1、图像分割的含义图像分割是指将一幅图像划分为若干个具有独立语义的区域或对象的过程。其目标是通过对图像进行像素级别的分类，将图像中不同的区域或对象分离出来，以便进一步分析、处理或理解图像。简单来说：就是将图像分割成不同的对象，如下图所示，右边将图像的背景和马匹分割开。（1）图像分割(Image Segmentation)是图像处理最重要的处理手段之一。（2）图像分割的目标是将图像中像素根据一定的规
V831 文章目录V831前言一、单目测距的原理二、参数计算1.相机焦距2.测距总结 前言经过一下午的努力，最终终于实现了完美的单目测距，网上教的都是opencv怎么测算距离，人家有函数唉，入手了V831，做了人脸识别，同时进行了测距，K210通用。废话不多说上图。 它那个镜头其实还要在靠近里面一点，距离应该是28.4到28.5之间。测得真的特别准。一、单目测距的原理 小孔成像。很简单，用的是小孔
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2024-02-27 14:57:52
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图像的距离变换实现了像素与图像区域的距离变换，使得最后生成的图像在该自己元素位置处的像素为0，临近的背景的像素具有较小的值，且随着距离的增大它的的数值也就越大。对于距离图像来说，图像中的每个像素的灰度值为该像素与距离其最近的背景像素间的距离，也就是说，给每个像素赋值为离它最近的背景像素点与其距离，一幅二值图像的距离变换可以提供每个像素到最近的非零像素的距离。距离变换的一般步骤如下：1.将输入图片转
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2024-02-27 12:57:38
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目标在这个章节,我们将理解FAST算法的基本原理并在openCV中使用FAST算法的函数.原理我们看到了几个特性检测器，其中很多都非常好. 但是从实时应用的角度来看，它们还不够快. 一个很好的例子：比如要在计算资源有限的移动机器人上应用SLAM技术 (即使定位和地图构建技术) 将出现问题。一个解决方案就是采用FAST算法，由Edward Rosten和Tom Drummond在他们2006年的论文
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2024-04-01 21:30:32
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在做SLAM时，希望用到深度图来辅助生成场景，所以要构建立体视觉，在这里使用OpenCV的Stereo库和python来进行双目立体视觉的图像处理。立体标定应用标定数据转换成深度图标定在开始之前，需要准备的当然是两个摄相头，根据你的需求将两个摄像头进行相对位置的固定，我是按平行来进行固定的（如果为了追求两个双目图像更高的生命度，也可以将其按一定钝角固定，这样做又限制了场景深度的扩展，根据实际需求选
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2023-08-08 13:33:47
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我的论文方向目前是使用单目摄像头实现机器人对人的跟随，首先单目摄像头与kinect等深度摄像头最大的区别是无法有效获取深度信息，那就首先从这方面入手，尝试通过图像获取摄像头与人的距离。在网上看了几天关于摄像头标定和摄像头焦距等原理的文章，然后通过这篇文章真正启发了我：用python和opencv来测量目标到相机的距离:主要的测距的原理是利用相似三角形计算物体到相机的距离。在这里我的环境为: Ubu
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2024-05-01 15:09:15
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摄像头测距就是计算照片中的目标物体到相机的距离。可以使用相似三角形（triangle similarity）方法实现，或者使用更复杂但更准确的相机模型的内参来实现这个功能使用相似三角形计算物体到相机的距离假设物体的宽度为 W，将其放到离相机距离为 D 的位置，然后对物体进行拍照。在照片上量出物体的像素宽度 P，于是可以得出计算相机焦距 F 的公式： 比如我在相机前 24 英寸距离（D=2
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2024-03-15 05:52:50
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关键词：相机位姿估计，单目尺寸测量，环境探知用途：基于相机的环境测量，SLAM，单目尺寸测量文章类型：原理说明、Demo展示@Author：VShawn@Date:2016-11-28@Lab: CvLab202@CSU目录《相机位姿估计0：基本原理之如何解PNP问题》《相机位姿估计1：根据四个特征点估计相机姿态》《相机位姿估计1_1：OpenCV:solvePnP二次封装与性能测试》《相机位姿估
# 在 Android 中使用 OpenCV 实现测距功能
在现代科技中，图像处理已广泛应用于各类实践场景，而 OpenCV 是一个强大的开源计算机视觉库，可以帮助我们实现这一目标。本文将探讨如何在 Android 应用中使用 OpenCV 实现测距功能。下面是整个流程的概述。
## 流程概述
以下是实现 Android OpenCV 测距的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----
# 图像测距与Python：一个入门指南
图像测距是一种利用图像处理技术来测量物体之间距离的方法。随着计算机视觉和深度学习的发展，图像测距在许多领域，如自动驾驶、机器人导航以及虚拟现实等，得到了广泛的应用。本文将探讨如何使用Python进行简单的图像测距，并提供代码示例。同时，我们还将利用Mermaid语法绘制一个甘特图和旅行图，以帮助更好地理解整个过程。
## 图像测距的基础概念
图像测距
基于OpenCV的双目测距系统实现The BinocularMeasure System Based on OpenCVAbstract:This passage mainly describes how to measure distanceby two camera,which bases on OpenCV library.Key words: OpenCV; Measure Distanc
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2023-11-10 11:22:02
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背景介绍影像分析（video）：一个影像分析模块，它包括动作判断，背景弱化和目标跟踪算法。3D 校准（calib3d）：基于多视图的几何算法，平面和立体摄像机校准，对象姿势判断， 立体匹配算法，和 3D 元素的重建。平面特征（features2d）：突出的特征判断，特征描述和对特征描述的对比。对象侦查（objdetect）：目标和预定义类别实例化的侦查（例如：脸、眼睛、杯子、 人、汽车等等）。hi
基于opencv双目校正、匹配以及双目测距在完成双目标定后，使用matlab的双目标定结果，通过本文代码实现双目匹配以及测距功能。一共有6个参数供opencv调用， camera1的内参stereoParams.CameraParameters1.IntrinsicMatrix,需要转置一下才能给opencv用 camera1畸变， camera2的内参stereoParams.CameraPar
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2023-10-24 07:52:27
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由于图像是三维景物的二维投影，一幅图像本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力，很显然三维景物背后部分信息在二维图像画面上是反映不出来的。因此，要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量，例如双目图像或多视点图像。 恢复图像中物体深度的方法：立体视觉（stereo vision），由运动估计物体的三维结构（structure from motion
作者本人最近在研究双目测距算法，已经在ARM上面实现了双目测距，现在想在FPGA上面实现双目测距。用Verilog开发难度太大，现在只能用HLS进行综合，鉴于有部分学者对英文文档的学习比较吃力，我就直接参考官方的手册ug871-vivado-high-level-synthesis-tutorial进行和实现的。相当于把XILINX的官方文档实际操作了一遍。 鉴于国内没有很多人讨论HLS
１、引言 在一年之前小编写了一篇双目测距的博文，引入了大量的童鞋阅读，其博文介绍了详细的相机标定与双目测距过程和代码摄像头如前面文章所示，大家可自行购买，小编就是在这家购买https://shop224405513.taobao.com/search.htm?spm=a1z10.1-c-s.0.0.751b3e49u0Kz6o&search=y文章评论特别多，由此可见很多读者遇到了很多的问
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2023-12-21 11:56:58
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If you’ve spent any time reading about photography, you’ve probably come across reverential mentions of Leica cameras and other “rangefinders” used by a lot of great street photographers like Hen
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2024-03-22 16:18:49
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一、双目相机拍照后使用Matlab进行双目标定二、标定后生成深度图，之后在进行测距（这里主要是对双目参数的解读）1、导入相关库和相机的标定参数首先导入需要的相关库以及双目相机标定的各项参数：# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
import stereoconfig_040_2 #导入相机标定的参数
import pcl
imp
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2024-01-09 19:25:11
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三维情况下的小孔成像模型小孔成像二维平面模型 典型的小孔成像模型，与单目相机的成像原理类似。 中间通过红蓝的垂线是相机的主光轴，d是被测物体至镜头的距离，f为相机镜头的焦距，w为被测物体的实际宽度（高度），w'为物体在成像平面（感光元件）上的宽度（高度）。 根据相似三角形公
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2023-11-04 22:42:08
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CV
最近在做双目测距，觉得有必要记录点东西，所以我的第一篇博客就这么诞生啦~属于立体视觉这一块，我觉得应该有很多人踩过这个坑了，但网上的资料依旧是云里雾里的，要么是理论讲一大堆，最后发现还不知道怎么做，要么就是直接代码一贴，让你懵逼。 所以今天我想做的，是尽量给大家一个明确的阐述，并且能够上手做出来。一、 标定&
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2023-07-07 23:19:46
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