通过阈值分割可以得到二值图，但往往会出现图像中物体形态不完整，变的残缺，或者有很多噪声点。可以通过形态学处理，使其变得丰满，或者去除掉多余的像素。常用的形态学处理算法包括：腐蚀，膨胀，开运算，闭运算，形态学梯度，顶帽运算和底帽运算。0. 结构元素opencv中可用的结构元素有三种：矩阵，椭圆形，十字架kernel = cv2.getStructuringElement(shape,ksize,an
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2024-09-12 04:16:02
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注释：本文翻译自OpenCV3.0.0 document->OpenCV-Python Tutorials，包括对原文档种错误代码的纠正3.13 霍夫变换第一节：霍夫线变换(Hough Line Transform)1.目标理解霍夫变换的概念学习如何使用霍夫变换检测图像中的行学习一下函数：cv2.HoughLines()，cv2.HoughLinesP()2.理论如果可以用数学形式表示该形状
相机标定时常会使用标定板进行标定，常用的标定法有张正友老师的平板标定，常用的标定板有棋盘标定板和圆盘标定板，但是很多地方使用TSAI两步标定法时会使用自制的标定靶标吗，例如我们采用的按规则排序的十字靶标，拍摄得到的实物如下：
方法一: Hough 直线检测求交点
为了得到各十字中心的坐标，常用的方法为使用hough直
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2024-03-19 00:05:20
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一、串口通信由于是采用命令集的方式控制openmv，摄像头不需要接收太多的数据，我采用的是判断串口接收的长度来区分命令集。flag为接收数据的长度，通过发送不同长度数据来改变openmv的工作模式一、色块识别巧用1.巡线在openmv的开源库中有色块识别的关键函数blob()，可以传回识别出的矩形色块的中心坐标blob.cx() blob.cy()和色块宽度blob.w()及高度blob.h()
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2024-03-17 00:05:48
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作为阿里经济体前端委员会四大技术方向之一，前端智能化项目经历了 2019 双十一的阶段性考验，交出了不错的答卷，天猫淘宝双十一会场新增模块 79.34% 的线上代码由前端智能化项目自动生成。在此期间研发小组经历了许多困难与思考，本次 《前端代码是怎样智能生成的》 系列分享，将与大家分享前端智能化项目中技术与思考的点点滴滴。概述一直以来，如何从“视觉稿”精确的还原出对应的 UI 侧代码一直是端侧开发
文章目录1 Motivations2 Basic Equations - 3 Solving Camera Calibration3 实践OpenCV1.获取棋盘格文件目录2. 角点提取1. cv::findChessboardCorners2. cv::TermCriteria3. cv::cornerSubPix4. cv::drawChessboardCorners3.标定1. cv::c
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2024-03-22 15:37:40
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1.研究背景对本车前方车辆的识别及距离检测是计算机视觉技术在智能网联汽车中的一个重要内容。要想在错综繁杂的交通环境中实现无人驾驶，对行车环境中其他车辆信息的获取是十分重要的。因此，对本车前方车辆的识别及距离检测是智能网联汽车研发和应用过程中必不可少的一个重要技术基础。该系统主要通过摄像头采集前方的道路环境，识别出前方行车环境中的车辆并计算出本车与前方车辆的距离，并将识别结果和测距结果显示在屏幕上，
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2024-05-27 22:02:31
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1. 取边界拟合四线交点取中这个是个人感觉自由度最大的，应该也是可以达到的精度上限最高的，也支持图像的旋转，如果筛选直线的方法得当对于线的相交角度也没特殊要求，但是手动计算量也较大；本人实现的取四条直线的方法具有局限性，这里只写思路图片转灰度图
cv::Canny取边界
cv.HoughLinesP拟合直线筛选符合条件的四条边界直线（筛选直线最为麻烦，若图像清晰且边界平行固然好办，但是低像素低画质
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2024-05-02 22:40:34
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http://www.opencv.org.cn/index.php/Hough%E7%BA%BF%E6%AE%B5%E6%A3%80%E6%B5%8Bhttp://baike.baidu.com/view/6825753.htmHough变换原理最直观简单的说明：http://wenku.baidu.com/view/6373b4e69b89680203d825e9.html?from=rec&
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2024-03-04 14:32:20
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十一、提取水平与垂直线1、原理方法图像形态学操作时候，可以通过自定义的结构元素getStructuringElement(模板形状类型，Size(), Point(-1, -1));对输入图像一些对象敏感、而对另一些对象不敏感，这样就会让敏感的对象改变而不敏感的对象保留输出。通过使用两个最基本的形态学操作—膨胀与腐蚀，使用不同的结构元素实现对输入图像的操作、得到想要的结果。膨胀：输出的像素值是结构
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2024-09-18 19:56:55
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关于 JAVA 学习 OpenCV 的内容，函数讲解package opencv;
import opencv.base.OpenCVStudyBase;
import org.junit.Test;
import org.opencv.core.*;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgpro
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2024-06-28 11:26:34
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本博客使用的图像是188*120的大津法二值化图像。摄像头安装高度为25cm（离地），前瞻长度约1m。在对图像进行最简单的预处理和赛道边界提取后，就可以开始进行元素识别了，这里先从最简单的元素十字开始讲。十字的情况分为正入十字和斜入十字两种情况，根据视野中十字角点的数量也分为几种情况，要分别进行讨论。十字的图像特征在编写程序时，以下各行条件是层层递进进行判定的，一旦有一个条件判定不满足就退出此次判
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2024-08-07 11:18:21
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霍夫直线变换介绍霍夫圆检测现实中：example
import cv2 as cv
import numpy as np
# 关于霍夫变换的相关知识可以看看这个博客：
def line_detection(image):
gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv.Canny(gray, 50, 150, apertureSize
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2024-02-28 21:53:07
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# OpenCV Python 十字识别简介
在计算机视觉的领域中，OpenCV被广泛用于图像处理和分析。本文将介绍如何使用OpenCV和Python进行简单的十字识别，适合初学者理解和应用。
## 十字识别概述
十字识别的目标是从图像中检测出明显的十字形状。其应用场景非常广泛，例如在机器人导航、安防监控等领域。本示例中，我们将使用OpenCV库来实现从图像中识别十字。
### 环境准备
了解如何使用Tesseract和OpenCV通过Raspberry Pi相机从PDF等图像中提取文本在本教程中，我将向您展示如何使用光学字符识别通过Raspberry Pi相机和Raspberry Pi从图像中提取文本。 Pi相机将捕获图像，并使用OpenCV和Tesseract从图像中提取文本。视频演示截图什么是光学字符识别？光学字符识别（OCR）是指从图像（打印或手写）或PDF格式的文档中电子
8.1 引言在形态学中，腐蚀和膨胀是其最基本的两个操作。与第七章针对二值图像的原理不同；这里对于灰度图可以理解为：膨胀：输出的像素值是结构元素覆盖下输入图像的最大像素值；腐蚀：输出的像素值是结构元素覆盖下输入图像的最小像素值；在二值图像与灰度图像上的膨胀操作示意图： 在二值图像与灰度图像上的腐蚀操作示意图： 8.2 水平和垂直线的提取8.2.1提取步骤输入图像（im
所有代码都可以直接复制到VS里运行，所以就不放运行结果图了 基于OpenCV 4.1.1 没有写完！因为其他原因我弃坑去图形学了，发出来保存一下吧。第一部分：简单的摄像头视频读取流程//ver 4.1.1
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include &l
小弟一直推崇的读书方式是：先以最快的速度大概浏览一遍，把握整本书的整体框架。接着，再慢慢的“宰”。（没想到才过了几天，已经出了opencv2.4.9了，在这里我就不重新下载了）所以，对于学习OpenCV也一样，我们得先有个总体的掌握，再慢慢的啃这块肥肉会方便很多。那么废话不多说，直接上：打开 $(OPENCV)\build\include\文件夹（小弟的是D:\OpenCV 2.4.8\openc
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2024-04-05 14:10:40
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07-2-9
站在十字路口,不知道该往哪走...
和铁通的合约已经到期了.昨天公司拿了一张意向书给我,问我是否继续签约.
公司是没什么起色了.继续呆在这里也只能拿糊口的工资,工作也并不能让我多开心.可是我却必须签约.要走就必须赔偿先前培训公司支付的费用,而那个不是我所能支出的.
听了同事说可以停薪留职,那样既不用付违约金,
原创
2007-04-05 18:54:02
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膨胀、腐蚀、开、闭运算是形态学操作中最基本的操作形态学操作一般针对于 二值化图像。腐蚀：在核区域内，选择最小像素值为当前像素值，和最小值滤波类似、不同点：腐蚀的核形状可以是圆形、矩形和十字形等等。腐蚀从图像变化上来看：就是黑吃白（因为选择的是最小值像素值）。膨胀：在核区域内，选择最大像素值为当前像素值，和最大值滤波类似；不同点：同上，膨胀从图像变化上来看：白吃黑（因选最大像素值）。开运算
