这篇文章主要解决这样一个问题：有一张倾斜了的图片（当然是在Z轴上也有倾斜，不然直接旋转得了o(╯□╰)o），如何尽量将它纠正到端正的状态。而要解决这样一个问题，可以用到透视变换。关于透视变换的原理，网上已经有一大推了，这里就不再做介绍了。这篇文章的干货是：对OpenCV晦涩难懂的透视变换接口的使用细节的描述;基于两套自己提出的自动选择顶点进行透视变换的可以运行的 完整代码关于干货的第1点
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2024-05-07 13:42:21
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[opencv学习记录]作业内容1、窗口大小设置为宽400*高600 2、使用滑动条拖动控制图片旋转（逆时针旋转0-90度）思路在这一章中，我们将分成滑动条和旋转两块部分进行介绍。 具体步骤： 1.确定图片中心 2.确定2D旋转矩阵 3.使用上一步创建的矩阵对图像应用仿射变换 4.将以上步骤放入一个回调函数中，使用滑动条设置旋转角度和指向此函数的指针滑动条OpenCV中的cv::createTra
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2024-03-23 09:19:35
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本文将介绍如何利用OpenCV，提取图片中的矩形轮廓特征并进行图片的倾斜校正。完成demo程序可以至：OpenCV根据矩形轮廓进行倾斜校正下载。本demo所处理的图片是一张PCB电路板（如下图），欲实现的功能是将图片中倾斜的PCB校正为水平。基本的思路是检测PCB的边缘直线，而后根据边缘直线的斜率旋转图片。但是由于PCB上布满了各种原件，所以图片在经过轮廓提取直线检测后，会误检出很多条直线。dem
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2023-08-28 14:33:21
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今天是我们来玩一个钉子。通过一个钉子来学习一个opencv中的一个函数，这个函数我网上也有搜过，不过遗憾的是，各路好手都是写的是有点不堪入目，现在这个学习氛围是越来越差了，很多人都直接复制粘贴别人的东西，自己也没有理解，也没有辨别是非的能力，所谓的拿来主义有时候真的是要不得的。知其然也要知其所以然。所以你很多时候遇到问题去网上搜索的时候，你会发现浏览器上面一排网页，好多内容都是相同，甚至是错的，这
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2023-12-31 22:12:46
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前言离散傅立叶变换的一个应用是决定图片中物体的几何方向。 观察这两张幅度图你会发现频域的主要内容(幅度图中的亮点)是和空间图像中物体的几何方向相关的。 通过这点我们可以计算旋转角度并修正偏差。官网：http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/core/discrete_fourier_transfo
文章目录简介总结Harris角点检测1. 角点介绍定义相关的数学知识边界、平面和角点的数学定义2. 算法流程3. 程序示例OpenCV示例 简介本节为《OpenCV计算机视觉实战（Python）》版第11讲，Harris角点检测，的总结。总结Harris角点检测1. 角点介绍定义角点定义： 不管是在竖直还是水平方向移动，像素值都发生剧烈的变化。 图中，E和F是角点，C和D是边界但不是角点。相关的
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2023-11-26 10:31:49
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一、引言 上篇文章中四种方法对图像进行倾角矫正都非常有效。Hough变换和Radon相似，其抗干扰能力比较强，但是运算量大，程序执行慢，其改进方法为：我们可以不对整幅图像进行操作，可以在图像中选取一块（必须含有一条与倾角有关的直线）进行操作，从而减小运算量。这里Hough变换法和Radon变换法进行倾角检测的最大精
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2024-03-12 13:02:16
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# Python梯形校正角度的实现
在图像处理领域，梯形校正是一种常见的技术，用于纠正图像中的透视失真，使得图片中的对象看起来更加规范和直观。在使用Python进行这一任务时，通常会使用OpenCV库来处理图像。本文将系统介绍如何使用Python进行梯形校正，包括具体的步骤和代码实现。
## 流程概述
下面是主要的工作流程，简要列出了我们将要完成的步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称
1、拍摄照片 首先拍摄10~20张图片。将棋盘贴在墙上或者板子上，对摄像头进行调焦。拍摄时将摄像头视野分成2×2，4个象限，在每个象限中正对棋盘拍摄一张图片；拉近视距，将棋盘置于视野中心正对拍摄一张，倾斜摄像头，8个角度各拍摄一张。一共4+1+8=13张图片，这样可以减少被camera calibrator拒绝的概率。2、利用matlab工具箱获得内参&nb
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2024-01-29 00:15:14
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本文主要记录相机标定的代码实现，关于相机标定的原理可以参考：本文相机标定的照片采用OpenCV提供的图片，位置：...\opencv\opencv\sources\samples\data中left01~left14.jpg相机标定在OpenCV中实现的主要步骤为：1. 查找每幅图像中的角点坐标和亚像素角点坐标2. 构建每幅图像世界坐标系中的角点坐标3. 调用相机标定算子计算相机的内参和外参4.
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2023-12-15 20:28:58
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gamma校正原理： 假设图像中有一个像素，值是 200 ，那么对这个像素进行校正必须执行如下步骤： 1. 归一化 ：将像素值转换为 0 ～ 1 之间的实数。 算法如下 : ( i + 0. 5)/256 这里包含 1 个除法和 1 个加法操作。对于像素 A 而言 , 其对应的归一化值为 0.
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2024-03-08 14:18:55
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1. cv2.calibrateCamera
作用：通过要标定相机拍摄的不同方位的棋盘图，获取相机的内参矩阵，畸变系数，以及每幅图的相应旋转，平移矩阵函数定义：def calibrateCamera(objectPoints, imagePoints, imageSize, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs=None, tvecs=None, flags=None,
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2024-03-19 16:49:52
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情况一：背景与前景差别较大 一，效果图二，代码//第一个参数：输入图片名称；第二个参数：输出图片名称
void GetContoursPic(const char* pSrcFileName, const char* pDstFileName)
{
Mat srcImg = imread(pSrcFileName);
imshow("原始图", srcImg);
Mat gray, binI
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2023-12-24 13:25:02
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1.为什么要伽马修正：一旦我们计算出场景的最终像素颜色，我们就必须将它们显示在监视器上。 在过去的数字成像时代，大多数监视器都是阴极射线管 (CRT) 监视器。 这些显示器的物理特性是两倍的输入电压不会导致两倍的亮度。 将输入电压加倍导致亮度等于大约 2.2 的指数关系，称为监视器的伽玛。 这恰好（巧合地）也非常符合人类测量亮度的方式，因为亮度也以类似的（逆）幂关系显示。 为了更好地理解这一切意味
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2024-06-23 20:32:05
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函数简介opencv中函数undistortPoints()用于对图像点坐标进行去畸变，以下为该函数解释：void undistortPoints(InputArray src, OutputArray dst, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, InputArray R=noArray(), InputArray P=noArray(
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2024-04-26 10:58:03
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如果一个点在两个正交方向上都有明显的导数，则我们认为此点更倾向于是独一无二的，所以许多可跟踪的特征点都是角点。 一下为角点检测中用到的一些函数 cvGoodFeaturesToTrack采用Shi和Tomasi提出的方法，先计算二阶导数，再计算特征值，它返回满足易于跟踪的定义的一系列点。 void cvGoodFeaturesToTrack(
const Cv
海尔630冰箱的标定和畸变校正。上篇文章中直接使用OpenCV的例程进行畸变校正的效果不太理想。使用以下方法（张正友）效果更好。标定代码：/************************************************************************
运行环境：VS2013+OpenCV 2.4.13
运行结果：检测拍摄的棋盘畸变图像，获取摄像头的畸变信息
***
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2023-12-20 06:07:53
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1. 相机标定根据张正友校正算法，利用棋盘格数据校正对车载相机进行校正，计算其内参矩阵，外参矩阵和畸变系数。标定的流程
原创
2022-06-01 17:45:24
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人眼对光的敏感度在不同亮度上是不一样的，人眼会对暗的区域变化更加敏感。如果用8位空间来存储像素，0-1区间可以表示256种亮度，但是我们不会一半表示暗的，一半表示亮的（即暗和亮都是128种颜色）。因为我们应该花更多的空间去存储暗的区域，换句话说，暗的需要被区分成更多种。 编码：当摄影设备储存照片时对像素进
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2024-10-04 12:52:33
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/Users/song/codelearn/opencv_face_recognition_learn/face_dectector/opencv/06检测多个.py# 导入cv模块
import cv2 as cv
# 检测函数
def face_detect_demo():
gary = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
face_d
