前文我们讲过使用Opencv现有的Kmeans聚类函数来获取COCO数据集anchor框尺寸：直接调用Opencv函数是很方便，不过存在一个问题：Opencv的Kmeans函数默认使用欧式距离来度量样本之间的距离，而且这是不可更改的。然而不同样本的宽、高差距通常比较大，使用欧式距离会导致聚类结果误差很大，因此yolo目标检测系列的作者改为使用iou来衡量样本距离，使得Kmeans聚类结果更准确稳定
转载
2024-05-08 19:21:49
182阅读
cannny边缘检测1cannny算法介绍 非极大值抑制：在获得梯度和方向，去除所有不是边界的点。实现方向：逐渐遍历像素点，判断当前像素点是否是周围像素点中具有相同方向梯度的最大值。是保留，不是则为0.cannny代码实现 edges=cv2.Canny(image,threshold1,threshold2)
edges：处理结果
image:原始图像
threshold1:minVal
1. 直线检测 霍夫变换是通过霍夫坐标系的直线与笛卡尔坐标系的点之间的 “映射” 关系来判断图像中的点是否构成直线。 上图中：笛卡尔空间中一条线（y=kx+b），k表示线段的斜率、b表示垂直线段方向的位置。映射到霍夫空间中就是一个点（k，b）。其中，xy是已知的常量，kb是变量。==========这里省略一万字。。。。总结：在笛卡尔空间中多个点如果处在同一条直线上，那么映射到霍夫空间中
转载
2024-06-04 10:20:41
64阅读
opencv Python 详述
霍夫直线检测
原理
其中φ为直线正切角，b为直线截距，ON为原点O到直线的垂11至直线的代数距离。由图示直线方程可由θ和ρ表示。 对于图（a）：φ=π/2+θ b=ρ/sinΘ 整理后有 其余象限同理可得同样的结果。
故可知平面内一条直线可唯一计算出唯一的ρ和θ，即xoy平面内任意条直线对应参数空间
转载
2024-04-02 00:02:04
331阅读
Opencv（2）基础图像金字塔拉普拉斯金字塔——用来重建一张图象，根据它的上层降采样图片高斯金字塔——用来对图像进行降采样。降采样常用来简单加速算法，在小尺度上计算，再放大到原图上。从底向上，逐层降采样，降采样之后，行列对半，即删除偶数行与列，得到降采样之后的上一层图片。步骤：对当前层进行高斯模糊删除当前层偶数的行与列得到降采样图象，只有原图的四分之一。高斯差分（DOG，difference o
# 使用Python OpenCV计算点到直线的距离
在计算机视觉领域，常常会遇到很多几何计算问题。其中一个常见的任务是计算点到直线的距离。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，提供了很多便利的工具和函数来处理这些问题。本文将详细介绍如何使用Python和OpenCV来计算点到直线的距离，并提供相应的代码示例。
## 点到直线的距离公式
在二维空间中，给定一条直线\(Ax + By + C
原创
2024-10-11 09:28:44
203阅读
图像中两个像素之间的距离有多种定义方式，图像处理中常用的距离有欧式距离、街区距离和棋盘距离欧式距离 略街区距离两个像素点X方向和Y方向的距离之和。欧式距离表示的是从一个像素点到另一个像素点的最短距离，然而有时我们并不能以两个点之间连线的方向前进，例如在一个城市内两点之间的连线可能存在障碍物的阻碍，因此从一个点到另一个点需要沿着街道行走，因此这种距离的度量方式被称为街区距离。街区距离就是由一个像素点
转载
2023-11-09 10:37:16
144阅读
求两点间距离/***** 求两点间距离*****/float getDistance(CvPoint pointO, CvPoint pointA){ float distance; distance = powf((pointO.x - pointA.x), 2) + powf((pointO.y - pointA.y), 2); distance = sqrtf...
原创
2021-07-29 11:54:39
2165阅读
文章目录引言10.1opencv的Python接口10.2opencv基础知识10.2.1读取和写入图像10.2.2.颜色空间10.2.3显示图像及结果10.3处理视频10.3.1视频输入10.3.2将视频读取到numpy数组中10.4跟踪10.4.1光流10.4.2Lucas-kanade算法10.4.2.1使用跟踪器10.4.2.2使用发生器 引言本章概述如何通过 Python 接口使用流行
转载
2024-08-06 11:47:44
37阅读
1. OpenCV库基础应用//
// Created by g214-j on 18-8-5.
//
#include <iostream>
#include <chrono> // 在C++11中，<chrono>是标准模板库中与时间有关的头文件
using namespace std;
#include <opencv2/core/c
.版本 2.程序集 程序集1.程序集变量 背景, 多维矩阵类.程序集变量 坐标, 二维整数坐标结构类, , "3", 存放3个点，分别是线外的点，线的起点，线的终点.子程序 _启动子程序, 整数型, , 本子程序在程序启动后最先执行.局部变量 颜色, 标量结构类颜色.通道1 ＝ 255颜色.通道2 ＝ 255颜色.通道3 ＝ 255窗口_创建 (“小白鼠”, #窗口创建_自动适应)背景.构造 (6
转载
2024-08-03 15:06:18
41阅读
一、Hough 直线变换（Hough Line Transform ）目标 • 理解霍夫变换的概念 • 学习如何在一张图片中检测直线 • 学习函数： cv2.HoughLines()， cv2.HoughLinesP()原理 霍夫变换在检测各种形状的的技术中非常流行，如果你要检测的形状可以用数学表达式写出，你就可以是使用霍夫变换检测它，即使检测的形状存在一点破坏或者扭曲也可以使用。我们下面就看看如
转载
2024-05-09 08:09:18
192阅读
在OpenCV的Python接口（`cv2`）中，加载的图像数组遵循以下坐标系和方向约定：1. **坐标系：** OpenCV的坐标系遵循数学中的坐标系，原点（0, 0）位于图像的左上角。横轴（X轴）正方向指向右侧，纵轴（Y轴）正方向指向下方。这意味着数组的第一个索引（通常是行）对应于Y轴（高度），第二个索引（通常是列）对应于X轴（宽度）。2. **图像数组的方向：** 对于图像的数组表示，数组的
转载
2024-07-31 21:10:33
33阅读
旋转一定角度的方法有两种方法一： M = cv2.getRotationMatrix2D((cx, cy), angle, 1)
(im_h, im_w) = image.shape[:2]
(cX, cY) = (im_w // 2, im_h // 2)
# img = np.array(img)
cos_ = np.abs(M[0, 0])
sin_ = np.abs(
转载
2023-08-01 20:50:07
213阅读
# 使用OpenCV和Python求两直线交点的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将教给你如何使用OpenCV和Python找到两条直线的交点。下面是整个过程的步骤：
1. 导入所需的库和模块：
```python
import cv2
import numpy as np
```
2. 读取图像并进行预处理：
```python
image = cv2.imread('image.jpg'
原创
2023-12-23 09:47:15
352阅读
1. 角点检测角点：角点是图像里在各个方向变化最大的区域。无论是沿水平方向或竖直方向移动过程中，整个图像的灰度级发生迅速变化。边界：沿水平或者竖直方向移动，一个比较平稳一个比较迅速。角点检测函数cv2.cornerHarris(src, blockSize, ksize, k, borderType=None)src：数据类型为float32的输入图像blockSize：角点检测中指定窗口的大小k
目的本节你将学到: 如何用 Point 在图像中定义 2D 点如何以及为何使用 Scalar
用OpenCV的函数 line 绘 直线用OpenCV的函数 ellipse 绘 椭圆用OpenCV的函数 rectangle 绘 矩形用OpenCV的函数 circle&
转载
2024-05-14 21:25:22
62阅读
直线方程的公式:一般式: ax +by + c = 0 其中
a = y2 - y1,
b = x1 - x2,
c = x2 * y1 - x1 * y2;
只要知道两点坐标，代入公式，就可以求出直线的方程。
已知一个点P(X0, Y0), 求点到直线Ax + By + C = 0的距离公式为：
d = [AX0 + BY0 + C的绝对值]/[(A^2 + B^2)的算术平方根]
转载
2023-06-25 23:04:37
366阅读
前言：虽然计算三维坐标已经很多大佬研究过了，但是网上能用的好少啊。原理不多解释了，直接上程序。1.导入库import numpy as np
import cv2包括矩阵处理和图像处理的两个基本库2.相机参数设置由于本人太穷，根本搞不起较好的双目相机，于是借用opencv自带的图片。安装opencv后，在opencv\sources\samples\data下，有官方自带的图片，包括左右相机01-
转载
2023-09-26 14:08:57
229阅读
问题描述：已知点P(px,py)，直线L（P1,P2)，求点P到L的距离。首先，推导直线公式：点$$P_1(x_1,y_1)$$， 点$$P_2(x_2,y_2)$$ 可知直线方程为：$$x(y_2-y_1)-y(x_2-x_1)+y_1(x_2-x_1)-x_1(y_2-y_1)=0$$点$$P_0(x_0,y_0)$$ 到$$P_1P_2$$的距离如下：$$\begin{array}{rcl}
转载
2023-06-25 23:08:15
379阅读
