opencv学习笔记（1）本系列文章由 @苏安6629 出品，转载请注明出处。 TermCriteria类和calcOpticalFlowPyrLK的使用在SLAM中，因为可能存在运动的目标，所以采用传统的特征点提取方法可能会因为运动的目标而造成比较大的误差，所以如果采用光流法进行特征点的提取则可以很好的解决这个问题。TermCriteria模板类TermCriteria模板类取代了旧版本open
在实际应用中，我们的图像常常会被噪声腐蚀，这些噪声或是镜头上的灰尘或水滴，或是旧照片的划痕，或者是图像遭到人为的涂画（比如马赛克）或者图像的部分本身已经损坏。如果我们想让这些受到破坏的额图片尽可能恢复到原样，Opencv能帮我们做到吗？OpenCV真的有这个妙手回春的功能！别以为图像修补的工作只能用PS或者美图秀秀那些软件去做，其实由程序员自己写代码去做更加高效！图像修复技术的原理是什么呢？简而言
激光光束经过透镜聚焦后，其光斑最小位置称为激光焦点，如图下图所示。焦点光斑直径d数值可以由以下公式粗略计算：d=2fλ/D式中：f为聚焦镜的焦距；λ为入射光束的波长；D为入射光束的直径。通过公式可以看出，焦点的光斑直径d与聚焦镜焦距f和激光波长λ成正比，与入射光束的直径D成反比。如果导光及聚焦系统能设计为f/D≈1，则焦点光斑直径可达到d=2λ这说明基模高斯光束经过理想光学系统聚焦后，焦点光斑直径
# Python中的光斑质心计算
在图像处理和计算机视觉中，光斑的质心（Centroid）是一个重要的物理特征。质心可以被视为光斑的“重心”，它为我们提供了有关光斑分布形状和位置的有价值信息。本文将通过一个简单的例子来介绍如何使用Python计算光斑的质心，并提供相应的代码示例。
## 光斑质心的定义
质心是一个几何形状的平均位置。在二维图像中，光斑的质心可以通过以下公式计算：
\[
C_
# 提取Zemax光斑质心和RMS半径的Python实现
## 概述
在这篇文章中，我将向你解释如何使用Python编程语言提取Zemax光斑的质心和RMS半径。这对于刚入行的小白可能有些挑战，但是我将尽力简化这个过程，帮助您理解和实现这个任务。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[导入Zemax数据] --> B[计算光斑质心]
B --> C
一阶矩求取光斑质心： 第一步，计算图像中所有像素的灰度值之和 第二步，计算图像中每个像素与其对应的x坐标的乘积之和；每个像素与其对应的y坐标的乘积之和 第三步，分别计算质心坐标的x，y 二阶矩求取光斑质心： 第一步，和一阶矩求解过程一样，计算图像中所有像素的灰度值之和 第二步，计算图像中每个像素与其 ...
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2021-07-30 11:33:00
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OpenCV 连通域提取质心 Python
# 引言
在计算机视觉和图像处理的领域中，连通域是指由相邻像素组成的图像区域。连通域提取是一项重要的任务，它可以用于目标检测、图像分割和特征提取等应用中。本文将介绍如何使用Python中的OpenCV库来提取连通域的质心。
# 连通域提取
连通域提取是一种将图像中的像素划分为不同的区域的方法。在OpenCV中，可以使用`cv2.connectedCo
原创
2023-08-25 09:38:53
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opencv中最常用的特征检测和提取算法斑点：斑点有区别于角点和边缘，斑点主要描述的是一个区域。该区域相对其周围的像素在颜色或者灰度上有明显区别。虽然称之为点，但不是说明该区域很小。在纯色的背景中，里面单一的物体（比如雕塑）也可以称之为斑点。 BRIEF简介 BRIEF是2010年的一篇名为《BRIEF:Binary Ro
文章目录1.代码运行问题记录1.1.需要OpenCV4版本1.2.修改代码使用OpenCV4接口1.3.Pangolin的fmt依赖问题1.4.其他问题2.光流法详解2.1.光流法原理2.2.高斯牛顿优化实现单层光流2.3.双线性插值获得浮点坐标的灰度值（用于迭代）2.3.1.原理2.3.2.实际操作2.3.3.程序疑问2.4.多层光流原理3.直接法3.1.理论推导3.2.代码实现4.CPU的并
【摘要】本文介绍在图像处理领域中较为常用的一种图像区域（Blob）提取的方法——连通性分析法（连通区域标记法）。文中介绍了两种常见的连通性分析的算法：1）Two-pass；2）Seed-Filling种子填充，并给出了两个算法的基于OpenCV的C++实现代码。【注释】1、这里的扫描指的是按行或按列访问以便图像的所有像素，算法中采用的是按行扫描方式；2、图像记为B，为二值图像：前景像素（pixel
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2023-07-31 22:51:40
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图像矩是标量，类似于大家熟悉的统计方法，如均值、方差、偏移和峰值。矩非常适合描述具有多边形形状的特征和一般的特征度量信息，比如梯度分布。图像矩可以基于标量的点值，也可以基于Fourier或Zernike方法的基函数。矩可以描述成一个函数在基空间的投影，例如，Fourier变换将函数投影到谐波函数基上。注意：在形状描述的上下文中，一维矩和二维矩在概念上有联系。一维均质对应于二维的质心，一维的极小和极
背景电子产品发展日新月异，各种智能设备层出不穷，例如智能手机、笔记本电脑和平板电脑等。其中，智能设备屏幕是影响用户体验的重要因素，因为用户在使用智能设备时，与智能设备进行人机交互的主要手段是通过智能设备的屏幕来实现的，所以屏幕好坏直接影响到用户体验。 然而，目前识别设备屏幕光斑是通过相关人员的人工观察确定。肉眼观察的方式受主观因素干扰较大，且人力成本较高、效率和准确率较低。 本文针对传统识别光斑的
【有问不答】非白色光斑的检测（单个实例）分析图像开整其他 by 今天不飞了课代表已经成功掌握了光斑中心定位方法，但是新的麻烦来了，目标光斑检测不出来……我当然也不会，只能一起看看怎么解决分析图像课代表这次面对的图像是这样，要定位的是白色箭头指向的两个小亮斑。所有数据都是类似的大光斑旁边一个小光……好家伙，这个小的也太小了。简单观察，推测直接用灰度图二值化，很大可能小的会被吃掉。 在红色分量里，应
一、主要功能 检测斑片（脏污缺陷，既亮度值不同的区块的检测）。输入图片，选择FindCircleTool找到的圆，Region（进行检测的区域）链接至上一级找圆工具区域。输出，Count找到的斑点数量，以及Area斑点的判定面积。 二、设置 阈值模式：定义一个像素值作为图像分割点，大于此值的为物体像素，小于为背景像素&nbs
首先我们先来看一下详细的逻辑思路：灰度化对比度增强梯度极大值查找皮肤排除孤立点消除高斯模糊阈值处理区域表求和得到最终结果D根据结果D与梯度最大值查找的结果对图像A里的斑点进行泊松放出处理，得到自动祛斑的最终效果概括来说就是一下三个主要步骤：- 1.sobel算子————》找到斑点的可能区域 sobel算子的主要目的是为了检测边缘。图像边缘一般指图像的灰度变化率最大的位置。 先看看关键性代码：src
MeanShift算法原理及其python自定义实现MeanShift算法原理MeanShift python实现实现思路：代码：运行结果： MeanShift算法原理Meanshift是聚类中的一种经典方法，思想简单，用途广泛Meanshift基于这样的事实，一个类的中心处 点的空间密度 是最大的，因此给定一个点，只要沿着密度方向，由稀疏指向稠密就可以找到这个点所在类的中心点。Meanshif
# Python 光斑中心提取教程
光斑中心提取是图像处理和计算机视觉领域中一个重要的任务，尤其在科学研究和工业应用中，有着广泛的用途。该任务的基本目标是从图像中找到光斑的中心位置。本文将详细介绍如何在Python中实现光斑中心提取，包括各步骤的具体代码和解释。
## 流程概览
光斑中心提取的整个流程可以总结如下：
| 步骤 | 描述
目标学习直方图均衡化的概念,并利用它来提高图像的对比度。理论考虑这样一个图像，它的像素值仅局限于某个特定的值范围。例如，较亮的图像将把所有像素限制在高值上。但是一幅好的图像会有来自图像所有区域的像素。因此，您需要将这个直方图拉伸到两端(如下图所示，来自wikipedia)，这就是直方图均衡化的作用(简单来说)。这通常会提高图像的对比度。OpenCV中的直方图均衡OpenCV具有执行此操作的功能cv
又到了人见人爱的bundle adjustment部分，ba作为一种普适性的精配准方法，可以用于两帧之间的位姿校准，也可用于多帧之间的联合优化（例如基于滑动窗口法的优化）。在这个节点，作者采取了类似于滑动窗口的方法（代码中设为5帧的处理队列），实现方式是isam（因子图）的形式。这里只涉及了三个话题，接收了来自StackDepthPoint的深度图，以及ba优化前后的里程计信息，然而，在ba优化之
2.1 简介LBP指局部二值模式(Local Binary Pattern)，是一种用来描述图像局部特征的算子，具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点。LBP常应用于人脸识别和目标检测中，在OpenCV中有使用LBP特征进行人脸识别的接口，也有用LBP特征训练目标检测分类器的方法，OpenCV实现了LBP特征的计算，但没有提供一个单独的计算LBP特征的接口。也就是说OpenCV中使用了LBP算法，但
