目录OpenCV库的安装WindowsUbantu18.04安装过程图片灰度化网络摄像头与简单视频处理引用 OpenCV库的安装在此介绍Windows10与Ubantu18.04两种操作系统的安装过程Windows需要预先下载OpenCV3.4.1的安装包（官网或绿色软件网站皆可），然后解压文件，再点击下图所示应用程序进行库的安装 接下来需要配置系统环境变量 找到OpenCV包的安装位置 在系统环
先看效果说下实现思路，在用户点击头像的时候 弹出选项 选择相册打开，选择头像后跳转到 头像裁剪页面，裁剪完成点击上传图像 上传到服务器上，返回个人主页并刷新本地个人图像大概实现方式1.点击用户头像 调用uni api打开相册选择照片，并返回临时路径，把这个临时路径传给 图片裁剪界面。tapUpdateImg() {
const that = this;
uni.chooseImage(
介绍PLICP相比较于普通ICP算法，使用点线之间的距离作为度量，最终找到一个最小化该度量的闭式解（解析解）。 最优结果以平方的速度收敛。相比较于ICP，IDC，MBICP。PLICP更加准确，且需要更少的迭代次数。缺点是对于大的初始化误差无法给出很好的结果。对于传统的ICP算法，其原理见公式(1)，即求解一个位姿使得当前帧通过该位姿变换到参考帧与参考帧间的误差最小化。普通算法无法找到闭式解，由于
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2024-05-21 18:37:22
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ICP原理ICP(Iterative closet point method)迭代最近点法，用于两组数据之间的配准，其实现的具体步骤如下对于两组点云：P、Qstep1：选择控制点pi→∈P、设置T的初始值T0=T0step2：重复执行以下步骤，直至满足收敛条件 step2-1：对各控制点，pi→在Q中求其最近点qj→，并将其作为pi→的假想对应点 step2-2：对于确定的对应的关系，求解Tk，对
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2024-01-13 07:07:15
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ICP是什么？ICP（Iterative Closest Point），即最近点迭代算法，是最为经典的数据配准算法。其特征在于，通过求取源点云和目标点云之间的对应点对，基于对应点对构造旋转平移矩阵，并利用所求矩阵，将源点云变换到目标点云的坐标系下，估计变换后源点云与目标点云的误差函数，若误差函数值大于阀值，则迭代进行上述运算直到满足给定的误差要求.ICP算法采用最小二乘估计计算变换矩阵，原理简单且
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2024-08-11 18:51:45
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VS2015下配置opencv3.4.10 第一部分：OpenCV3.4.10的下载 OpenCV官方下载地址： https://opencv.org/releases.html#根据自己的电脑下载，windows选择win pack，版本号可根据需求自行选择，一般选第一个最新版就好了。下载完成后，双击进行安装（实际就是一个解压过程） 自己选择好安装路径。【建议】在英文路径下，不用有中文和空格 ，
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2024-04-21 08:51:41
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OpenCVOpenCV于1999年由Gary Bradsky在英特尔开始，第一个版本于2000年问世。Vadim Pisarevsky加入Gary Bradsky，管理英特尔的俄罗斯软件OpenCV团队。2005年，OpenCV被用在斯坦利上，该车赢得了2005年的DARPA大挑战。后来，在Willow Garage的支持下，在Gary Bradsky和Vadim Pisarevsky的领导下，
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2024-04-25 16:56:05
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ICP即迭代最近点(Iterative Closest Point，ICP)，用于求解一组匹配好的3D点之间的运动。3D点可由RGB-D或双目相机得来，然后将关键点进行匹配。ICP的求解分为两种方式：利用线性代数的求解(SVD)，以及利用非线性优化方式的求解(Bundle Adjustment)。 SVD求解 &nbs
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2024-06-14 22:03:05
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一、Webservice简介Web Service也叫XML Web Service。 Web Service是一种可以接收从Internet或者Intranet上的其它系统中传递过来的请求，轻量级的独立的通讯技术。是通过SOAP在Web上提供的软件服务，使用WSDL文件进行说明，并通过UDDI进行注册。XML：(Extensible Markup Language)扩展型可标记
CDI（Contexts and Dependency Injection 上下文依赖注入），是JAVA官方提供的依赖注入实现，可用于Dynamic Web Module中，先给3篇老外的文章，写得很不错1、Java EE CDI Dependency Injection (@Inject) tutorial2、Java EE CDI Producer methods tutorial3、Java
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2024-07-31 11:02:42
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Baumer堡盟工业相机BGAPI SDK联合OpenCV进行图像转换二（C++）Baumer工业相机Baumer工业相机SDK和OpenCV联合技术背景第一步：在BGAPI SDK中成功连接Baumer相机第二步：在SDK中使用OpenCV处理图像第三步：注意事项代码分享 Baumer工业相机Baumer工业相机堡盟相机是一种高性能、高质量的工业相机，可用于各种应用场景，如物体检测、计数和识别
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2024-04-11 13:26:12
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文章目录根本思想经典流程Efficient Variants of the ICPalgorithm一般流程资源流程中的细节问题1. 筛选：点集或曲面的筛选（滤波）比较2. 匹配：两个点集之间的点进行配对3.权重：给每个匹配的点对分配权重4.去除：去除不符合条件的点对5.误差度量和最小化：基于以上点对，给出每个点对的误差计算方法参考 根本思想ICP算法由Besl等人于1992年提出，文献可以参考
文章目录一、数据和知识准备1. 下载HAAR与LBP数据2. opencv相关知识二、python+opencv实现人脸检测 1. 图像单人脸检测 2. 图像多人脸检测 3. 视频中人脸检测&nb
ICP算法主要用于点云精配准，精度很高，但是相应的缺点就是迭代过程中容易陷入局部极值。具体的ICP算法推导过程很多书上都有，就不再详述了，此次仿真用的是SVD分解的方法。直接贴代码：clear;
close all;
clc;
data_source=load('satellite.txt');
data_source=data_source';
theta=4; %旋转角度（此处只有绕z轴旋
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2023-12-11 10:15:28
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点“计算机视觉life”关注，星标更快接收干货！
小白：师兄，最近忙什么呢，都见不到你人影，我们的课也好久没更新了呢师兄：抱歉，抱歉，最近忙于俗事。我后面一起补上，学习劲头得向你们年轻人学习啊！话说，你最近在研究什么呢？小白：最近在看ICP，十四讲上简单提了下，还有点懵懵哒师兄：好，那今天就说说ICP算法吧。搬个小板凳做好哈：ICP全称Iterative Closest Point，翻译过来就是
PCL 实现 ICP 算法原理源码解析ICP 算法流程icp 算法可以使用 SVD 分解进行求解，在 PCL 中也是这么实现的，首先看一下 icp 算法使用 SVD 分解的流程：给定两幅点云：
（source）（target）获取两幅点云之间的匹配关系计算旋转矩阵 ，平移向量 首先计算两幅点云的质心：，计算两幅点云在减去质心之后对应新的点云
花了一个多星期的时间,终于把一个基于IOCP的服务器基本完成了. 先说说功能吧(正兴奋着呢).这个服务器是一个TCP服务器,支持python脚本编写上层逻辑,拥有比较简单的一个内存管理,使用CPU个数的工作线程. python脚本是嵌入在C代码中的. 需要改进的部分有: 1.内存管理,2.更加精确的对socket的管理 开发感悟:首先来说下IOCP,这个东西比EPOL
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2023-12-21 06:16:38
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方便起见，下面再贴一下上次的对比结果： 1、 2、 注意：由于上面两次比较不在同一系统上，Stopwatch.Frequency的值可能不同，故这两次的结果之间不具有可比性！！———
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2024-07-25 20:41:51
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ICP问题匹配未考虑形状，会陷入局部最小值，受形状影响大，鲁棒性不够好。换言之精度会失效。马氏距离引入将点云和位姿矩阵看做概率量（随机变量），引入马氏距离评定（ICP为欧式距离评定），由于协方差矩阵可以度量多个维度上的信息（公式0-1、公式0-2、公式0-3），故可以刻画多维信息，从理论上我们就可以消除ICP无形状考虑的问题（鲁棒性不够好、精度失效）（公式0-1） 一维只有方差.（公式0-2） 二
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2023-11-20 17:16:36
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一、概述现在是2021.6.2晚21:24，闲着也是闲着，写个ICP吧，再从头到尾思考一遍，做一个详细的记录。ICP算法是一种点云配准时常用的方法，它是一种细配准方法，通常在配准时要配合其他粗配准方法进行使用，先将两帧差异非常大的点云进行粗配准，得到初步具有重合部分的点云，然后再利用ICP将其进一步配准，使得重合区域最大。ICP的缺点就是容易陷入局部最优解当中，每次迭代找到的对应点对只是点云的局部
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2024-05-30 16:01:43
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