前言： 图像特征点检测广泛运用于计算机视觉处理领域，包括目标识别与跟踪、立体成像，在特征点的图像分析中，特征点提取是非常重要的步骤，其中，角点是最常见的一类点特征。前面我们介绍了用 Harris提取角点，但是提取的角点是像素级的，精度不高，若我们进行图像处理的目的不是提取用于识别的特征点而是进行
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2024-04-07 13:34:49
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注释图像和视频的目的不止一个，OpenCV使这个过程简单明了。看看你如何使用它:向演示Demo中添加标注信息在对象检测的情况下绘制对象的边界框用不同颜色突出像素进行图像分割一旦你学会了对图像进行注释，对视频帧进行注释也会变得很容易。这是因为视频中的每一帧都是用图像表示的。我们将在这里演示如何用几何形状和文本对图像进行注释。这是我们将在这里的所有例子中使用的图像。 首先，快速查看注释图像的代码。我
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2024-03-19 10:30:57
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最近想做个简单的跟踪，突然想起了blobtrack_sample这个opencv例程。先对主要代码做一简要分析。只说前两个模块：新团块检测模块CvBlobDetector和团块跟踪模块CvBlobTracker一，新团块检测模块CvBlobDetector：新团块检测模块的处理流程为：首先从前景图像中检测出所有团块，然后将较小的团块(可能是由噪声引起的)和与已经被跟踪团块有重叠的团块丢弃，并对剩余
阅读了一下Opencv求均值和标准差的源码，总结下来，愿渡有缘人。meanStdDev 函数在mean.dispatch.cpp中实现，计算均值和方差的公式如下： meanStdDev这个函数的输入是src和mask，mask矩阵里为0位置的元素不被求和if( mask[i] ){才求和}；这个函数的输出也是两个矩阵，这个输出矩阵的维数应该是channels * 1，每个通道存储相应的和
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2024-03-15 05:42:33
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译自：https://www.learnopencv.com/object-tracking-using-opencv-cpp-python/，有删改。本教程中，我们将学习OpenCV 3中新引入的一些目标跟踪API，包括BOOSTING, MIL, KCF, TLD, MEDIANFLOW和GOTURN，此外还将介绍现代跟踪算法中的一般理论。什么是目标跟踪？简单来说，在视频的连续帧中定位目标即为
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2024-03-02 09:58:10
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文章目录说明Code效果参考 说明1、先calibrateCamera()确定相机内参与畸变向量；再stereoCalirate()确定右相机相对于左相机的R、T，本征矩阵E，基本矩阵F；再立体标定stereoRectify()确定R1, R2, P1, P2, Q; 根据R1 , R2 重投影得到立体校正图像（共面行对齐）；再使用StereoBM or StereoSGBM计算Disparit
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2024-02-17 18:03:42
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inotify所能监控的事件标志如下：IN_ACCESS 被监控项目或者被监控目录中的条目被访问过。例如，一个打开的文件被读取。IN_MODIFY 被监控项目或者被监控目录中的条目被修改过。例如，一个打开的文件被修改。IN_ATTRIB 被监控项目或者被监控目录中条目的元数据被修改过。例如，时间戳或 ...
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2021-09-15 22:47:00
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Mat img1;
Mat img2(200,100, CV_8UC1);// 200*100行列的数据类型为8的单通道矩阵
Mat img3(Size(200, 100), CV_8UC1);//与上式等同
Mat img4(Size(200, 100), CV_8UC3, Scalar(255, 0 ,0));//三通道，彩色的
Mat img5(Size(200, 100), CV_
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2024-05-02 23:22:47
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OpenCv轮廓高级应用（轮廓匹配，几何直方图） 最近再次用到了opencv轮廓，在这里结合作者冰山一角的博客（）以及自己的体会在此稍加说明。其程序主要参见冰山一角的Blog，遗憾的是代码是OpenCV1.0写的，等有时间再用2.4.2改写一篇。 对于轮廓的相关数据结构表示和几本操作（查找轮廓，画轮廓），可
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2024-07-08 22:53:14
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1.点的表示：Point类
Point类数据结构表示了二维坐标系下的点，有数据成员x,y。
用法;
Point p;
p.x = 1, p.y = 2;
或者：
Point p = Point(1, 2);
另外，在定义中Point_<int>、Point2i和Point相互等价
Point_<float&
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2024-09-09 14:42:08
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牙叔教程 简单易学使用场景orb适用于简单的图片查找, 比如一些纯色和形状比较单一的图片, 即使缩放旋转都可以找到;如果是游戏这种, 色彩丰富的图片, 并且有山水天, 等等复杂地形的图片, 就不能用了简单的图片, 效果尚可复杂的图片, 特征点都找到四面八方去了这个是找中间顶部的女生头像这个是找右侧的点赞按钮这个是找点赞按钮autojs版本8.8.10-0代码讲解1. 初始化opencv, 不加这个
本文将从基本标定开始，结合实际工作经验，分析张正友、opencv和halcon三者相机标定的深层原理与不同之处，内容比较多，如果出现错误请指正。相机光学模型我们使用的镜头都是由多组镜片组成，它实际上是一种厚透镜模型，但是目前所有的相机标定是基于针孔模型来进行标定的，因此在学习标定之前，首先我们要对相机进行建模，这样能从整体上把握坐标系之间的变换关系。当然鱼眼镜头和沙姆镜头需要基于针孔模型进行二次建
相关： https://www.anscos.com/odyssee.html ODYSSEE CAE只需进行几次先前的CAE模拟，即可实时预测、优化并可靠地生成准确的结果。ODYSSEE CAE以非常低的计算成本提供非常精确的预测模型，这使得ODYSSEE CAE能够在几秒或几分钟内运行数千次，同
原创
2024-04-15 10:19:22
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前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。?对毕设有任何疑问都可以问学长哦!选题指导:大家好
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2024-05-24 10:37:30
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前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。?对毕设有任何疑问都可以问学长哦!本次分享的课题是
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2024-05-09 15:43:28
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编辑：OAK中国 Hello，大家好，这里是OAK中国，我是助手君。OpenCV涵盖图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法，是非常有力的研究工具之一，且稳居开发者最喜爱的 AI 工具/框架榜首。而OpenCV官方推荐的AI学习套件OAK，自发布以来就收到不少全球用户的热议，有不少新朋友对OAK还有不少的疑问。助手君整理了官方直播中回答的问题，以及国内不少用户常问的问题，希望能解答大家的一部分疑问。
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2024-05-21 14:02:03
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前一个月做了一个项目，那个项目中涉及到人脸识别的显示，本来这块功能不是我做的，但是，由于感兴趣吧，突然就想搞搞人脸识别，就自己做了这个功能，但是在做的过程中发现一个问题，人脸识别涉及到的运算量很大，对于我这台已经差不多六年的笔记本，识别出来一张图像，方法不同，最后的识别效率也是不一样，在我学了各种人脸识别的框架，opencv,dlib, face_recongnize,做了一系列实验之后，我发现无
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2024-03-04 05:11:16
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本教程解释了使用OpenCV进行简单的blob检测。1.Blob是什么？Blob是图像中共享某些共同属性(例如灰度值)的一组连接的像素。在上图中，暗连通区域是Blob，Blob检测的目的就是识别和标记这些区域。2.SimpleBlobDetector例子OpenCV提供了一种方便的方法来检测Blob，并根据不同的属性对其进行过滤。让我们从最简单的例子开始。 （1）Python# 导入库
impo
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2024-03-05 05:58:43
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“ 前面我们使用libtorch实现的Alexnet网络对Cifar-10数据集进行训练和分类，准确率仅达到72.02%。本文我们在前文的基础上做一定修改，使准确率达到91.01%。”本文在主要在以上的第3个链接文章的基础上，作以下修改：调整网络结构；修改调整学习率的策略；增加全局对比度归一化的数据预处理；修改Tensor张量的维度顺序（这一点最重要，之前犯了这个低级错误，导致准确率一直
注意：如下实验是针对里程计任务而进行的，默认是帧间匹配，而对于帧到局部地图匹配情况下的长时间下的轨迹精度对比，请参考我的这篇博客：【附优化方法的ICP源码】ICP与NDT匹配算法精度对比，以及手动实现的ICP和基于优化方法的ICP精度对比1.实验条件前提：以下ICP与NDT算法均使用的是PCL 1.8库中提供的实现方法，它们可以设置的参数较多，这里只探讨那些最常用的参数。数据：杭州海创园区的室外点
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2023-12-06 18:36:57
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