装eigen库3. C++中安装openGL库 步骤（1）glut下载4. C++安装openGL库 步骤（2）VS中安装两个NuGet程序包5. C++安装glew和g
图像轮廓的逼近方法有两种：CHAIN_APPROX_SIMPLE 以freeman链码的方式输出轮廓，所有其他的方法输出多边形（顶点的序列）CHAIN_APPROX_NONE 压缩水平的、垂直的和斜的部分，也就是，函数只保留他们的终点部分常用的轮廓检索方式有四种，这里我们只介绍RETR_FREE一种形式:RETR_FREE:检索所有的轮廓，并重构嵌套轮廓的整个层次。下面向大家展示一下轮廓提取的相关
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2023-12-31 15:14:11
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了解了通用渲染设置选项命令之后，需要分别对Software Render(软件渲染)、Hardware Render(硬件渲染)、Hardware 2.0 Render(硬件2.0渲染)和Vector Render(矢量渲染)各自独有的属性设置进行说明。Anti-aliasing Quality(抗锯齿品质)主要控制渲染质量，其参数面板如下图(右)所示。Quality(质量)这里提供了一些系统预定
Android绘图抗锯齿是一个重要的技术问题，尤其在应用表现上显得尤为突出。抗锯齿技术能够有效改善图形的呈现质量，减少边缘的锯齿感，提升用户体验。本博文将详细介绍解决Android绘图抗锯齿问题的过程，涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用。
## 环境准备
为了确保开发和测试工作顺利进行，以下是软硬件要求的详细信息：
| 项目 | 要求
一：内容介绍 本节主要介绍OpenCV的imgproc模块的图像轮廓与分割部分： 1. 查找并绘制轮廓 2. 寻找物体的凸包 3. 使用多边形将轮廓包围 4. 图像的矩 5. 分水岭算法 6. 图像修补 二：学习笔记 1. findContours()函数查找图像轮廓和canny检测边缘、hough检测直线，这些都非常使用(参见：OpenCV成长之路(8)：直线、轮廓的提取与描述
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2024-05-21 23:31:42
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1.图像的矩 参考链接：。，图像的几何矩定义如下： 其中与的取值范围为,图像的阶中心矩定义如下： 其中与的取值范围为,与代表图像的质心。对于离散的数字图像，积分变换转换为求和变换后，几何矩和中心矩公式如下： 其中与的取值范围为,与分别代表图像的宽度和高度。归一化的中心矩定位为：，其中，其中是的维度，其中是的维度，阶段表示参数的指数关系 利用二阶和三阶规格中心矩可以导出下面7个
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2024-05-06 19:19:22
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程序采用OpenCV中国的例程，下面列举了各个详细函数的功能及简单说明。
/**************************************************
* 轮廓检测
* 主要函数：
* cvFindContours
* cvDrawContours
**************************************************/
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2024-05-18 14:20:31
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边缘检测的基本步骤： 滤波，增强， 检测一、 滤波1 线性滤波1.1 平滑处理： 也称模糊处理，用于减少噪点或失真，降低图像分辨率时使用较多。1.2 图像滤波： 图像预处理必不可少的操作，在保留特征信息的情况下抑制目标噪声。图像滤波目的：抽出特征；消除噪声。要求： 不能损坏轮廓和边缘等重要信息；图像视觉信息良好。 滤波器：加权系数窗口 &n
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2023-11-06 23:41:12
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OpenCv学习笔记1-轮廓检测 文章目录OpenCv学习笔记1-轮廓检测一、轮廓检测的基本原理二、实验流程1.颜色空间转换2.二值化处理3.腐蚀膨胀4.轮廓绘制完整代码 一、轮廓检测的基本原理实现思路：通过找出在一张图片中满足特定像素值的像素点，实现轮廓绘制。实验流程： （1）颜色空间转换 （2）二值化处理 （3）腐蚀膨胀 （4）轮廓绘制二、实验流程1.颜色空间转换实验第一步需要将RGB颜色空间
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2023-10-08 21:27:43
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问题描述：提取一幅图像中的最大矩形区域。注意：图像可能是倾斜的，要先进行旋转校正。代码实现主要分为两块：一是实现图像旋转校正；一是实现提取目标矩形区域。旋转校正代码实现Mat correctImg(Mat src)
{
Mat gray, gauss;
cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
GaussianBlur(gray, gauss, Size(5,
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2024-03-11 14:07:28
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梯度、边缘和角点Sobel使用扩展 Sobel 算子计算一阶、二阶、三阶或混合图像差分 void cvSobel( const CvArr* src, CvArr* dst, int xorder, int yorder, int aperture_size=3 ); 输入图像.
dst
输出图像.
xorder
x 方
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2024-05-13 21:55:19
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一、平滑处理平滑处理也被称为“模糊处理”，常用来减少图像上的噪声或者失真，最重要的是降低图像分辨率。平滑操作的各种类型包括线性领域滤波和非线性领域滤波，其中，线性的包括“方框滤波”，“均值滤波”，“高斯滤波”。非线性的包括“中值滤波”，“双边滤波”。线性滤波主要有：1.允许低频率通过的低通滤波；2.允许搞频率通过的高通滤波；3.允许一定范围频率通过的带通滤波；4.阻止一定频率通过的带阻滤波；5.仅
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2024-03-26 16:24:06
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图像梯度处理与边缘检测图像梯度处理Sobel算子Sobel算子处理图像梯度代码Scharr算子Sccharr算子处理图像梯度代码laplacian算子Laplician算子处理图像梯度总代码三种算子的总结与区分Canny边缘检测总代码 图像梯度处理图像的梯度处理主要是在黑底白字的图像中进行处理，这个处理分为水平Gx（将dy设为0,dx设为1），竖直Gy（将dx设为0,dy设为1)两个部分，再将G
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2024-06-11 05:21:44
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抗锯齿（anti-aliasing）这个名词我相信大家都听说过，特别是玩单机游戏挺常见的，如果你和我一样用的一张性能一般般的显卡（虽然我公司开发机是gtx1080，但我家里自用的gtx750ti），偶尔在家玩单机游戏的时候，那个“狗牙”（锯齿）可严重了。 先来说下锯齿如何产生的，锯齿嘛，顾名思义，想像
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2023-12-15 18:44:41
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