目录一、OpenCV的 ORB特征二、手写ORB特征一、OpenCV的 ORB特征1.Keypoint类opencv中Keypoint类的默认构造函数为：CV_WRAP KeyPoint() : pt(0,0), size(0), angle(-1), response(0), octave(0), class_id(-1) {}pt(x,y):关键点的点坐标，是像素坐标；size():该关键点邻
前面说过,图像特征点检测包括角点和斑点,今天来说说斑点,斑点是指二维图像中和周围颜色有颜色差异和灰度差异的区域,因为斑点代表的是一个区域,所以其相对于单纯的角点,具有更好的稳定性和更好的抗干扰能力. 视觉领域的斑点检测的主要思路是检测出图像中比周围像素灰度打或者比周围区域灰度值小的区域,一般来说,有两种基本方法 1.基于求导的微分方法,这成为微分检测器 2.基于局部极值的分水岭算法,OP
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2024-06-17 19:12:47
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文章目录5.1 理解斑点检测5.1.1 分割5.1.2 Canny边缘检测5.1.3 轮廓分析 5.1 理解斑点检测斑点是我们可以根据颜色辨别的区域。也许斑点本身有独特的颜色，或者背景有。与“物体”一词不同，“斑点”一词不一定意味着有质量和体积的东西。例如，表面的变化，如污渍，可以是斑点，即使他们有微不足道的质量和体积。光学效果也可以是斑点。例如，镜头的光圈会产生散焦球或失焦高光，使得光线或闪亮
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2024-05-24 11:20:28
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1.原理Difference of Gaussian(DOG)是高斯函数的差分。将两幅图像在不同参数下的高斯滤波结果相减，得到DoG图。步骤：处理一幅图像在不同高斯参数下的DoG 用两个不同的5x5高斯核对图像进行卷积，然后再相减的操作。重复三次得到三个差分图A,B,C。根据DoG求角点 计算出的A,B,C三个DOG图中求图B中是极值的点。图B的点在当前由A,B,C共27个点组成的block中是否
Blob，这里译为斑点，可以理解为一幅图像中的显著区域。由于其代表的是一个连通区域，在图像匹配中相比于单纯的点具有更高的稳定性。本文将介绍OpenCV中集成的一个简单检测器，SimpleBlobDetector。在此之前，先理解几个算法中会用到的重要概念。Circularity，圆度 圆度是一个反映图形接近于完美圆的程度，其范围为(0,1)。如果该值越接近于0，则该图形越接近一个无限拉长的矩形；如
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2023-11-20 08:25:53
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C语言中的缓冲区参阅参考网址详尽 1.缓存区 C语言中的缓冲区又称为缓存，它是内存空间的一部分。 也就是说，在内存空间中预留了一定的存储空间，这些存储空间用来缓冲输入或输出的数据，这部分预留的空间就叫做缓冲区。 C语言中缓冲区分为三种类型：1、全缓冲 2、行缓冲 3、不带缓冲。 缓冲区根据其对应的是输入设备还是输出设备，分为输入缓冲区和输出缓冲区。例如，在我们平时要在磁盘中读取信息的情况下
19 Canny 边缘检测目标 • 了解 Canny 边缘检测的概念 • 学习函数 cv2.Canny()19.1 原理Canny 边缘检测是一种非常流行的边缘检测算法，是 John F.Canny 在1986 年提出的。它是一个有很多步构成的算法，我们接下来会逐步介绍。19.1.1 噪声去除由于边缘检测很容易受到噪声影响，所以第一步是使用 5x5 的高斯滤波器去除噪声，这个前面我们已经学过了。1
今天学习blob的可用于斑点检测，其实这个斑点只是普通的这么叫法，专业点是的Blob是图像中共享某些共同属性(
原创
2022-12-14 16:28:59
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一、相机模型针孔模型。在这个简单模型中，想象光线是从场景或一个很远的物体发射过来的，但只有一条光线从该场景中的任意特定点进入针孔。我们将这个图像进行抽象，就能够得到这样的结果：其中，f为像到针孔的距离，被称为“焦距”，Z为物到针孔的距离。这里我们讨论的都是理想情况下，光轴上的距离。那么，在该图中，我们可以通过相似三角形得到–x/f = X/Z，或我们重新把针孔相机模型整理成另一种等价形式，使其数学
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2024-09-14 06:19:15
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我记得开始接触OpenCV就是因为一个算法里面需要2维动态数组，那时候看core这部分也算是走马观花吧，随着使用的增多，对Mat这个结构越来越喜爱，也觉得有必要温故而知新，于是这次再看看Mat。Mat最大的优势跟STL很相似，都是对内存进行动态的管理，不需要之前用户手动的管理内存，对于一些大型的开发，有时候投入的lpImage内存管理的时间甚至比关注算法实现的时间还要多，这显然是不合适的。除了有
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2024-08-13 21:20:17
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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APIcv.imread()参数：要读取的图像读取方式的标志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_UNCHANGED：包括alpha通道的加载图像模式。可以使用1、0或者
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2024-08-22 21:56:49
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import cv2
import numpy as np
#-----------找光斑函数----------------
def Find_red(frame):
x = 0
y = 0
# 进行高斯模糊
blurred = cv2.GaussianBlur(frame, (11, 11), 0)
# 转换颜色空间到HSV
hsv = cv
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2024-08-29 17:35:31
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本篇讲解图像的离散傅里叶变换DFT。通过DFT我们可以获取图像的频域信息，根据频谱能够获取图像的几何结构特性。本节利用OpenCV提供的一系列函数实现DFT，并显示了结果。最后，介绍了DFT在旋转文本矫正中的作用。用到了下面六个函数。copyMakeBorder() , merge() , dft() , getOptimalDFTSize() , log() 和 normalize
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2024-04-21 17:41:48
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文章目录介绍下载cmake生成lib,dll配置vs项目 介绍cvsba是M.Lourakis著名的稀疏束调整库（sba）的OpenCV包装器。 其主要特点是： 1 . 基于sba-1.6，sba-1.6是最流行和最健壮的捆绑调整实现之一，它被社区广泛使用和测试 2 . 不需要安装sba，因为它包含在cvsba中 3 . 新的CMake结构，使库的编译、安装和链接更容易 4 . 类似于CV上的束
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2024-08-29 15:59:29
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OpenCV中提供了SimpleBlobDetector的特征点检测方法，正如它的名称，该算法使用最简单的方式来检测斑点类的特征点。下面我们就来分析一下该算法。
首先通过一系列连续的阈值把输入的灰度图像转换为一个二值图像的集合，阈值范围为[T1,T2]，步长为t，则所有阈值为：
T1，T1+t，T1+2t，T1+3t，……，T2 （1）
第二步是利用Suzuki提出的算法
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2020-05-04 14:18:00
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文章目录1. 图像矩2. Canny边缘检测2.1 高斯平滑2.2 图像梯度2.3 非极大值抑制2.4 双阈值2.5 边缘跟踪参考 1. 图像矩前一文介绍了斑点的检测，本文将介绍斑点中心的检测，主要用到了OpenCV中图像矩的概念。图像矩不仅可以描述图像的全局特征，还可以提供大量如图像大小、位置、方向和形状等图像信息。OpenCV中图像矩的计算定义在类Moments中，其部分源码为：Moment
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2024-03-20 10:20:21
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文章目录5.10 在简单的背景下检测斑点 5.10 在简单的背景下检测斑点让我们假设背景有一个特别的颜色范围，例如“奶油到雪之间的白色”。我们的斑点检测器将计算图像的主色范围，并搜索颜色与此范围不同的大区域。这些异常区域将构成检测到的斑点。[对于像豆子或硬币这样的小物件，用户可以很容易地找到一个简单的背景，比如一张白纸、一张简单的桌面、一件简单的衣服，甚至是手掌。斑点检测器可以动态估计背景颜色范
OpenCV-3-几何变换3.1 图像放缩import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread(r'F:\Blog\opencv\lena.png',cv2.IMREAD_COLOR)
print(r'origin shape:',end=''),print(img.shape)
i
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2024-03-20 22:24:00
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opencv
原创
2022-10-01 01:09:33
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以下程序的目的很简单：就是在屏幕空间中查找视图质心坐标。然后用这个坐标来定位粘贴靶位点。# Finds view centroid coordinates in screen space.
logging.info(' > finding projected point...')
view_arr = np.array(view.convert('L'))
scree
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2024-01-20 01:33:16
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