文章目录引言张正友标定原理单目相机标定代码标定示意图 引言传感器标定在测量领域是不可或缺的一部分，相机标定较为简单，现在主流标定方法采用棋盘格标定、圆点标定等方式完成。本文从简单入手，应用opencv 中的标定方法实现相机标定。张正友标定原理相机标定的整体思路非常清晰，在已知某个标定的数学模型(以小孔成像为例)后，建立其数学表达式，进而采集多组标定数据进行优化求解即可。 网上已经有非常多的原理介
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2024-03-30 10:29:15
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问题： １．after running catkin_make to build the pcl package this error always comes.Could not find a package configuration file provided by "pcl_conversions" with any of the following names: pcl_conversi
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2024-06-07 21:17:58
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文章目录轮廓发现介绍轮廓的定义轮廓发现定义相关APIfindContours发现轮廓drawContours绘制轮廓代码示例 轮廓发现介绍轮廓的定义一个轮廓代表一系列的点（像素），这一系列的点构成一个有序的点集，所以可以把一个轮廓理解为一个有序的点集。轮廓发现定义轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法。 所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果相关APIfindContours发
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2024-05-15 11:07:53
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、角点是什么？二、Harris角点检测算法：cornerHarris()三、Shi-Tomasi角点检测算法：goodFeaturesToTrack()四、亚像素级角点检测：cornerSubPix()总结 前言笔者本科时候有幸接触了OpenCV3.2.0版本的学习，后因考研压力不得不暂时停下学习的脚步，现在考研任务结
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2024-04-19 14:11:05
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## 解决方案：让Android的AlertDialog在点击边上时不消失
在Android开发中，`AlertDialog`是一个常用的对话框组件，用于向用户展示信息和收集输入。但是，默认情况下，当用户点击对话框外部区域时，对话框会消失。有时，我们希望对话框在这种情况下不消失，以便用户可以继续查看内容或进行选择。本文将详细介绍如何实现这一点，并提供相应的代码示例。
### 一、实现方案
要
创建二维
点 Point2f p(6,6); cout<<p<<endl; 创建三位
点 Point3f p1(1,2,3); cout<<p1<<endl;
原创
2020-02-22 16:57:00
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轮廓函数基本都在imgproc.hpp文件中，本文统计了13个相关的函数。1）void findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours,OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset = Point()); 这个函数用来对二值图像进行轮
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2024-04-01 13:16:39
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前端之jQuery"""
jQuery内部封装了原生的js代码(还额外添加了很多的功能)
能够让你通过书写更少的代码 完成js操作
类似于python里面的模块 在前端叫 “类库”
jQuery的时候就不需要考虑浏览器兼容问题
jQuery的宗旨
write less do more
让你用更少的代码完成更多的事情
"""
# jQuery在使用之前 一定要确保已经导入了导入# 1 文
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2024-09-19 17:04:50
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概述在现实世界中，角点对应于物体的拐角，道路的十字路口、丁字路口等。从图像分析的角度来定义角点可以有以下两种定义：角点可以是两个边缘的角点；角点是邻域内具有两个主方向的特征点； 一提到角点检测，最常用的方法莫过于Harris角点检测，opencv中也提供了Harris角点检测的接口，即cornerHarris()，但是Harris角点检测存在很多缺陷（如角点是像素级别的，速度较慢等），opencv
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2024-01-08 17:26:42
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博主最近在做三维重建，之前就了解过pcl库，俗话说，二维处理靠opencv，三维处理靠pcl，那么这个点云库到底有什么神奇功能呢？博主才疏学浅，现在就学了如何将三维点显示和一些简单的滤波，在这里，对自己，也是对广大初学者都可以做个复习和简单的介绍。首先如何将已有的三维点显示，博主这里是利用深度相机直接测得的深度，帧之间通过icp获得世界坐标系下的空间位姿，在这里，我们简单来看从深度照片中提取点云。
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2024-03-31 08:50:02
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Harris角点检测如果某一点在任意方向的一个微小变动都会引起灰度很大的变化，那么我们就把它称之为角点。 角点作为图像上的特征点，包含有重要的信息，在图像融合和目标跟踪及三维重建中有重要的应用价值。它们在图像中可以轻易地定位，同时，在人造物体场景，比如门、窗、桌等处也随处可见。因为角点位于两条边缘的交点处，代表了两个边缘变化的方向上的点，所以它们是可以精确定位的二维特征，甚至可以达到亚像素的精度。
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2024-03-27 15:50:22
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博客参考 朱伟 等编著的《OpenCV图像处理编程实例》======================================================================================在很多应用场景中，图像像素区域的兴趣点区域对于目标检测、目标跟踪有着重要的意义。当兴趣点周围存在长方形区域时，最容易形成角点。对于兴趣点检测，角点反映的是图像中局部最大值或
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2024-03-26 12:03:58
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因为pcl的点云模板匹配遇到了各种困难，暂时先用opencv的模板匹配函数做一个简单的焊缝识别，看看效果。此方法的缺陷就在于物体和相机位置必须固定，只允许微小位移，否则数据将失效。1什么是模板匹配？ 模板匹配是一种用于查找与模板图像（补丁）匹配（类似）的图像区域的技术。 虽然补丁必须是一个矩形，可能并不是所有的矩形都是相关的。在这种情况下，可以使用掩模来隔离应该用于找到匹配的补丁部分。它是如何工作
Opencv学习之角点检测角点检测在图像处理和计算机视觉领域，兴趣点（interest points），也被称作关键点（key points）、特征点（feture points）。它被大量用于解决物体识别、图像识别、图像匹配、视觉跟踪、三维重建等一系列的问题，如果能检测到足够多特殊的点，同时它们的区分度很高，并且可以精确定位稳定的特征，那么这个方法就具有使用价值。 图像特征类型被分为以下三种：
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2024-03-22 13:58:07
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角点检测基本概念1.兴趣点 在图像处理和计算机视觉领域, 兴趣点(interest points)也被称为关键点(key points)或者特征点(feature points)被大量用于解决物体识别、图像识别、图像匹配、视觉跟踪、三维重建等一系列问题。我们不再观察整幅图, 而是选择某些特殊的点, 然后对它们进行分析, 如果能检测到足够的这种点, 同时它们的区分度很高, 并且可以精确定位稳定的特
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2024-04-22 15:01:37
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在图像处理和与计算机视觉领域，兴趣点（interest points），或称作关键点（keypoints）、特征点（feature points） 被大量用于解决物体识别，图像识别、图像匹配、视觉跟踪、三维重建等一系列的问题。我们不再观察整幅图，而是选择某些特殊的点，然后对他们进行局部有的放矢的分析。如果能检测到足够多的这种点，同时他们的区分度很高，并且可以精确定位稳定的特征，那么这个方法就有使用
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2024-02-22 15:58:26
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角点检测在图像匹配、目标识别、目标跟踪、运动估计与三维重建等CV领域起着非常重要的作用。角点定义关于角点的定义有以下几种： 1、角点是两条及两条以上的边缘的交点； 2、角点处的一阶导数最大，二阶导数为零； 3、角点是一阶导数（即灰度梯度）的局部最大对应的像素点； 4、角点指示了物体边缘变化不连续的方向； 5、角点指图像梯度值和梯度方向的变化速率都很高的点；Harris角点Harris角点
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2024-05-10 21:53:35
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「本文介绍了在Linux系统下由双目视觉图像获得三维点云的案例，程序每一行都有注释讲解」(关于SLAM更基础的介绍打算放到本系列的前两篇文章，后面再补吧)Pangolin是Linux系统中基于 OpenGL的3D绘图库，OpenCV是应用广泛的开源计算机视觉库。本文中涉及一些使用中的常见指令。本案例实现思路如下：根据双目视觉的左右眼图像（灰度图）： 通过调用
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2024-03-12 08:17:39
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Kinect实现图像的采集和点云配准使用opencv对Kinect2相机采集的深度图像和彩色图像实现配准opencv的数据结构实现采集和映射的代码 使用opencv对Kinect2相机采集的深度图像和彩色图像实现配准使用opencv对Kinect2采集的深度图像和彩色图像进行配准结果进行显示。opencv的数据结构在进行kinect2相机实现点云的配准过程中，使用opencv创建了Mat类型的数
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2024-03-11 06:29:02
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看opencv文档的时候，看到opencv可以判断点是否在多边形内部，去搜了下怎么做到的 int pnpoly(int nvert, float *vertx, float *verty, float testx, float testy)
{
int i, j, c = 0;
for (i = 0, j = nvert-1; i < nvert; j = i++) {
