显着性是图像的突出部分，我们的大脑会特别关注这个部分。上图突出了我们在看到一个场景或图像时会注意到的部分。例如，大家有没有曾经在看广告的时候被一些特别的内容吸引，为此我们还特意停下来多看了一会儿？这就是广告的显着性，即使让我们可以一眼看到广告，也会被他吸引。01.安装OpenCV首先，您需要安装OpenCV库。如果已经安装了pip，则可以通过运行以下命令来完成。> pipinstall op
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2024-08-06 11:42:35
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# Python OpenCV 绘制点的简单指南
Python 的 OpenCV 库是一种强大的计算机视觉工具，可以轻松实现图像处理和视频分析。在这一讲解中，我们将深入探讨如何使用 OpenCV 在图像上绘制点，并附带代码示例。
## 什么是 OpenCV？
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源计算机视觉库，提供了众多功能，包括图像
原创
2024-09-10 03:55:25
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1、四个坐标系 世界坐标系，相机坐标系，图像物理坐标系，像素坐标系 2、坐标系之间的转换 2.1、世界坐标系——相机坐标系 假设世界坐标系中点坐标为[x1,y1,z1]，对应的相机坐标系中的点坐标为[x,y,z]，世界坐标系转换至相机坐标系遵循如下推导： 上图中为旋转矩阵变换（旋转矩阵还有一个特性为旋转矩阵的转置矩阵等于其逆矩阵），除此之外，还有平移矩阵变换，设矩阵为T。则世界坐标系和相
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2024-02-26 19:54:29
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for id,point in enumerate(landmarks):
原创
2023-05-18 17:06:34
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# 使用OpenCV绘制多个点的Python实践
在计算机视觉和图像处理的领域，OpenCV是一个广泛使用的库，提供了许多强大的功能。其中，绘制形状和点是一个基础且常用的操作。本文将介绍如何使用Python中的OpenCV库绘制多个点，并提供实现的代码示例。
## OpenCV简介
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和
轮廓一般对应一系列点包围了一个区域（也就是图像中一条曲线），它将一些列边界包围起来，形成的一个区域。 先通过滤波、阈值化的操作，然后寻找轮廓，定位到识别的物体的区域，这样可以将区域标记出来。findContours() 函数从二值图像中查找轮廓。void findContours(InputoutputArray image, outputArrayofArr
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2024-05-21 21:07:06
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最终结果
我最喜欢的绘画技术之一是点画法（pointillism），这是一种绘画技术，其中将微小的不同色点应用于图案中以形成图像。 该技术依赖于观看者的眼睛和头脑将色斑混合到更广泛的色调范围内的能力。 不同颜色的并置使它们更加生动，使整个图像更具活力。
注意颜色的并置
点画法是一种很棒的技术，但是要制作这些类型的画，您需要采取有
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2024-05-05 22:04:29
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目标本节内容我们将学习：通过 line() 方法绘制一条线通过ellipse() 方法绘制一个椭圆通过rectangle() 方法绘制一个矩形通过circle() 方法绘制一个圆形通过fillPoly() 方法填充一个多边形OpenCV理论在本节教程中，我们将着重使用两个类cv::Point 和cv::Scalar 。点用x和y坐标代表二维图像中的一个点，可以用如下代码定义：Point point
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2024-05-03 14:10:53
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本节介绍了如何在图像上绘制图形，并且如何用鼠标和滚动条实现用户交互。 OpenCV学习笔记(十四）1. 绘画基础1.1 绘制直线1.2 绘制矩形1.3 绘制圆形1.4 绘制椭圆1.5 绘制多边形1.6 在图像上绘制文字2. 鼠标交互2.1 简单示例2.2 进阶实例3. 滚动条3.1 用滚动条实现调色板3.2 用滚动条控制阈值处理参数3.3 用滚动条作为开关 1. 绘画基础OpenCV 提供了绘制直
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2024-03-07 14:36:35
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目录1 绘制圆2 绘制线段3 绘制椭圆4 绘制矩形5 绘制多边形6 生成文字示例代码 1 绘制圆OpenCV4中分别提供了绘制圆的函数cv.circle().#cv.circle()函数原型
img = cv.circle(img,
center,
radius,
color
[, thickness
[, lineType
[, shift]]]
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2023-12-12 21:51:14
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OpenCV学习笔记（5）：绘制图形：直线、矩形、圆、椭圆、多边形 目录OpenCV学习笔记（5）：绘制图形：直线、矩形、圆、椭圆、多边形01 绘制直线 cv2.line02 绘制矩形 cv2.rectangle03 绘制圆 cv2.circle04 绘制椭圆 cv2.ellipse05 绘制多边形与填充多边形（详细）cv2.polylines cv2.fillPoly cv2.fillConve
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2024-03-01 11:46:57
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opencv的强大之处想必大家也是略知一二吧，本文章人脸识别研究的入门，算法都是直接调用opencv。opencv3.0都已经发布了但是本代码还是写在2.4.9的环境中，不过其中的方法都是用的C++ API，也就是与3.0接轨了//头文件：image.h#include "opencv.hpp"#include <iostream>
#include <iterator>
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2024-07-01 20:17:10
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目录1--cv::line()绘制直线2--cv::Rect()绘制矩形3--cv::ellipse()绘制椭圆4--cv::circle()绘制圆5--cv::fillPoly()填充多边形6--cv::putText()绘制字体6--cv::RNG随机产生坐标点1--cv::line()绘制直线使用 cv::Point p1 定义坐标点；使用 cv::line() 绘制直线，传入的参数依次为：
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2024-04-28 00:50:44
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IplImage是OpenCV中CxCore部分基础的数据结构，用来表示图像typedef struct _IplImage
{
int nSize; //IplImage大小
int ID; //版本（=0）
int nChannels; //大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道
int alphaChannel;/* 被OpenCV
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2024-10-23 12:48:18
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opencv 实现噪声添加, 然后计算相应的图像噪声参数, 进而给出传统的滤波算法进行分析, 给出了均值滤波的C++ 实现以及 opencv的实现方式, 最终进行降噪的结果对比, 在对降噪的过程进行分析,
开始之前再说上一篇文章中, 我们想按照噪声产生, 然后将降噪的, 但是限于篇幅, 我就放在这一篇里面了,
说起图像的噪声问题就又回到了我们上一章的内容
主要记录一下自己跑得时候遇见的问题的整合，自己搭建环境的时候差不多浏览了不下一百多个网站，整和一下资源提高大家的效率。参考链接里面的大佬都写的非常详细，可以看看他们的文章Write by Evelyn Dou 2022/09/01复现源码的过程遇见了很多编译器版本的坑，一开始使用C++14去解决，后面会出现一连串的问题，最终还是屈服使用pangolin 0.5 版本，换了版本之后编译就比较顺利系统
程序编码参考经典的细化或者骨架算法文章：T. Y. Zhang and C. Y. Suen, “A fast parallel algorithm for thinning digital patterns,” Comm. ACM, vol. 27, no. 3, pp. 236-239, 1984.它的原理也很简单： 我们对一副二值图
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2024-03-28 17:14:08
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一、原理概述 灰度变化平缓区域，灰度积分值保持近似不变；灰度沿边缘方向积分值保持不变，其他方向灰度积分值变化剧烈；角点除，任意方向剧烈变化。如下图所示：二、数学推导简言之，灰度积分值可以转化为一个二次型，通过矩阵运算可知，二次型可转化为如下数学公式：进而，可转化为椭圆公式，如下所示：原二次型就是一个斜置的椭圆，A与B分别影响了椭圆的长边和短边，根据几何性质，
手头有三个prime sensor摄像头，分别固定在不同角度，打算根据RGBD信息，将三个摄像头的点云数据拼接起来。设备限制+能力不足，一直没有把point cloud library 1.8环境搭建起来，因此无法实时读取点云信息。此外，笔记本电脑USB芯片总线中断协议限制，亦无法同时使用三个摄像头。在如此坑爹的境地，分享下我是怎么搞三维重建的。。。。本文环境win7+vs2012+opencv2
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2024-04-06 21:55:01
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图像拼接创建步骤通常来说，根据多个图像创建全景图的步骤为以下几步：检测两张图像的关键点特征（DoG、Harris等）计算不变特征描述符（SIFT、SURF或ORB等）根据关键点特征和描述符，对两张图像进行匹配，得到若干匹配点对，并移除错误匹配；使用Ransac算法和匹配的特征来估计单应矩阵（homography matrix）；通过单应矩阵来对图像进行仿射变换；两图像拼接，重叠部分融合；裁剪以获得
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2023-09-22 13:06:28
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