极坐标变换就是将图像在直角坐标系与极坐标系中互相变换，形式如图3-26所示，它可以将一圆形图像变换成一个矩形图像，常用于处理钟表、圆盘等图像。圆形图案边缘上的文字经过及坐标变换后可以垂直的排列在新图像的边缘，便于对文字的识别和检测。 OpenCV 4中提供了warpPolar()函数用于实现图像的极坐标变换，该函数的函数原型在代码清单3-38中给出。void cv::warpPolar(Input
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
文章目录一、项目简介二、思考步骤1. 图像二值化2. 滤波去噪3. Canny算法检测边缘4. 查找轮廓并计算5. 绘制轮廓并表示质心三、测试结果四、工程代码 一、项目简介昨天一个同学来问我一个如何利用OpenCV确定图像上标记点坐标的问题。先大概介绍一下光学管道测速吧，主要是利用openmv对运动的管材拍照，同时舵机对管材进行打点，最后面通过计算一系列的计算测定生产线上管材的移动速度。这里面需
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
图像基本知识 图像是由像素组成的，而像素实际上就是带有坐标位置和颜色信息的点。我们把图片想象成由若干行，若干列的点组成的， 现实中有RGB颜色系统，我们可以把图中任意一点（位置在第m行，第n列）的点A表示为A[m,n] = [blue,green,red]图片数据解读m |A点在图像中的第m行 n |A点在图像中的第n列 blue |表示蓝色，三原色（RGB）的第一个数值 green|表示绿色，三
实验基础 本次实验通过一个简短的例子，主要来说明下面4个问题： 1. 坐标体系中的零点坐标为图片的左上角，X轴为图像矩形的上面那条水平线；Y轴为图像矩形左边的那条垂直线。该坐标体系在诸如结构体Mat,Rect,Point中都是适用的。（OpenCV中有些数据结构的坐标原点是在图片的左下角，可以设置的）。 2. 在使用image.at<TP>(x1, x2)来访问图像中点
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2023-08-12 21:53:48
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在我上一篇文章中说到，要在无人机上跑视觉算法。而团队师兄的方案是程序运行在ROS系统下，这样控制和视觉分离，比较好分工。ROS是什么？机器人操作系统(Robot Operating System, ROS)是一个应用于机器人上的操作系统,它操作方便、功能强大,特别适用于机器人这种多节点多任务的复杂场景。 因此自ROS诞生以来,受到了学术界和工业界的欢迎,如今已经广泛应用于机械臂、移动底盘、无人机、
作为一个正在做计算机视觉项目的体育学在读硕士，面对完全不熟悉的领域，跟看天书没什么两样。这个时候关于计算机和工科的一些概念能帮助我很好地了解进入这个领域。本文先详细了解相机标定涉及的原理和相关概念，为后期的立体视觉（多目成像）以及视差与深度信息的获取打下基础。1.摄像机的成像原理1.小孔成像原理：想了解相机的成像原理，先了解小孔成像原理，如图。 物体通过暗箱的小孔后会在投影平面上形成倒像。由于光
刚开始接触图像处理，关于图像坐标系与行列宽高的关系感到纠结，但是似乎没有更好的处理方法了，其对应关系大致如下row == height == Point.y
col == width == Point.x这是因为在计算机中，图像是以矩阵的形式保存的。一张宽度640像素、长度480像素的灰度图保存在一个480 * 640的矩阵中。先行后列。而我们习惯的坐标表示是先X横坐标，再Y纵坐标。在OpenC
这一节我们首先介绍下计算机视觉领域中常见的三个坐标系：图像坐标系，相机坐标系，世界坐标系以及他们之间的关系，然后介绍如何使用张正友相机标定法标定相机。图像坐标系：理想的图像坐标系原点O1和真实的O0有一定的偏差，由此我们建立了等式（1）和（2），可以用矩阵形式（3）表示。相机坐标系（C）和世界坐标系（W）：通过相机与图像的投影关系，我们得到了等式（4）和等式（5），可以用矩阵形式（6）表示。我们又
目标在本节中我们将学习多视图几何的基础知识我们将了解什么是极点，极线，极线约束等。基础概念当我们使用针孔相机拍摄图像时，我们失去了重要信息，即图像深度。 或者图像中的每个点距相机多远，因为它是3D到2D转换。 因此，是否能够使用这些摄像机找到深度信息是一个重要的问题。 答案是使用不止一台摄像机。 在使用两台摄像机(两只眼睛)的情况下，我们的眼睛工作方式相似，这称为立体视觉。 因此，让我们看看Ope
虽然使用OpenCV已经有一段时间，但是一直没有涉及单个像素点的操作。今天在提取像素点绘制水平以及数值轴直方图时，总感觉直方图提取反了，直到x,y坐标交换才得出正确结果。 找到这篇文章，坐标系以及像素点的提取作者介绍的很详细，贴出来提醒自己的同时与大家共同学习。前言 相信很多朋友在使用OpenCV的时候会遇到一个小问题，且有时候对这样的小问题没有引起足够的重视，或者通过表面想当然的去
当你把摄像机放在一个特定的位置，在它的后面放一个目标图像，或者是把摄像机放到某个物体上，摄像机周围的物体是什么形状，你需要知道这些信息。 当你在计算机上处理图像时，会使用以下三个参数： 1.像素坐标（pixel）：像素坐标是相机中每个点的世界坐标（x,y,z）。相机的每个镜头都有自己的世界坐标。 2.内参数（image property）：摄像机内部的几何形状。 在这些参数中，您可以使
矩是描述图像特征的算子，被广泛用于图像检索和识别、图像匹配、图像重建、图像压缩以及运动图像序列分析等领域。本节中将介绍几何矩与Hu矩的计算方法以及应用Hu矩实现图像轮廓的匹配。几何矩与中心矩图像几何矩的计算方式如式(7.8)所示：其中I(x,y)是像素(x,y)处的像素值。当x和y同时取值0时称为零阶矩，零阶矩可以用于计算某个形状的质心，当x和y分别取值0和1时被称为一阶矩，以此类推。图像质心的计
问题说明：OpenCV 2.X 版本中，调用cvCaptureProperty()定位视频到指定帧，采用下面两种方法都会出现定位不准的问题。 cvSetCaptureProperty( capture, CV_CAP_PROP_POS_AVI_RATIO, t); 或 cvSetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_POS_FRAMES, t); 都会显示
前言之前用python从没有写过界面，这次涉及到需要获取鼠标单击图片像素的位置点，我还以为我得学一下诸如pyqt、tkinter的界面库，后来百度了一下发现OpenCV就能实现此功能。思路使用OpenCV，定义一个供setMouseCallback使用的回调函数mouse，这个回调函数在捕获到鼠标左键点击事件(cv2.EVENT_LBUTTONDOWN)时，获取点击的像素点坐标，并绘制一个实心的圆
Opencv完成手势识别根据坐标识别寻找最低点计算其他点与最低点的距离通过距离阈值判断手指根数和手势效果展现完整代码 当我们把手近似出来后会得到一组轮廓的点坐标，我自己手势识别的思路就是根据点坐标来判断手势。 根据坐标识别寻找最低点所谓寻找最低点，就是寻找手掌最下面点的坐标比如这幅图，最左下角的点就是手掌的最低点，获得的方法是使用numpy的np.argmax函数，将维度设置为图片高的维度，获得
Opencv实现张正友法相机标定相机标定的目的：获取摄像机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正，得到畸变相对很小的图像。相机标定的输入：标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（一般情况下假定图像位于Z=0平面上）。相机标定的输出：摄像机的内参、外参系数。矫正原始图像的完整流程： 1.
文章目录（0）参考链接（1）标定理论<0>标定板<1>为什么要进行相机标定①根据是否需要标定参照物②根据所用模型1)线性模型2)非线性模型③根据所用摄像机个数不同④根据标定块的不同有立体和平面⑤根据内部参数是否可变的角度⑥从求解参数的结果来看有显示和隐式（2）标定过程（以棋盘格为例）（3）标定代码 （0）参考链接 (1)OpenCV学习笔记(七) 相机标定的函数理解与
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
