0. 引言利用 Python 开发，借助 Dlib 库捕获摄像头中的人脸，提取人脸特征，通过计算特征值之间的欧氏距离，来和预存的人脸特征进行对比，判断是否匹配，达到人脸识别的目的；可以从摄像头中抠取人脸图片存储到本地，然后提取构建预设人脸特征；根据抠取的 / 已有的同一个人多张人脸图片提取 128D 特征值，然后计算该人的 128D 特征均值；然后和摄像头中实时获取到的人脸提取出的特征值，计算欧氏
OpenCV绘制检测结果opencv rtcp timestamp一、介绍由于在验证阶段，使用FPGA时我们的算法检测速度很慢，没法直接在主流上进行绘图，否则的话，主流就要等待算法很久才能出图。所以，我们的解决方案是把框推到客户端上，在客户端上进行绘图。这时，客户端不仅收到图像帧，音频帧，还会收到一个框信息，需要把三者进行同步显示，不能图像、音频、框不匹配。而图像、音频都是
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2024-06-12 23:13:58
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随着20世纪后期引入便宜的针孔相机，它们在日常生活中成为常见的事件。不幸的是，这种廉价的价格是：显著的扭曲。幸运的是，这些是常数，校准和一些重新映射，我们可以纠正这一点。此外，通过校准，您还可以确定相机的自然单位（像素）与实际单位之间的关系（例如毫米）。理论对于失真，OpenCV考虑到径向和切向因素。对于径向因子，使用以下公式：因此，对于坐标处的未失真像素
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2024-03-27 12:17:40
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场景要求 项目要求点播速度是300到500毫秒之间，现在最长的点播延时是1300毫秒（有的时候甚至无法播放视频），生产环境是RTSP传输h264裸流数据，研究在接收到I帧的时候，开始出来图像，简化FFmpeg的调用逻辑（SPS/PPS已经预先知道，并且分辨率也是固定为
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2024-05-21 14:42:08
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常用的标定函数和流程，网上一大堆，这里就不想详细写了 这里说一下标定后常见的问题和我自己的一些做法。1.标定后丢失部分像素信息畸变校正后，边缘处出现一些黑色像素区域，其实也算是正常的，图片去畸变后补充的像素可以用initUndistortRectifyMap，传递新的相机参数矩阵得到新的mapx,mapy来解决。代码如下Mat NewCameraMatrix = cameraMatrix.clon
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2024-04-15 12:42:08
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目录1. 内参与畸变2. 用OpenCV标定相机程序3.画棋盘标定板4.OpenCV拍照 1. 内参与畸变理论部分可以参考其他博客或者视觉slam十四讲 相机标定主要是为了获得相机的内参矩阵K和畸变参数内参矩阵K畸变系数:径向畸变(k1,k2,k3), 切向畸变(p1,p2)径向畸变公式切向畸变公式张正友标定方法能够提供一个比较好的初始解,用于后序的最优化.这里用棋盘格进行标定,如果能够处理圆的
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2024-02-21 14:17:30
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Android笔记③--OpenCV实现简易相机前言：项目需要，需要在开发板上实现视频监控以及拍照的功能。由于android.hardware.camera已被Google弃用，而camera2又不能在开发板上愉快地玩耍（4.0.3系统），因此只能通过OpenCV实现。在使用OpenCV实现的过程中，使用的是最简单的方法，即通过OpenCV Manager进行动态库的链接，且实现最简单的帧预览以及
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2023-11-02 13:53:53
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目录1. 坐标系转换1.1 各个坐标系的定义1.1.1 像素坐标系1.1.2 图像坐标系1.1.3 相机坐标系1.1.4 世界坐标系1.2 相机的内参和外参2. 图像畸变及畸变矫正2.1 相机的畸变模型2.1.1 径向畸变（参数：k1,k2,k3）2.1.2 切向畸变 (参数：p1,p2)2.2 畸变矫正3. 相机标定代码解读3.1 角点检测3.2 标定参数3.3 计算标定误差3.4 畸变矫正3
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2024-09-02 09:52:39
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1 查看支持的参数这里记录一下关于cv2配置摄像头曝光等参数的问题，可以参考文章：Python 下opencv 应用： 摄像头参数设置 关于参数的含义，可以参考：OpenCV VideoCapture.get()参数详解如果不能确定上面（包括本文博客的时效性），可以自己去opencv官方文档，找最新的文档，例如：https://docs.opencv.org/4.5.2/，然后从中搜索videoi
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2024-02-22 15:40:55
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Opencv自带的sample code有关于camera calibration的示例代码，但是在这里我使用的是Learning OpenCV3的示例，在其代码基础上上稍微做了一点改动。之所以不用opencv自带的例子，是因为Learning OpenCV3的代码更加简单，可以更容易的抓住代码的核心。本节使用的项目代码可以在这里下载到。一、运行示例 在下载完整个工程以后，按照工程使用说明，
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2024-04-02 11:45:58
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1、根据真实世界与图像坐标角点坐标对应关系计算相机内参矩阵与相机外参矩阵的积，即矩阵H； 2、根据图像的单应性矩阵构建点对应关系求解相机内参（理论至少需要三张图，因为内参矩阵构建的对称矩阵B有6个自由度，一张图只能提供两个方程）；此处可参考：中（三，2） 3、求解相机外参 4、求解相机畸变因子#include <iostream>
#include <fstream>
#i
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2024-03-29 16:08:53
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# Android OpenCV 相机
在移动应用开发中，使用相机功能是非常常见的需求。而OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉领域的开源库，可以帮助我们在Android应用中处理图像和视频。本文将介绍如何在Android应用中使用OpenCV来操作相机，并提供代码示例。
## 准备工作
在使用OpenCV之前，我们需要在Android项目中集成OpenCV库。可以通过在`build.gra
原创
2024-05-17 07:18:44
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数字图像相关技术（DIC）利用双目立体视觉技术，通过追踪物体表面的散斑图像，实现变形过程中物体表面的三维坐标、位移及应变的测量，主要应用于全场应变、变形、位移、振幅、模态等信息的测量和获取。DICM：利用相机拍摄变形前后被测平面物体表面的数字散斑图像，再通过匹配变形前后数字散斑图像中的对应图像子区获得被测物体表面各点的位移。物体变形前后，其表面上的几何点的移动产生了位移，通过相关的算法，确定物体变
同系列的文章1. 开发环境配置--Ubuntu+Qt4+OpenCV（一）2. 开发环境配置--Ubuntu+Qt4+OpenCV（二）3. 开发环境配置--Ubuntu+Qt4+OpenCV（三） 最烦的就是配置各种的开发的环境，各种琐屑没有价值的东西，但是有的时候这些工作真的是必须的，没有办法。没有这些烦人的开发环境，真的干不了活。为了做仪表盘的指针识别
本文主要介绍OpenCV自带标定例子的使用方法。OpenCV包含标定文件：calibration.cpp：是通过用户输入可选参数进行相机标定的程序；（1）新建项目 test_CalibrationFile->New -> Project,点击ok，next，选择Empty project，点击finish。
（2）添加源文件
将OpenCV安装目录下的OpenCV\op
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2024-02-20 07:31:14
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2024-09-25 14:04:33
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相机标定相机标定：简单的说，就是获得相机参数的过程。参数如：相机内参数矩阵，投影矩阵，旋转矩头到图像平面的距离，f是镜头
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2022-06-14 06:02:35
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该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼鸿蒙的厉害在于 你可能非用不可瀑布先生06-05 09:52科技达人关注华为一直在研发一套操作系统，如果不是对手打压。可能大部分人，至今都不知道这个系统的存在。如果市场稳定，华为短期应该不会轻易推出一套新系统，搅局全球市场。所以说塞翁失马，焉知非福，既然对手苦苦相逼，华为只好亮出箱底宝物了。华为消费者业务CEO余承东透露，这套操作系统最早
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2024-07-11 20:06:40
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上个教程已经谈到，为了校准摄像头，我们至少需要10种测试模式。现在我们使用示例图片：用同一相机从不同的位置，不同的角度，拍摄标定板的多张照片（10-20张最佳），将照片放到文件夹中：设想一张棋盘的图像，需要用于校准摄像头最重要的输入数据是3D真实世界点的集合以及图像中这些点的相应2D坐标。2D图像点我们得能够轻易从图像中找出来。(这些图像点是棋盘中两个黑色方块相互接触的位置)那现实世界空间的3D点
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2024-04-16 13:32:34
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这教程的目标是学习怎样通过一系列棋盘图片进行相机标定。1.打开【opencv\sources\samples\cpp】文件夹并将用到imagelist_creator.cpp和calibration.cpp文件 2.使用imagelist_creator 来创建一个包含你的目标标定照片列表的 XML/YAML 文件 3.运行 calibration 例程来进行摄像机标定. OpenCV sa
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2024-05-07 14:16:49
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