1.研究背景近年来，随着计算机视觉技术的快速发展，人们对于图像处理和模式识别的需求也越来越大。其中，魔方识别系统是一个备受关注的研究领域。魔方作为一种具有复杂结构和多变性的立体拼图，其解决方案一直是计算机视觉领域的一项挑战。而Python和OpenCV作为目前最流行的图像处理工具，被广泛应用于魔方识别系统的开发中。传统的魔方识别方法主要依赖于人工操作和视觉判断，这种方法存在识别速度慢、准确率低等问
前言：
今年有一个高等教育部主办，举办地在余姚的比赛，我们报了机械手解魔方的项目！其中的方案之一是用摄像头采集魔方的六面信息！为了最快的采集信息，决定使用两个摄像头顶角照射，一个摄像头读取三面信息，这样两个摄像头一次直接读取完！ 其中最快的方法就是两个摄像头，顶角摆放，采集六面信息！ 这其中，我有两种方案！1- 直接在倾斜面上颜色识别采集信息，在进行面矩阵转换；2-将倾斜面矫正回来，
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2024-04-23 14:30:48
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霍夫线变换的思想是：霍夫线变换必须应用在二值图像上，它认为图像上每一个点都有可能是某条直线上的一个点，对过每点的所有直线进行投票，根据设定的权重做最终的判断，这个是霍夫线变换的理论基础。OpenCV 4 提供了检测图像边缘是否存在直线和圆形的检测算法直线检测霍夫直线变换霍夫变换中存在的两个重要的结论(1)图像空间中的每条直线在参数空间中都对应着单独一个点来表示。(2)图像空间中的直线上任何像素点在
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2023-11-28 06:08:38
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[]@TOC前言本文主要实现使用Qt做软甲界面，opencv做魔方识别，本软件主要是配合机械手进行通信完成魔方的识别 机器人：ABB双臂机器人效果视频本软件效果如下：
c++/opencv实现魔方还原 工程目录如下：CtuLib：此工程包含了多个算法，包括软件加密，opencv图像处理算法，魔方还原算法等一、算法库的构建：CtuLib.dll本文收集了大量资料并且根据根据个人经验，实现了一个
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2024-04-12 20:42:13
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声明容器选项说明display: grid;块级容器display: inline-grid;行级容器划分行列栅格有点类似表格，也 行 和 列。使用 grid-template-columns 规则可划分列数，使用 grid-template-rows 划分行数。重复设置使用 repeat 统一设置值，第一个参数为重复数量，第二个参数是重复值display: grid;
grid-template
GridAdaptedFeatureDetector简述
博客有两周没有进行更新，最近换了工作新环境需要适应工作会比较忙。端午三天假期，第一天约见之前的朋友聊了一下。希望自己写博客计划能够一直坚持下去，ok话不多说。今天上午打开电脑，该学习一下OpenCV源码中的知识点。主要学习了OpenCV函数源码中FeatureDetector中里面有一个G
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2024-04-05 00:03:56
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上文Python练手项目：玩转魔方提到计算机自动还原魔方，本文先介绍计算机自动还原魔方顶部十字，以此类推，可完全还原魔方。假设顶部中心块为蓝色，还原顶部十字，是将4个蓝色棱块还原到顶部，构成蓝色十字，并且蓝色棱块对面颜色与所在面的中心块色一致。如下图所示：当我们面对一个杂乱无章的魔方时，我们的心也是凌乱的。计算机程序是一个IPO，也就是将输入（I）的数据或状态，经过处理（P），转换为输出（O）的数
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2023-11-09 09:32:34
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伽罗瓦2^8域下模多项式求逆python（查表）实现一、实验原理：二、实现代码：import time
#提取多项式的方幂信息及对应系数，返回对应列表，形如：[2,3,1,0,1]对应多项式2x^4+3x^3+x^2+1
def extract_info(str_polynimial):
length=len(str_polynimial)
add=1 #记录加号位置
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2024-04-26 08:32:34
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在本文中，我将详细描述如何使用Python实现魔方颜色识别的过程，包括相关技术原理、架构解析、源码分析和性能优化方案。希望这种系统化的呈现，能够帮助读者更全面地掌握这个项目的实施过程。
## 背景描述
在近年来，随着计算机视觉技术的不断发展，魔方颜色识别的需求逐渐增加，尤其是在自动解魔方的程序中。该过程主要包含以下几个关键步骤：
1. **图像采集**：使用摄像头拍摄魔方的图像。
2. **
在本文中，我将与你分享如何使用 Python 的 PIL 库进行魔方颜色识别的过程。这个项目涵盖了从环境准备到优化技巧的多个步骤，适合那些对图像处理和计算机视觉感兴趣的读者。接下来，我会详细描述每一个步骤，帮助你快速上手。
### 环境准备
在开始之前，请确保你的开发环境满足以下软件和硬件要求。
**软件要求**：
- Python 3.6 及以上版本
- Pillow（Python Ima
Python入门(下)简介函数1. 函数的定义2. 函数的调用3. 函数文档4. 函数参数5. 函数的返回值6. 变量作用域Lambda-表达式1. 匿名函数的定义2. 匿名函数的应用类与对象1. 属性和方法组成对象2. self是什么？3. Python的魔法方法4. 公有和私有5. 继承6. 组合7. 类、类对象和实例对象8. 什么是绑定？9. 一些相关的内置函数（BIF）魔法方法1. 基本的
一.关于解魔方机器人的步骤（上位机需要做的事） 1.上位机连接蓝牙 2.下位机通过蓝牙，向上位机发送拍照信息 3.上位机执行拍照，每隔一定时间自动拍照 4.上位机进行颜色识别，将六个面的颜色汇总并进行算法计算，计算出一个可供下位机解析的公式二.遇到
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2024-04-25 16:46:52
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# 使用 Python 和 OpenCV 实现图像网格化
## 1. 简介
图像网格化是一种将图像分成多个小块（网格），并对每个小块进行处理的技术。通过这种方式，我们可以对图像进行多种分析和处理，如特征提取、区域划分等。
在这篇文章中，我们将使用 Python 和 OpenCV 库来实现图像网格化的功能。本文将提供一个详细的流程和示例代码，帮助初学者实现这一任务。
## 2. 实现流程
原创
2024-09-29 06:12:41
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# Python 图片识别网格实现教程
## 一、整体流程
为了实现Python图片识别网格，我们可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载图片文件 |
| 3 | 将图片转换为灰度图像 |
| 4 | 使用图像处理算法进行网格识别 |
| 5 | 显示识别结果 |
## 二、具体步骤和代码
##
原创
2024-04-20 05:14:21
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# 用OpenCV在Python中绘制网格
在图像处理和计算机视觉领域，OpenCV是一个非常流行的开源库，它提供了各种功能来处理图像和视频。在本文中，我们将探讨如何使用OpenCV在Python中绘制网格。
## 绘制网格的步骤
要在图像上绘制网格，我们可以按照以下步骤操作：
1. 导入必要的库
2. 创建一个空白图像
3. 定义网格的行数和列数
4. 计算网格线的间隔
5. 绘制水平线
原创
2024-06-29 06:52:27
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//头文件包含
#include "Includes.h" //总头文件
//在此添加全局变量定义
uint8 msg[14] = "Hello! World!";
void PWM_Init(void)
{
//PWM0----------------------------------------上侧旋转舵机
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2024-08-27 20:12:57
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目录前言 一、图像处理?二值化处理?膨胀、腐蚀?开运算、闭运算二、案例实现Step1：灰度处理Step2：对视频进行帧差处理Step3：二值化处理Step4：腐蚀处理Step5：膨胀处理 Step6：标记、框选目标?完整代码三、总结 前言 本文主要以车辆识别为目标，利用 C++语言 结合 Qt + OpenCV 进行图像处理相关步骤的讲解一、图像处理?二值化
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2023-10-08 11:58:37
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需配置好OpenCV和OCR环境下运行1、OpenCV简介OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE (版本2.5)的接口。这些语言的API接口函数可以通过在
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2023-11-26 16:43:14
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网格化是将凹多边形或有边相交的多边形划分成凸多边形。由于openGL渲染时只接受凸多边形，这些非凸多边形在渲染之前必须先被网格化。第一行中第一个图形是4条边的凹多边形，第二个图形中间有个洞，第三个图形有相交的边下载： tessellation.zip, stencilTess.zip 概述 网格化基本的步骤是将所有非凸多边形的顶点坐标发送到网格器而不是直接发送到OpenGL渲染
# 使用OpenCV识别形状的完整指南
在机器视觉领域，OpenCV是一个非常流行的图像处理库，它提供了大量的功能来帮助我们实现图像和视频中的各种视觉任务。今天我们将介绍如何使用Python中的OpenCV库来识别形状。本文将涵盖整个流程，从准备工作到实现细节，适合刚入行的小白学习。
## 一、项目流程概述
下表展示了实现OpenCV形状识别的整体步骤：
| 步骤 | 描述
