请注意，上述示例代码中的相机标定数据需要通过相机标定技术事先获取，包括相机矩阵（camera\_matrix）和畸变系数（dist\_coeffs）。对于相机标定的具体步骤和算法，可以参考OpenCV官方文档或其他相关资料。
此外，对于透视畸变校正等其他类型的图像校正任务，可能需要使用不同的方法和技术。具体的实现方式取决于校正的目标和需求。
### 四、图像配准任务：图像配准介绍和示例代码
0.概述图像变换的基本原理都是找到原图和目标图的像素位置的映射关系，这个可以用坐标系来思考，在opencv中， 图像的坐标系是从左上角开始(0,0)，向右是x增加方向(cols)，向下时y增加方向(rows)。普通坐标关系：图像坐标关系：1.图像的平移图像的平移是比较简单的映射关系，对于原图像的某个像素点位置(X0,Y0)，向右平移100个像素的话，变换之后的目标像素点位置(X = X0+100,
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2023-12-26 14:30:55
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Opencv实现张正友法相机标定相机标定的目的：获取摄像机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正，得到畸变相对很小的图像。相机标定的输入：标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（一般情况下假定图像位于Z=0平面上）。相机标定的输出：摄像机的内参、外参系数。矫正原始图像的完整流程： 1.
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2024-03-21 18:46:39
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刚开始接触图像处理，关于图像坐标系与行列宽高的关系感到纠结，但是似乎没有更好的处理方法了，其对应关系大致如下row == height == Point.y
col == width == Point.x这是因为在计算机中，图像是以矩阵的形式保存的。一张宽度640像素、长度480像素的灰度图保存在一个480 * 640的矩阵中。先行后列。而我们习惯的坐标表示是先X横坐标，再Y纵坐标。在OpenC
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2024-03-18 08:33:12
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文章目录一、项目简介二、思考步骤1. 图像二值化2. 滤波去噪3. Canny算法检测边缘4. 查找轮廓并计算5. 绘制轮廓并表示质心三、测试结果四、工程代码 一、项目简介昨天一个同学来问我一个如何利用OpenCV确定图像上标记点坐标的问题。先大概介绍一下光学管道测速吧，主要是利用openmv对运动的管材拍照，同时舵机对管材进行打点，最后面通过计算一系列的计算测定生产线上管材的移动速度。这里面需
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2023-11-10 13:25:43
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在本篇博文中，我将详细记录使用 Java 结合 OpenCV 获取图像坐标的全过程，涵盖了环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧及排错指南。无论你是 Java 开发者还是计算机视觉的爱好者，都能从中找到获取图像坐标的实用方法。
## 环境准备
在开始实现之前，我们需要确保开发环境的准备工作充分。这包括必备的软件及其版本兼容性。
| 组件 | 最小版本 | 推荐版本
这一节我们首先介绍下计算机视觉领域中常见的三个坐标系：图像坐标系，相机坐标系，世界坐标系以及他们之间的关系，然后介绍如何使用张正友相机标定法标定相机。图像坐标系：理想的图像坐标系原点O1和真实的O0有一定的偏差，由此我们建立了等式（1）和（2），可以用矩阵形式（3）表示。相机坐标系（C）和世界坐标系（W）：通过相机与图像的投影关系，我们得到了等式（4）和等式（5），可以用矩阵形式（6）表示。我们又
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2024-05-24 17:59:04
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# Python OpenCV获取图像坐标
## 1. 简介
OpenCV（Open Source Computer Vision）是一个开源的计算机视觉库，广泛应用于图像处理、计算机视觉和机器学习领域。在图像处理和计算机视觉任务中，获取图像的坐标是常见的需求之一。本文将介绍如何使用Python和OpenCV获取图像的坐标，并提供相应的代码示例。
## 2. 安装OpenCV
在开始之前，
原创
2023-10-03 07:37:02
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应用OpenCV和Python进行SIFT算法的实现
如下图为进行测试的gakki101和gakki102，分别验证基于BFmatcher、FlannBasedMatcher等的SIFT算法，对比其优劣。为体现出匹配效果对于旋转特性的优势，将图gakki101做成具有旋转特性的效果。
基于BFmatcher的SIFT实现BFmatcher（Brute-Force Matchi
问题说明：OpenCV 2.X 版本中，调用cvCaptureProperty()定位视频到指定帧，采用下面两种方法都会出现定位不准的问题。 cvSetCaptureProperty( capture, CV_CAP_PROP_POS_AVI_RATIO, t); 或 cvSetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_POS_FRAMES, t); 都会显示
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2024-06-18 06:32:04
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一直在用opencv，用Rect类进行目标物体的坐标标记的时候，在标记过程后会发现Rect类里存在非法数据，当然这不是Rect类的问题，是我上一步处理过程中产生的问题，这些数应该都是在一个范围内的，将超过范围的数进行规范化，不然这些产生的异常数据会直接影响我下一步过程。这些都是废话，此篇博文的目的在于如何修改已存在Rect类中Rect [i]右下角坐标。我的想法就是对结果进行检测，当Rect里面的
//功能：实现鼠标左键点击可以返回图像像素值坐标、HSV值、RGB值
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<stdio.h>
using namespace cv;
using namespace std;
//设置回调函数1返回坐标值
void get_coordinate(int e
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2023-10-19 09:55:20
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前言之前用python从没有写过界面，这次涉及到需要获取鼠标单击图片像素的位置点，我还以为我得学一下诸如pyqt、tkinter的界面库，后来百度了一下发现OpenCV就能实现此功能。思路使用OpenCV，定义一个供setMouseCallback使用的回调函数mouse，这个回调函数在捕获到鼠标左键点击事件(cv2.EVENT_LBUTTONDOWN)时，获取点击的像素点坐标，并绘制一个实心的圆
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2023-10-16 19:50:28
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Opencv完成手势识别根据坐标识别寻找最低点计算其他点与最低点的距离通过距离阈值判断手指根数和手势效果展现完整代码 当我们把手近似出来后会得到一组轮廓的点坐标，我自己手势识别的思路就是根据点坐标来判断手势。 根据坐标识别寻找最低点所谓寻找最低点，就是寻找手掌最下面点的坐标比如这幅图，最左下角的点就是手掌的最低点，获得的方法是使用numpy的np.argmax函数，将维度设置为图片高的维度，获得
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2024-04-23 12:26:12
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## Opencv Java 轮廓匹配获取坐标
在图像处理中，轮廓匹配是一种用于比较两个对象轮廓之间相似度的方法。通过轮廓匹配，我们可以找到图像中的对象，并获取其具体坐标。在本文中，我们将通过Java编程语言结合OpenCV库来实现轮廓匹配并获取坐标。
### OpenCV介绍
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，可
原创
2024-03-24 06:21:52
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场景： 系统需要导出大数据文件。目标导出梳理在500w。通常的excel，旧版大约是在63w-65w。 新版在100w左右。500w远超excel导出要求，所以决定采用csv文件进行处理。原先导出csv文件通常是利用io流进行编写，本次学习使用opencsv来进行项目使用。原先是因为有历史项目是参考opencsv实现，对应版本在4.0，属于较为早期项目，本次前期也是使用4.0进行了简单demo实现
轮廓特征属性及应用(七)—位置关系及轮廓匹配1.计算点与轮廓的距离及位置关系——pointPolygonTest()2.矩的计算——moments()3.形状匹配(比较两个形状或轮廓间的相似度)——matchShapes()先上ppt： 代码：1.计算点到轮廓的距离与位置关系 1. ///计算点到轮廓的距离与位置关系
2. #inclu
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2023-11-29 19:55:43
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在OCR实际开发中,证件照采集角度有很大的偏差,需要将图片进行旋转校正,效果图:在应用中发现应该加入高斯模糊,可以极大减少误差线条. 知道线条后 通过求斜率 得旋转角度 .(x1-x2)/(y1-y2) 结果 结果还行吧 ! 当然还有直方图也可以判断,有待研究!霍夫变换Hough变换是经典的检测直线的算法。其最初用来检测图像中的直线，同时也可以将其扩展，以用来检测图像
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2024-03-15 06:02:45
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项目Introduce：项目名称：Angle circulator（角度计算器） 通过鼠标点击确定顶点和两个边位置坐标，再运用角度公式，计算出角度，在原图显示结果。项目流程预览： 通过鼠标定点击确定顶点和两边的坐标位置，确定角度，然后通过计算公式，自定义函数完成操作。项目与知识衔接： 鼠标点击事件（setMouseCallback）
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2024-03-04 15:55:02
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说到图像像素，肯定要先认识一下图像中的坐标系长什么样。坐标体系中的零点坐标为图片的左上角，X轴为图像矩形的上面那条水平线；Y轴为图像矩形左边的那条垂直线。该坐标体系在诸如结构体Mat,Rect,Point中都是适用的。（OpenCV中有些数据结构的坐标原点是在图片的左下角，可以设置的）。 2. 在使用image.at<TP>(x1, x2)来访问图像中点的值的时候，x1并不是图片中对应
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2023-11-16 17:04:18
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