一、预期目标如下图，要识别图中的国旗，然后框选出来，并且返回国旗的中心位置，效果如下: 彩色图像大小: (400,264) 目标中心位置: (225, 218)二、准备工作 1、将下面的图像另存为在本地，命名为 findflag.jpg 2、新建Python文件 findflag.py，与图像保存在同一目录下。三、开始编写代码1、读取与显示图像#include <stdio.h>
#i
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2023-10-16 01:23:43
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基于vs2015+opencv3.3的简易的车牌定位直接上代码#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int areas;
//该函数用来验证是否是我们想要的区域，车牌定位原理其实就是在图片上寻找矩形，我们可以用长宽比例以及面积来验证是否
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2024-04-16 14:33:10
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opencv是一个很强大的机器视觉库，利用它我们可以开发出丰富多彩的使用项目。近日，我在研究一个图中物体定位系统。本程序用的是OpenCV2.4.9，附带OpenCV3.0。程序中的原图为我随手拍的一张图片图中有三个物体，都是蓝色的，我首先取原图的蓝色通道变为灰度图灰度图经过中值滤波后可以得到去噪后的图片根据原图的蓝色通道和红色通道的大概取值范围，我们可得到比较满意的二值图为了去掉物体中少量的黑色
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2023-11-16 14:41:52
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当今,由于数字图像处理和计算机视觉技术的迅速发展,越来越多的研究者采用摄像机作为全自主用移动机器人的感知传感器。这主要是因为原来的超声或红外传感器感知信息量有限,鲁棒性差,而视觉系统则可以弥补这些缺点。而现实世界是三维的，而投射于摄像镜头(CCD/CMOS)上的图像则是二维的，视觉处理的最终目的就是要从感知到的二维图像中提取有关的三维世界信息。简单说来就是对机器人周边的环境进行光学处理
文章目录一、原理二、程序实现三、结果展示四、API说明 一、原理当洪水淹没所有的山头的时候，只露出山顶，这些山顶相当于marker。当洪水退去的时候，水位慢慢的下降，下降到刚好将山头都分开的山谷，这个时候就是刚好将所有山头分开的山谷。这就是分水岭分割方法。基于浸泡理论的分水岭分割方法基于连通图的方法基于距离变换的方法二、程序实现基本步骤是：输入图像 -> 灰度 -> 二值图像 -&g
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2024-03-15 07:35:21
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图像的连通域是指图像中具有相同像素值并且位置相邻的像素组成的区域，连通域分析是指在图像中寻找出彼此互相独立的连通域并将其标记出来。提取图像中不同的连通域是图像处理中较为常用的方法，例如在车牌识别、文字识别、目标检测等领域对感兴趣区域分割与识别。一般情况下，一个连通域内只包含一个像素值，因此为了防止像素值波动对提取不同连通域的影响，连通域分析常处理的是二值化后的图像。 了解图像连通域分析方法之前，首
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2023-11-10 06:46:34
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codebook能够通过学习，消除轻微移动的背景（如摇摆的树叶）的影响；而连通域法能够消除背景建模产生的少量噪声，从而产生一个相对精确的目标轮廓。另外通过测试，codebook一个可能的最大的缺点是对光线非常敏感。#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include "cxcore.h"
/*********************************
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2024-02-23 16:20:44
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- 主要函数介绍1.1 FindContoursList item在二值图像中寻找轮廓int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour,
int header_size=sizeof(CvContour), int mode=CV_RETR_LIST,
int method=CV_CHA
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2024-03-16 13:59:34
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连通域是指图像中具有相同像素值且位置相邻的前景像素点组成的图像区域，一般使用二值图像表示。连通标记是指将图像中的各个连通区域找出并标记为响应的标号。wo-Pass（两遍扫描法）通过扫描两遍图像，就可以将图像中存在的所有连通区域找出并标记。思路：第一遍扫描时赋予每个像素位置一个label，扫描过程中同一个连通区域内的像素集合中可能会被赋予一个或多个不同label，因此需要将这些属于同一个连通区域但具
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2024-03-20 12:14:21
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编译环境：操作系统：Win8.1 64位 IDE平台：Visual Studio 2013 UltimateOpenCV：2.4.8 一、连通域 在图像中，最小的单位是像素，每个像素周围有8个邻接像素，常见的邻接关系有2种：4邻接与8邻接。4邻接一共4个点，即上下左右，如下左图所示。8邻接的点一共有8个，包括了对角线
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2024-02-05 19:48:29
63阅读
1. 知识点算术操作；像素算术操作。2. NumPy算术操作 和 OpenCV像素运算2.1 加法2.1.0 cv.add 函数cv.add(src1,src2[,dst[,mask[,dtype]]])2.1.1 代码测试读取图片butterfly和lena；获取两张图片[0,100]位置的像素值；使用加法、np.add、cv.add进行算术操作。import cv2 as cv
import
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2024-08-17 10:28:50
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相机标定规范及opencv实现
一、标定规范： 对于张正友相机标定的标定规范，版本也有很多，我这里只写一下我个人使用的方法和遇到的问题以及解决办法。 1. 标定的棋盘格一定要选黑白间隔的，而且不要有边框，就白色底色上话黑白格就可以，如果有边框的棋盘格，可能会检测不到角点。 2. 拍摄棋盘格的时候，要保证棋盘格大概占据视野范围的三分之二，最少不能少于
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2024-04-01 00:00:17
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备注：OpenCV版本 2.4.10在数据的挖掘和分析中，最基本和首要的任务是对数据进行分类，解决这个问题的常用方法是机器学习技术。通过使用已知实例集合中所有样本的属性值作为机器学习算法的训练集，导出一个分类机制后，再使用这个分类机制判别一个新实例的属性，并且可以通过不间断的学习，持续丰富和优化该分类机制，使机器具有像大脑一样的思考能力。常用的分类方法有决策树分类、贝叶斯分类等。然而这些方法存在的
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2024-08-02 12:01:06
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好久没写了，最近在做一个教授给的任务，任务要求就是使用华硕的Xtion pro 这个设备（和微软的Kinect差不多）来识别一个一个的小机器人的位置和角度。做之前什么都不知道，上网查了好多资料，但是中文的资料较少，所以写点东西出来一是给自己记录，而是方便以后研究这个东西的童鞋。首先介绍一下思路：Aruco是一个做显示增强技术的库，但是我只要它的识别坐标和角度的功能OPENNI2 相当于是个驱动
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2024-03-07 22:10:09
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目录1. opencv3.1.0的文件结构1.1. build文件夹1.2. source文件夹1.3. opencv的组件构成【core】 ——核心功能模块【highgui】【imgproc】【calib3d】【features2d】【flann】【ml】【objdetect】【photo】【stitching】【superres】【video】【Videostab】【imgcodecs】【sh
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2024-04-17 08:41:59
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Advancedeast项目地址:https://github.com/huoyijie/AdvancedEAST 环境:VS2017+opencv4.1.2运行结果如下:基本步骤:首先介绍一下与AdvancedEAST的使用相关的一些原理.AdvancedEAST的网络结构如下图: 图片输入网络后依次输出三种数据,简单使用的话可以只用第一个,我只用了第一个. 从网络结构也可以看出来有三个输出网络
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2024-04-15 21:50:19
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主题 本章我们要学习的是运动物体的跟踪，现代图像处理中经典的几种跟踪方法主要是：meanshift（均值漂移），Camshift（meanshift的优化版本），KCF，光流法等。 我们本章主要介绍的是前两种，meanshift（均值漂移）以及Camshift（meanshift的优化版本）均值漂移 首先我们需要了解什么是均值漂移，该算法是一种寻找概率函数离散样本的最大密度区域
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2024-04-29 20:57:17
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一共八种工具，八种工具包括：BOOSTING Tracker：和Haar cascades（AdaBoost）背后所用的机器学习算法相同，但是距其诞生已有十多年了。这一追踪器速度较慢，并且表现不好，但是作为元老还是有必要提及的。（最低支持OpenCV 3.0.0）MIL Tracker：比上一个追踪器更精确，但是失败率比较高。（最低支持OpenCV 3.0.0）KCF Tracker：比BOOST
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2024-04-22 21:53:24
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目标跟踪就是识别移动目标的过程，并且跨帧跟踪这些目标，为了跟踪视屏中的目标，首先要做的就是识别出可能包含目标的区域。目前有很多视频目标跟踪的方法:当跟踪所有移动目标时，帧之间的差异很重要当跟踪移动的手时，基于皮肤颜色的均值漂移方法最好当跟踪对象知道的时候，模板匹配更好1.基本的运动检测import cv2
import numpy as np
camera = cv2.VideoCapture(
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2024-02-26 12:27:16
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最近方向定下来是双目立体视觉，主要是做重建这块的研究。大致过程是图像获取->摄像机标定->特征提取->匹配->三维重建，当然开始可以进行图像预处理，矫正，后期可以进行点云的进一步处理，如渲染表面使其更接近于现实物体。 图像获取相对来说比较简单，用相机拍摄目标物（大型场景或特定小型的室内物体）。但有两点需要注意： 1、双目重建所需的图像一般为两张，角度相差不应过大
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2024-04-06 12:10:52
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