**OpenCV: 基于特征的图像校准**什么是图像配准或图像对齐图像配准的应用图像配准的基本理论如何得到单应矩阵寻找匹配点结果： 本文将会介绍一种基于特征的图像校准方式，在这种方式中，大量的特征将在第一张源图中被提取出来，这些特征将在目标图像中寻找匹配的特征信息。通过两幅图片中相匹配的特征信息，源图和目标图像之间的像素坐标转换关系将会被提取出来。借助这种转换关系可以实现将一幅图片与另一幅校准对
官方教程地址： http://docs.opencv.org/doc/tutorials/calib3d/camera_calibration/camera_calibration.html 利用OpenCV校正摄像机 摄像机流行了很久了。随着20世纪末的便宜的针孔摄像机的引入，摄像机融入到了人们日常生活中。不幸的是，这种便宜是需要代价的：显著的畸变。幸运的是，这些变形都是常数，可以利用校
煤矿皮带跑偏撕裂智能检测算法能够通过python+opencv深度学习技术实时监测运输皮带的状况，当监测到皮带出现撕裂跑偏时，立刻抓拍告警并中止皮带的运输。OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。OpenCV可以在不同的系统
纸质文档扫描中经常会发生扫描出来的图像有一定角度的偏斜，对后期的文档信息化OCR提取造成很大的干扰，导致OCR识别准确率下降从而影响文档信息化的结果。这个时候可以使用OpenCV对文档进行纠偏，最常见的文本纠偏算法有两种，分别是基于FFT变换以后频率域梯度基于离散点求最小外接轮廓这两种方法各有千秋，相对来说，第二种方法得到的结果更加准确，第一种基于离散傅立叶变换求振幅的方法有时候各种阈值选择在实际
本人很菜，也没怎么学习过C++，opencv程序运行时经常出错，所以把问题和解决方案都记下来以免再犯。 OpenCV的feature2d module中提供了从局部图像特征（Local image feature）的检测、特征向量（feature vector）的提取，到特征匹配的实现。其中的局部图像特征包括了常用的几种局部图像特征检测与描述算子，如FAST、SURF、SIFT、以及ORB。对
OpenCV 校正过程中，calibrateCamera函数的ret和重投影误差的分析 OpenCV对相机进行校正的过程中，校正返回值retval和重投影误差的计算公式表示和分析。OpenCV 校正过程中，calibrateCamera函数的ret和重投影误差的分析一、前言二、calibrateCamera( )函数分析三、projectPoints()函数分析四、具体实验和算法对比五、参考附录
这样转靠谱吗？废话不多，先上代码void CCeresProblem::halconToCvParam(HTuple camParam, cv::Mat &cvParam, cv::Mat &D)
{
D = (cv::Mat_<double>(1, 5) << 0, 0, 0, 0, 0);
cvParam = (cv::Mat_<doubl
使用OpenCV实现偏斜文档校正纸质文档扫描中经常会发生扫描出来的图像有一定角度的偏斜，对后期的文档信息化OCR提取造成很大的干扰，导致OCR识别准确率下降从而影响文档信息化的结果。这个时候可以使用OpenCV对文档进行纠偏，最常见的文本纠偏算法有两种，分别是基于FFT变换以后频率域梯度基于离散点求最小外接轮廓这两种方法各有千秋，相对来说，第二种方法得到的结果更加准确，第一种基于离散傅立叶变换求振
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2023-09-05 13:27:32
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图像处理综合练习2——多角度扑克牌校正这是我刚开始学习图像处理时在B站上所接触的一个文本校正小练习，但是视频中的场景角度单一，只能校正固定视角下的文本，相对简单，但对于初学者来说的确是很好的入门材料。特此，针对视频中，文本校正这个练习，我增加了一点点难度，将文本换成扑克牌（正确对待扑克牌圆角），并在多视角下均可校正。项目需求源自b站上的一个小练习，这里将文本换做扑克牌，在这个项目中需要处理的难点是
目录1、常见图像旋转矫正方法1.1 基于图像边缘轮廓的旋转矫正1.2 基于傅里叶变换以及霍夫直线检测的旋转矫正2、基于Hu距图像旋转矫正2.1 Hu旋转不变性2.2 实现步骤2.2.1 分别计算图像二阶距 2.2.2 利用得到的二阶距计算图像偏转角度2.2.3 利用仿射变换对图像进行旋转矫正2.4 程序实现2.5 旋转矫正效果验证系统环境 Windows 10 64 位 + OpenCV 3.4.
如何用OpenCV处理视频读取视频文件，显示视频，保存视频文件从摄像头获取并显示视频1.用摄像头捕获视频 为了获取视频，需要创建一个VideoCapature对象。其参数可以是设备的索引号，也可以是一个视频文件。设备索引号一般笔记本自带的摄像头是0。之后就可以一帧一帧的捕获视频，但是一定要记得停止捕获视频# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np
imp
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2023-06-27 22:32:59
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图像拼接的关键两步是：配准(registration)和融合(blending)。配准的目的是根据几何运动模型，将图像注册到同一个坐标系中；融合则是将配准后的图像合成为一张大的拼接图像。一，Sift和Surf算法实现两幅图像拼接的过程是一样的，主要分为四部分： 1. 特征点提取和描述 2. 特征点配对，找到两幅图像中匹配点的位置 3. 通过配对点，生成变换矩阵，并对图像1应用变换矩阵生成对图像2的
本人这几天用到图像追踪，网上搜了一大圈。大家都说kcf（被我叫肯德基）。这个东西说速度快。于是我想折腾一下。 说下正题：首先，我以前用opencv，版本3.2.0.这次我下载的opencv_contrib也是3.2.0.这个网上随便就可以搜到github代码库，下载相应的版本就可以了。 然后重点来了，安装过程网上一大堆，有的说不需要卸载opencv，有的说卸载。然后安装方法都是： 1.opencv
目录单词纠错算法python实现1. 英文单词纠错（CorrectWords.py）2. word文档纠错（CorrectDocx.py）编辑距离动态规划算法python实现（DynamicProgramming.py） 单词纠错算法准备一个语料库，里面包含的内容如下：Gutenberg语料库数据维基词典英国国家语料库中的最常用单词列表下载地址：https://github.com/fanorf
Hamming码是一种多重(复式)奇偶检错系统，是由Richard Hamming于1950年提出、目前还被广泛采用的一种很有效的校验方法。它将信息用逻辑形式编码，只要增加少数几个校验位，就能检测出一位出错并自动改正，即实现自动纠错。它的实现原理，是在k个数据位之外加上r个校验位，从而形成一个k+r位的新的码字，使新的码字的码距比较均匀地拉大。把数据的每一个二进制位分配在几个不同的偶校验位的组合中
# 图像自动旋转校正教程
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Python和OpenCV来实现图像的自动旋转校正。在这个过程中，我将详细介绍整个流程，并为每个步骤提供代码示例和注释。
## 整体流程
首先，让我们看一下整个流程的步骤：
```mermaid
journey
title 图像自动旋转校正流程
section 准备步骤
1. 获取待校正的
# Python 基于 OpenCV 的图像自动调正
图像调整是图像处理中的一项重要任务，尤其是在需要从不同来源获取图像时，图像可能会出现倾斜、扭曲或偏离中心。使用 Python 和 OpenCV，可以轻松实现图像的自动调正。本文将介绍如何使用 OpenCV 进行图像自动调正，并提供代码示例。
## 什么是图像自动调正？
图像自动调正是指通过算法自动校正图像的方向和位置，使其显得更加直观和美
把问题基本都记录在程序的注释中了，主要是掌握如何使用指针来遍历图像，以及如何压缩颜色空间。 /*使用指针遍历图像
先说一下这个遍历嘛意思，蠢笨的我以为是好多图片，然后搞一遍呢 哈哈
其实就是遍历一张图片中所有的像素点 高效的遍历及其重要，暂时先不管高效，先学会遍历，下面学习指针的办法来遍历图像
*/
#include <opencv.hpp>
#include <
什么是对象跟踪？简而言之，在视频的连续帧中定位对象称为跟踪。该定义听起来很直接，但在计算机视觉和机器学习中，跟踪是一个非常广泛的术语，涵盖概念上相似但技术上不同的想法。例如，通常在对象跟踪下研究以下所有不同但相关的想法密集光流：这些算法有助于估计视频帧中每个像素的运动矢量。稀疏光流：这些算法，如Kanade-Lucas-Tomashi（KLT）特征跟踪器，跟踪图像中几个特征点的位置。卡尔曼滤波：一
前言一、图像预处理二、轮廓提取1.提取最外轮廓2.提取矩形四个角点3.将矩形角点排序三、透视矫正四、源码总结 前言本文将使用OpenCV C++ 进行图像透视矫正。一、图像预处理 原图如图所示。首先进行图像预处理。将图像进行灰度、滤波、二值化、形态学等操作，目的是为了下面的轮廓提取。在这里我还使用了形态学开、闭操作，目的是使整个二值图像连在一起。大家在做图像预处理时，可以根据图像特征自行处理。Ma
