一、函数的值传递和引用传递1. 函数的参数如果是基本的数据类型就会生成一个副本传到函数内部
2. 函数的参数如果是引用数据类型就把引用数据类型的内存地址传到函数内部二、函数的arguments详解1. 参数的分配都是从左到右的多余的实参会被arguments接受多余的形参都被当作undefined处理总结：1. 引用传递的参数，是传递引用对象的内存地址 函数内部修改会影响到传递参数的引用对象2.
正在上传…重新上传取消1 概述先看两个例子，拍摄花、昆虫等照片时，背景拍的比较模糊，突出被拍物。但当拍摄纪念照、风景等照片时，却会把背景拍摄得和被拍对象一样清晰。这两者就是不同景深。前者为浅景深，拍摄聚焦到被拍物上，只能拍清一小段距离，被拍物前后的景色都被虚化，清晰范围较小。而后者为大景深，清晰范围较大。 小景深大景深2 景深的物理原理2.1景深的定义百度百科中关于景深(depth of fi
远心镜头的景深更大，如果要看有高低差物体，就选远心好了！这话对吗？只对了后半句，看高低差物体，用远心镜头没错，但绝不是因为景深大。 其中分子是有效光圈数（Fno）以及容许的弥散圆大小（PCoC，通常目录定义为0.04mm，客户根据自己的需要改变该数值大小），而分母则是光学放大倍率的平方（β²）。从公式来看，其中并没有提到是否需要远心（远心度的参数）。我们再来看下斜尺实拍图，用0.5x远心
基础概念 在聚焦完成后，在焦点前后的范围内都能形成清晰的像，这一前一后的距离范围，便叫做景深。在镜头前方（调焦点的前、后）有一段一定长度的空间，当被摄物体位于这段空间内时，其在底片上的成像恰位于焦点前后这两个弥散圆之间。被摄体所在的这段空间的长度，就叫景深。 原理 下面是景深的计算公式。其中： δ：容许弥散圆直径 F：镜头的拍摄光圈值 f：镜头焦距 L：对焦距离 ΔL1：前景深 ΔL2：后景深
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2024-04-12 19:36:25
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看到这样的作品，是不是很疑惑摄影师怎么做到呢，镜头几乎贴着前景拍摄了，前后景都能如此清晰，到底是用多小的光圈才能做到啊？其实，这样的全景深照片，再小的光圈都无法做到，只能用PS放大招，景深合成。看一下用景深合成和不用景深合成有什么区别。有景深合成无景深合成即使光圈调到很小了，但没有用景深合成的照片，前景还是虚的。所以当在摄影时遇到比较有趣的前景，想把前后景都拍清晰的话，那就用景深合成解决。下面看看
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2024-03-30 21:09:16
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目录一. 前期安装?二. 进行测试1. 下载数据集2. 修改launch3. 运行三. 尝试连接自己的设备1. 新在相同路径下（/catkin_ov/src/open_vins/ov_msckf/launch）建立一个新的launch文件；2. 修改realsense-ros的launch文件 OpenVINS项目包含一些核心计算机视觉代码以及基于过滤器的最新视觉惯性估计器。核心滤波器是扩展卡尔
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2024-09-03 10:32:42
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景深景深指聚焦清晰的焦点前后可接受的清晰区域。简单来说就是：画面景象清晰的范围。这个范围这对的是纵向距离。景深的影响因素光圈的大小焦距的长短拍摄距离的远近光圈光圈小：背景清晰，深景深——普通拍风景 光圈大：背景虚化，浅景深——普通拍人像焦距相同的光圈下，焦距越长，景深越浅，焦距越短，景深越大。拍摄距离相机与被摄距离越远，景深越大，距离越近，景深越浅想一下有没有拍摄过一些特写，比如花或者小虫子，是不
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2024-07-24 13:57:04
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一、增大景深 在焦点前后各有一个容许弥散圆，这两个弥散圆之间的距离就叫景深，即：在被摄主体(对焦点)前后，其影像仍然有一段清晰范围的，就是景深。换言之，被摄体的前后纵深，呈现在底片面的影象模糊度，都在容许弥散圆的限定范围内。大景深的概念 景深是指在固定像平面上成清晰像时对应的物方深度范围，也就是说在保证得到清晰像时物体能够在物方空间前后移动的最大距离。通常的光学成像系统的景深范围是有限的，当通
使用环境opencv4.5.4.58，python3.6，numpy1.19.3有一个缺点就是现实的图框是乱码，但导出图片还是没问题的。#ifdef OPENCV_ENABLE_NONFREE
#图像全景拼接
import cv2 # 导入opencv包
import numpy as np # 导入numpy包，图像处理中的矩阵运算需要用到
# 检测图像的关键特征点
d
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2024-03-07 17:59:05
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现在常用的是与实验结果比较一致的Berek 公式焦深也叫景深，其定义是：指使用显微镜观察和拍摄样品表面时，从对准焦点的位置开始，改变物镜与样品表面的距离时，对焦能够保持清晰的范围。肉眼的调整能力因人而异，所以焦深也会出现因人而异的情况。现在常用的是与实验结果比较一致的Bere... 焦深也叫景深，其定义是：指使用显微镜观察和拍摄样品表面时，从对准焦点的位置开始，改变物镜与样品表面的距离时，对
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2024-09-17 21:39:37
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看到论坛里有不少人在用OpenCV中的标定函数cvCalibrateCamera2 进行相机标定时遇到不少问题,说一些自己的看法。 1）因为cvCalibrateCamera2 函数主要是用张正友的平面标定方法的，所以首先我建议大家看一下张正友的那篇经典的论文完整版22页里面分析的非常详细《A Flexible New Technique for C
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2024-09-14 06:09:26
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实验十六 用高斯背景建模分离背景实验一、实验目的和要求二、实验内容三、实验仪器、设备四、实验原理五、实验步骤六、实验注意事项七、实验结果八、实验总结 一、实验目的和要求 理解背景建模的基本原理；掌握实现背景建模的代码编写方法。二、实验内容 （一）新建工程; （二）在Vs2015中配置OpenCV; （三）使用VideoCapture类打开视频； （四）创建高斯混合模型； （五
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2024-04-03 12:38:21
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1. 概述先看两个例子，拍摄花、昆虫等照片时，背景拍的比较模糊，突出被拍物。但当拍摄纪念照、风景等照片时，却会把背景拍摄得和被拍对象一样清晰。这两者就是不同景深。前者为浅景深，拍摄聚焦到被拍物上，只能拍清一小段距离，被拍物前后的景色都被虚化，清晰范围较小。而后者为大景深，清晰范围较大。 浅景深大景深 景深(depth of field)定义：摄影机镜头或其他成像器前沿能够取得清晰图像的成像
今天偷偷地背着老板去上本科生的计算机视觉课，然后讲的全部都是照相机的物理知识，作为曾经物理的爱好者，自然非常感兴趣，因此也接触了景深这个概念DOF，英文全称是Depth of Field。本文着重介绍几个概念性质的东西。焦点（focus）弥散圆（confusion cirlce）景深（DOF）景深的计算焦点与光轴平行的光线射入凸透镜时，理想的镜头应该是所有的光线聚集在一点后，再以锥状的扩散开来，这
堆叠：堆叠的优点：简单高效可靠堆叠设备最多九个，从逻辑上组成一个设备；通过交换机堆叠，可以实现网络高可靠性和网络大数据量转发，同时简化网络管理。高可靠性。堆叠系统多台成员交换机之间冗余备份；堆叠支持跨设备的链路聚合功能，实现 跨设备的链路冗余备份。强大的网络扩展能力。通过增加成员交换机，可以轻松的扩展堆叠系统的端口数、带宽和处 理能力；同时支持成员交换机热插拔，新加入的成员交换机自动同步主交换机的
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2024-01-10 19:12:29
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利用开源软件 Hugin 实现照片的景深合成本文主要参考了下面的文章：http://macrocam.blogspot.jp/2013/09/using-hugin-for-focus-stacking.html根据我自己的理解做了少量的增删。首先感谢原作者。Hugin 是一个很出名的全景照片拼接软件。但其实除了全景拼接功能外， hugin 还提供了一系列的命令行工具，可以用来操纵和融合多张图像，
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2024-04-02 12:39:10
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现在堆叠已经是我们在组件网络架构时非常常用的一种技术实现方式，它将多台物理交换机通过堆叠的方式变成逻辑上的一台交换机，增加了业务口的数量，让网络架构更清晰。所以在日常工作中如何判断两台交换机是否已经成功组建堆叠，能否保证业务稳定运行变成了一个非常重要的事情，下面我就简单介绍一下，如何判断两台交换机是否真的组建堆叠。
堆叠(Stack)是在数据中心网络交换机上进行扩展端口、简化管理的技术，是一种非标准化技术。堆叠只有在自己厂家的设备之间完成，属于私有内部实现，此设备必须具有堆叠功能才可实现，并且堆叠需要专用的堆叠模块和堆叠线缆，不同型号设备支持的堆叠设备数量不同，一般框式设备是2~4，盒式设备是2~10个。如今，堆叠已经成为数据中心网络设备的必选项，也有人将这种技术视为一种虚拟化技术，即实现了设备的“多虚一”，
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2023-11-27 19:27:57
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# 图片堆叠技术在计算机视觉中的应用
## 概述
在计算机视觉领域，图像处理是一项重要的技术。图像堆叠（Image Stacking）是一种常见的图像处理技术，它可以将多幅图像叠加在一起，从而实现一些特定的效果。在本文中，我们将介绍如何使用OpenCV和Python来实现图片堆叠技术。
## 图片堆叠的原理
图片堆叠的原理很简单，就是将多幅图像按照一定的顺序叠加在一起。在叠加的过程中，可以
原创
2024-07-12 06:36:54
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前面使用OpenCV创建了一个简单的视频播放器。下面做点更有趣的事情。 许多基本的视觉任务涉及将滤镜应用于视频。下面修改程序，在播放视频时，对其进行简单的操作。一个简单的操作是平滑图像，通过高斯或其他类似的核函数进行卷积来有效地减少图像的信息。例5。 在图像显示在屏幕上之前加上高斯平滑操作#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv
