1 图像的IO操作 这里我们会给大家介绍如何读取图像，如何显示图像和如何保存图像。 1.1 读取图像 1. API cv.imread() 参数： ○ 要读取的图像 ‘路径’ ○ 读取方式的标志 ○ cv.IMREAD_COLOR：以彩色模式加载图像，任何图像的透明度都将被忽略。这是默认参数。 ○ cv.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式加载图像 ○ cv.IMREAD_UNCHANGE
PnP是一类问题的统称，是指通过多对点的3D位置及2D投影坐标，来估计相机位姿R、t。场景一：视觉slam中在初始化后可以知道空间中一些点在世界坐标系下的坐标，在下一帧图像进行特征点匹配后，利用这些特征点的3D坐标及2D像素坐标，PnP可以计算出当前帧图像的R、t，即在世界坐标系下的R、t。场景二：输入匹配特征点在上一帧的2D像素坐标、在上一帧相机坐标系下的3D坐标、在当前帧的2D像素坐标，求两帧
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2024-07-18 07:24:13
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以 Internet Explorer 为例，默认情况下，IE的隐私策略如下图所设：（图一）请注意其中这一条：阻止保存可用来联系您的信息而没有您的明确同意的第三方Cookie。下面我们首先来演示一下，这一条起作用的情况：站点 b.com 有这样一个网页： http://b.com/WebApp_P3P/p3p.htm 这个页面的源代码如下： <!DOCTYPE ht
OpenCV学习小记（1）1.反转图像函数：cv::flip()void flip(InputArray src, OutputArray dst, int flipCode); 参数fipCode: 整数，水平发转；0垂直反转；负数，水平垂直均反转。 2.sobel边缘检测 函数：cv::sobel()例程：//从文件中读入图像
const char* imagename = "lena.
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2024-10-29 06:28:10
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函数有变化时，一定要记得去示例里查看相关示例#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <iostream>
#i
PNP算法 在视觉SLAM中，我们通常会有不同的观测数据。 比如单目相机中，我们获取的两帧图像通常只有匹配的像素坐标，这时我们就只能利用对极几何来优化相对位姿，如果我们的特征点分布大体上接近一个平面，那么我们还可以估算两帧间的单应矩阵； 如果我们有RGB-D相机，我们还可以获得匹配像素对应的深度信息，那么我们就得到了两组三维匹配点，这时就可以通过ICP（迭
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2024-07-26 16:32:39
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PnP算法详解PnP概述PnP数学模型PnP求解方法DLT直接线性变换法EPnPEPnP的特点步骤理论推倒1.控制点及齐次重心坐标系2.控制点的选择3.计算控制点在相机坐标系下的坐标4.求解R，t（ICP方法）参考文章 PnP概述PnP(Perspective-n-Point)是求解3D到2D点的对应方法。它描述了当知道n个3D空间点及其位置，如何估计相机的位姿。如果两张图像中的一张特征点3D
PnP算法概述PnP(Perspective-n-Point)是求解3D到2D点的对应方法。它描述了当知道n个3D空间点及其位置，如何估计相机的位姿。如果两张图像中的一张特征点3D位置已知，那么至少需要3个点对(以及至少一个额外验证点验证结果)就可以计算相机的运动。PnP的应用范围很广比如两阶段法的6D姿态估计以及视觉SLAM等等。 特征点的3D位置可以由三角化或者RGB-D相机的深度图确定，当然
扩散和漂移扩散：因为浓度差产生的运动。漂移：因为电位差产生的运动。PN结的形成1. 初始状态图示的绿色表示原子没有带电，红色表示带正电，灰色表示带负电。P区绿色的三价硼原子，每加入一个硼原子，就产生一个空穴，图中用中空的黑圈表示。N区绿色的五价磷原子，每加入一个磷原子，就产生一个自由电子，图中用实心的黑点表示。初始状态是还没有发生扩散运动时的状态，P区的每一个硼原子由不能移动的负离子和空穴组成，整
小孔相机模型 在计算机视觉中，最常用的相机模型就是小孔模型（小孔成像模型），它将相机的透镜组简化为一个小孔，光线透过小孔在小孔后方的像面上成像，如下图所示。 由上图可知，小孔模型成的是倒像，为了表述与研究的方便，我们常常将像面至于小孔之前，且到小孔的距离仍然是焦距f，这样的模型与原来的小孔模型是等价的，只不过成的是正像
PnP(Perspective-n-Point)问题的几何结构如图1所示，给定3D点的坐标、对应2D点坐标以及内参矩阵，求解相机的位姿。数学语言描述如下：图1.PnP几何结构1.直接线性变换法(Direct Linear Transform，DLT)假设：摄像机已经校准过了。已知：求解相机的外参：R、t透视投影模型为：每组3D-2D匹配点对应两个方程，一共有12个未知数，至少需要6组匹配点。设有N
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2022-10-04 18:21:15
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不同于其它的机器学习模型，EM算法是一种非监督的学习算法，它的输入数据事先不需要进行标注。相反，该算法从给定的样本集中，能计算出高斯混和参数的最大似然估计。也能得到每个样本对应的标注值，类似于kmeans聚类（输入样本数据，输出样本数据的标注）。实际上，高斯混和模型GMM和kmeans都是EM算法的应用。在opencv3.0中,EM算法的函数是trainEM，函数原型为： bool trainE
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2024-06-27 18:49:44
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1.常用运算OpenCV图像运算包括如下函数：加法运算：add(src1, src2, dst=None, mask=None, dtype=None)减法运算：subtract(src1, src2, dst=None, mask=None, dtype=None)乘法运算：multiply(src1, src2, dst=None, scale=None, dtype=None)除法运算：di
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2024-03-05 16:45:31
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NPN和PNP主要就是电流方向和电压正负不同，说得“专业”一点，就是“极性”问题。NPN 是用 B→E 的电流（IB）控制 C→E 的电流（IC），E极电位最低，且正常放大时通常C极电位最高，即 VC > VB > VEPNP 是用 E→B 的电流（IB）控制 E→C 的电流（IC），E极电位最高，且正常放大时通常C极电位最低，即 VC < VB < VE总之 VB 一般都
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2023-12-26 16:37:42
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##仅记录工程中的工作 opencv中提供了多种双目视觉匹配的算法实现，比如BM，SGBM，HH，VAR等，这些算法实现在calib3d文件中，并在opencv提供的 sample文件中有具体的例子，具体的算法实现和例子可以查看opencv库，这里不对算法的实现原理做解析。以下只说明各个算法接口和参数的意义。opencv中使用setParamName和getParamName来设置和获
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2024-05-10 17:23:01
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OpenCV的算术与位运算一、图像的加法运算import cv2
import numpy as np
bus = cv2.imread("./image/bus.jpg")
# 图的加法运算就是矩阵的加法运算
# 因此，加法运算的两张图必须是相等的
# print(bus.shape)
img = np.ones((1080, 810, 3), np.uint8) * 100
# 合并
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2024-03-18 11:40:06
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1. Maximally Stable Extremal Regions其中描述了一个新的图像元素类型－最大极值稳定区域 (the Maximally Stable Extremal Regions)。相关概念可以通俗的介绍如下。想象使用所有阈值对灰度图像 $I$ 进行二值化。假定低于阈值的为黑色，高于阈值的为白色。我们想象将这所有的二值图像组成一个电影 $I_t$ ，其中 $t$ 是阈值为 $t
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2024-08-29 17:06:36
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总感觉自己停留在码农的初级阶段，要想更上一层，就得静下心来，好好研究一下算法的东西。OpenCV作为一个计算机视觉的开源库，肯定不会只停留在数字图像处理的初级阶段，我也得加油，深入研究它的算法库。就从ml入手吧，最近做东西遇到随机森林，被搞的头大，深深感觉自己肚子里货太少，关键时刻调不出东西来。切勿浮躁，一点点研究吧。这次就先介绍一下机器学习中的一个常用算法SVM算法，即支持向量机Support
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2024-04-25 10:45:52
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白平衡是电视摄像领域一个非常重要的概念，通过它可以解决色彩还原和色调处理的一系列问题。白平衡是随着电子影像再现色彩真实而产生的，在专业摄像领域白平衡应用的较早，现在家用电子产品（家用摄像机、数码照相机）中也广泛地使用，然而技术的发展使得白平衡调整变得越来越简单容易，但许多使用者还不甚了解白平衡的工作原理，理解上存在诸多误区。它是实现摄像机图像能精确反映被摄物的色彩状况，有手动白平衡和自动白平衡等方
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2024-06-02 08:08:44
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文章目录图像的算术与位运算1 图像的算术运算1.1 图像的加法运算1.2 图像的减法运算1.3 图像的乘法运算1.4 图像的除法运算1.5 图像的融合2 OpenCV的位运算2.1 非操作2.2 与操作2.3 或操作2.4 异或操作 图像的算术与位运算1 图像的算术运算1.1 图像的加法运算加法运算：cv2.add(src1, src2[, dst[, mask[, dtype]]])
s
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2024-02-28 10:00:55
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