1 Meanshift原理meanshift算法，其本质还是一种梯度下降法求最值方法。我认为可以这样表述，我们在取一个点（比如区域的某个角）作为区域的代表，将区域与目标相似程度数值化（或者机器学习中，将此点一定大小范围内匹配点的数目），作为这点的值，这样在图像上就可以形成坐标的xy的标量场，这样再利用梯度沿着相似程度上升的方向移动，这大概是就是算法原理。 在目标追踪中描述这个算法，我在
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2024-03-06 15:25:08
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cvGetCaptureProperty是我们需要使用到的获取视频属性的函数。
double cvGetCaptureProperty( CvCapture* capture, int property_id ); capture 视频获取结构。 property_id 属性标识。 CV_CAP_PROP_POS_MSEC - 影片目前位置，为毫秒数或
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2024-04-04 20:27:10
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引言目标跟踪（Object Tracking）是计算机视觉领域中的一个重要任务，它可以在视频序列中实时地定位和追踪特定目标的位置。目标跟踪在许多应用中都起着关键作用，如视频监控、自动驾驶、增强现实等。本文将介绍目标跟踪的基本概念、常用方法和挑战，并讨论一些最新的研究进展。目标跟踪的基本概念目标跟踪的目标是在视频序列中实时地追踪特定目标的位置、尺寸和运动状态。目标可以是任何感兴趣的物体，如行人、车辆
图片&视频的加载和显示
机器视觉基础
1.1 机器视觉的应用
物体识别: 人脸识别, 车辆检测
识别图像中的文字(OCR)
图像拼接, 修复, 背景替换
图像视频的加载和显示
2.1 创建和显示窗口
namedWindow() 创建命名窗口
imshow() 显示窗口
destroyAllwindws() 摧毁窗口
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2024-04-05 00:02:14
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目标板定位模型代码地址前言在17届省赛结束后，因为担心国赛场地光照影响较大，写了这个目标检测算法。但因为时间以及实力不足，算法仅有了个雏形，没能成功部署，非常遗憾。 今年寒假终于有时间将其完善，也算对自己的锻炼。正好在18届的比赛中有无边框图片，发现该算法在无边框定位上也有较好效果，所以将这个算法开源，希望能对大家有所帮助与启发。 因为能力有限，算法还有许多优化空间。这里仅是抛砖引玉，期待大家的完
一：分离和合并颜色通道split函数，将一个多通道数组分离成几个单通道数组。函数原型：C++: void split(const Mat& src, Mat*mvbegin);
C++: void split(InputArray m,OutputArrayOfArrays mv);第一个参数，InputArray类型的m或者const Mat&类型的src，填我们需要进行分离的多
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2024-10-25 08:27:20
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作者：ziguangzeng
在上一节提到了Lucas-Kanade光流跟踪算法，是一种准确，成熟，比较容易实现的物体跟踪算法，对画面中固定点会进行准确快速的跟踪。但是在视频中如何对移动物体进行跟踪以及跟踪点的选择，则是另一个需要解决的问题。下面我们来详细了解一下。cvAbsDiff来计算出，我们可以通过定位这个区域来设置需要跟踪的点。这个运动的区域我们可以通过OpenCV
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2024-03-04 06:18:24
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文章目录0 前言1 技术介绍1.1 技术概括1.2 目前表情识别实现技术2 实现效果3 深度学习表情识别实现过程3.1 网络架构3.2 数据3.3 实现流程3.4 部分实现代码 0 前言? 优质竞赛项目系列，今天要分享的是? 深度学习人脸表情识别系统该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！?学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分1 技术介绍1
本文承接ROS调用USB双目摄像头模组 目录先完成单目标定双目标定生成可用于ORB-SLAM2的yaml文件生成可用于ORB-SLAM3的yaml文件 按照上面链接配置好后，执行rostopic list你应该可以找到两个比较关键的节点：/left_cam/image_raw 和 /right_cam/image_raw先完成单目标定然后你需要准备黑白棋盘格： 接下来启动相机标定程序rosrun
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2024-04-06 20:49:05
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目前市面上主流的3D光学视觉方案有三种：双目立体视觉法（Stereo Vision，在下文称双目法），结构光法（Structured Light，在下文称结构光）以及飞行时间法(Time of Flight, ToF在下文称ToF）。目前较为成熟的方案是结构光和ToF。其中结构光最为成熟，已经在工业3D视觉中大规模应用。ToF的概念是扎根于深度传感器的。这里的深度传感器是指采用像素阵列来
https://github.com/TurtleZhong/Map-based-Visual-Localization 基于地图的视觉定位的通用框架。它包含了支持传统特征或深度学习特征的地图生成。视觉（点或线）地图中的分层定位视觉。具有 IMU、轮 odom 和 GPS 传感器的融合框架。我将发布一些相关论文和基于地图的视觉定位工作的介绍。我想介绍会先用中文写的。所以很快就
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2023-11-02 19:44:31
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本文用QT调用OpenCV4.5.1进行相机标定。 头文件如下#include <QMainWindow>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h
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2024-04-03 12:09:13
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双目立体视觉的数学原理双目立体视觉技术的实现一般可分为：图像获取、摄像机标定、特征提取、图像匹配和三维重建几个步骤。双目立体视觉是基于视差原理，由三角法原理进行三维信息的获取，即由两个摄像机的图像平面和北侧物体之间构成一个三角形。已知两个摄像机之间的位置关系，便可以获得两摄像机公共视场内物体的三维尺寸及空间物体特征点的三维坐标。所以，双目视觉系统一般由两个摄像机构成。1、双目立体视觉三维测量原理
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2024-04-19 13:59:59
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这段时间一直在加班加点录制视觉相关的课程，相信很快就会跟大家见面。 最近也有很多小伙伴在咨询关于视觉学习的问题，所以今天晚上，我打算给大家开一节公开课，让大家对机器视觉有个更好的认识和理解。 借助这个机会，也跟大家分享几点关于视觉学习的问题，希望对大家有所帮助。 1、视觉分为两大类，分别是计算机视觉 ...
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2021-08-11 14:48:00
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目录 目录说明之前文章中的双目测距代码效果更好的双目视觉代码效果更好的双目视觉代码的实现1 标定过程2 测距过程一些问题以及解决方法要说的 1 说明我之前写过一篇文章《完全基于opencv的双目景深与测距的实现》： 但是之前文章中的双目视觉代码并不完善，所以就想再找找看有没有更好的实现方法。然后就在youtube上找到一个视频：https://www.youtube.com/watch?v=PR
双目标定与三维计算：从理论到OpenCV实践一、双目立体成像主要步骤 2 二、三角测量 32.1 主光线在无穷远处相交 32.2 主光线在有限距离内相交 32.3 深度与视差 &nb
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2023-12-21 20:35:13
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视频会议软件的视频质量除了与外置设备、编码器相关外，还与视频的后处理技术相关，视频图像通过后处理技术，如图像增强、图像去噪等，图像质量会得到主观上较大的提高。而我们通常的视频后处理技术会采用开源的项目的一些代码来实现，而这些开源的项目中，最值得我们关注的是OpenCV，OpenCV是一个基于C和C++的跨平台图像视觉库，其图像的处理函数都是经过优化，可以用于实时的图像处理，其代码拥有完善的API函
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2024-04-07 23:05:44
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3D引导板件定位抓取某知名模具钢材集团项目背景广州某知名模具钢材集团，需求3D引导板件定位抓取和2D识别信息获取功能。原场景用的桁车设备加人工搬运安全系数极低。作业流程• 3D相机视觉识别产品位置后，通过机器人电磁铁完成产品的抓取。• 放置到二次定位工装前通过点激光和传感器检测产品规格；通过2D相机识别二维码贴图，用于区别产品的材质。方案亮点• 视觉算法：面对极高反光
原创
2022-12-04 00:59:52
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通过视觉传感器赋予机械臂“眼睛”的功能，配合ATI力和力矩传感器，就可以完成机械臂“手眼”结合的能力，完成视觉抓取过程。目前测试的视觉传感器为 ZED mini双目相机。1.手眼标定（内参）对于单目usb相机，可以通过ROS包usb_cam来启动相机，通过camera_calibration功能包http://wiki.ros.org/camera_calibration/完成相机内参的标定过程。
作者：PRATEEK JOSHI翻译：张若楠本文为一个从图像预处理角度入手的无人驾驶车道识别实战项目。作者序大约十年前，我瞥见了第一辆自动驾驶汽车，当时Google仍在对初代无人车进行测试，而我立刻被这个想法吸引了。诚然，在将这些概念开源给社区之前，我必须等待一段时间，但是这些等待是值得的。我最近尝试了一些与计算机视觉有关的自动驾驶理念，其中包括车道检测。设想一下，在设计任何自动驾驶汽车
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2024-05-22 22:49:31
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