废话少说,先上图: 
      一直想训练一个目标检测的级联分类器,花了一天的时间阅读其他优秀博客,然后自己实践了一下,里面也遇到一些坑,希望能给阅读本文章的读者带来帮助。 
     opencv 已经提供了训练好的人脸和眼睛的目标检测的xml文件 ,可以做到检测视频图像中是否有人脸  ,但无法做到 像dlib提供的人脸的具            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本节用来总结SLAM学习过程中,用到的重要的opencv函数CalcopticalFlowPyrLK()功能使用具有金字塔的迭代Lucas-Kanade方法计算稀疏特征集的光流。void cv::calcOpticalFlowPyrLK	(	
    InputArray 	prevImg,
    InputArray 	nextImg,
    InputArray 	prevPts,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            对于直线检测有很多种方法,目前,接触的检测精度最高的应该LSD,LSD你可以在github上直接获取源码也可以直接在opencv中调用。其中我调试好的LSD源码可以私信我。---->There are many methods for line detection, at present, the contact detection accuracy should be the highes            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            注释:本文翻译自OpenCV3.0.0 document->OpenCV-Python Tutorials,包括对原文档种错误代码的纠正该章节分为以下四个小节:(一)     Contours:Getting Started(轮廓:开始)(二)     Contours Features(轮廓特征)(三)&nbs            
                
         
            
            
            
             一、角点检测的相关概念二、Harris角点检测——cornerHarris()参考网址:  #include "opencv2/opencv.hpp"
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
void main()
{
    Mat img = imread("E://3.jpg"            
                
         
            
            
            
            目录一、轮廓的绘制的作用二、内容介绍三、代码实现一、轮廓的绘制的作用用于图形分析和处理:轮廓是图像中物体边界的描绘,通过绘制轮廓,我们可以更好地分析和理解图像中的物体和形状。例如,轮廓可用于识别和区分不同的对象、测量物体的面积和周长等。辅助机器视觉和物体识别:轮廓可以帮助计算机视觉系统(如机器人、自动驾驶车辆等)更好地识别和理解其环境。例如,通过轮廓,系统可以识别出不同的人、物体或道路标志。特征提            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 使用 Java OpenCV 查找线段端点
在计算机视觉领域,线段检测是一个重要的任务,特别是在图像处理中。使用 OpenCV 库,我们可以方便地实现线段检测,以及进一步提取线段的端点。本文将为您介绍如何使用 Java 结合 OpenCV 来查找线段的端点,具体流程以及代码示例。
## 主要流程
整个过程可以分为以下几个步骤:
1. **加载图像**:使用 OpenCV 读取输入图像。            
                
         
            
            
            
            1、学习目标 在Python中如何使用OpenCV查找轮廓和绘制轮廓。 2、使用的函数方法 轮廓是形状分析和物体检测和识别的有用工具。 函数从二进制图像中检索轮廓。 cv2.findContours() cv2.drawContours() 3、程序 结果 程序中的函数方法讲解: 轮廓为将所有连续的像素点(沿着边界)连接在一起的曲线,这些像素有相同的颜色或者灰度。 (1) 寻找轮廓cv2.find            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-10-07 17:40:17
                            
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            最近做三角剖分发现了一篇很好的博客,其中的代码都可以实现,特在此分享给大家,希望可以一起学习,有问题共同探讨。Delaunay三角剖分是1934年发明的将空间点连接为三角形,使得所有三角形中最小角最大的一个技术。如果你熟悉计算机图形学,你便会知道Delaunay三角剖分是变现三维形状的基础。如果我们在三维空间渲染一个,我们可以通过这个物体的投影来建立二维视觉图,并用二维Delaunay三角剖分来分            
                
         
            
            
            
                    最近在学习进行车道线的端点检测,网上较多的为车道线检测,而缺少端点检测这一方面的内容,于是决定将自己的一些尝试的方法记录下来。使用图像        读取图片非常简单,只需要直接调用opencv读取图片的函数就可以,读取车道线图片后首先进行图片灰度化与边缘检测。 边缘检测Mat gray, b            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            首先上图:这里的目标是寻找六条线段的交叉点,我一开始看到这个图片的时候觉得很简单,认为通过霍夫找线段然后求取交叉点就能实现,果不其然,我想太多了,经过对OpenCV里HoughLinesP()函数的参数的各种调节,始终找不到所有的完整的线段,我觉得很大的原因可能是因为图片像素过高,后面我会继续摸索。下面带来博客大神实现的方法(也存在一定的瑕疵,但效果已经很不错了):算法实践:1、这样一个图像,单通            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在进行SIFT特征提取时,由于会提取数量较多的尺度空间特征点,会导致特征向量提取和特征点匹配环节的用时较长。在三维测量等应用条件下,角点是进行测量的关键点,因此采用Shi-Tomasi或Harris角点检测提取关键的特征点,可以减少冗余无效的特征点,提升运算的实时性。接下来介绍在编程时遇到的两个问题:1.如何用角点提取结果生成特征描述子Shi-Tomasi角点检测函数如下:goodFeatures            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、前言   最初想写这篇文章就是想帮助和我一样的热心于图像处理的初学者尽快掌握SVM。通过自学毛星云编著的《Opencv3编程入门》一书,并亲自一个一个地码上所有的示例代码,做了一个项目后,算是真正地入门图像处理领域了吧,但也仅仅是入门。      学海无涯,愿每个对图像处理,甚至机器人学感兴趣的人都能保持初心,勇往直前。      本文工程基于Opencv2.4.9和vs2010搭建。而本文也            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、实验内容:自动是被下列九宫格图像中小人的位置,并将小人分割出来2、思路分析:本实验的难点首先在于如何在一幅图像中把九幅图片分离出来,其次如何能够从分离出来的九幅图片中识别出小人图像。本人的具体思路是这样的:分离九幅图片:通过findContours()函数寻找到图像中所有物体的轮廓,并用boundingRect()获得所有轮廓的包围矩形,但是我们需要的只是九宫格中的九个矩形区域,因此可以通过比            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                          此文章主要是学习的记录。使用opencv的版本是 3.4.6。实现了图片的人脸检测及人的眼睛、鼻子和嘴巴的检测。里面使用的窗口显示相关的代码都是opencv的函数。 人脸检测        openCV的人脸识别主要通过Haar特征分类器实现            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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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            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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            目录一.汉字点阵字库原理 1.汉字编码1.1区位码1.2机内码 2.点阵字库结构 点阵字库存储 3 汉字点阵获取二、Ubuntu+Opencv+C++显示图片1.将图片、Asci0816.zf和HZKf2424.hz放到文件夹中2.创建test3.cpp文件,并将实现代码写入3.创建logo.txt文件,并写入图片上显示的文字内容4.编译5.运行6.结果一.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             图像处理:数黑色格子-基于Java语言的open cv应用1.实验要求2.实验步骤3.有参考意义的书籍4.实验心得 这是本学期我们开设的专业实训课程的作业,任务要求主要是实现:完成一幅方块图像的打开和显示,并统计其中的黑色方块数量,现在特把其完成过程中的心得进行整理。1.实验要求能够读取任何格式的图片文件能读取出来该图片文件的像素点能对图片进行二值化和灰度化的预处理,进而提高角点检测的精确度将图            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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