一些基于python+gdal整理的小工具#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
from osgeo import gdal
import os
import glob
import numpy as np
import math
def read_img( filename):
'''
读取影像为数组并返回信息
——————
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2024-03-01 10:43:50
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这一节的第一部分使用opencv提取关键点、计算描述子、匹配特征点第二部分则根据前面的原理，写一个简单的计算描述子、匹配特征点的算法（都是SLAM十四讲的源码，第二部分源码中有段错误，不能直接运行，需要修改），经过比较发现，使用opencv的算法效率较低第一部分和第二部分中算法运行所用时间如下第一部分—使用opencvopencv库封装了与特征提取和匹配相关的函数，程序的运行思路如下1、以RGB格
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2024-07-30 08:51:41
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# Java OpenCV 读取影像教程
在如今的图像处理与计算机视觉领域，OpenCV 是一个非常流行的开源库。它支持多种编程语言，其中包括 Java。本教程将指导你如何使用 Java 和 OpenCV 读取影像。
## 流程概述
我们将通过以下几步实现 Java 中 OpenCV 的影像读取。以下是整个流程的概览：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 设
Opencv入门系列九主要内容：图像金字塔是同一图像不同分辨率的子图集合，是通过对原图像不断地向下采样而产生的，即由高分辨率的图像产生低分辨率的近似图像。高斯金字塔拉普拉斯金字塔图像金字塔是每上一层都是经过下层的一次高斯滤波和一次采样生成。可得如下图的图像金字塔：通常情况下，每向上移动一级，图像的宽和高都降低为原来的二分之一。1.高斯金字塔下面是一种简单的向上采样形式，如下图：采样采用了高斯核，使
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2024-07-19 08:17:08
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本文未指明图片来源为 Multiple View Geometry in Computer Vision 。读 Multiple View Geometry in Computer Vision 所做笔记。第 9 章 《对极几何与基础矩阵》，Epipolar Geometry and the Fundamental Matrix。对极几何研究的对象是双视图几何，即两张相邻影像的位姿关系。1. 对极
第6章 图像处理6.2 非线性滤波：中值滤波、双边滤波6.2.1 非线性滤波很多情况下，使用领域像素的非线性滤波会得到更好的效果，如在噪声是散粒噪声而不是高斯噪声，即图像偶尔会出现很大值时，高斯滤波效果不如中值滤波6.2.2 中值滤波（medianBlur）1.滤波原理：基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，用像素点邻域灰度值的中值替代像素点的灰度值，让周围的像素值接近真实值，
# Java OpenCV 影像抠取技术介绍
在计算机视觉领域，影像抠取是一种常用的技术，目的是从图像中提取出特定的区域。影像抠取可以用于各种应用，如背景替换、对象识别、前景分离等。在这篇文章中，我们将介绍如何在Java中使用OpenCV库进行影像抠取，并通过代码示例进行演示。
## 什么是影像抠取？
影像抠取，亦称为图像分割，是将图像分成若干个部分，以便于分析和处理。这项技术利用计算机视觉
汽车全景标定（拼接）效果的检验方法对于终端用户来说，安装汽车360全景就是要体验最好的全景效果，不关心全景标定（拼接）的难易程度，关心的是产品的实用性和体验性。日前，市场上涌现出各种各样的汽车360全景产品，价格和品质参差不齐，让消费者眼花缭乱，其中全景标定（拼接）效果的好坏是衡量产品体验度的一个最重要指标。下面就来说下怎样检验汽车全景拼接效果的好坏的方法，希望能帮到大家，怎么样选择一个好的汽车全
全景图拍摄要多少钱？全景图拍摄用什么设备，这也是很多新接触vr全景图的人所疑惑的问题；下面我们这里就为大家分别进行解答。一、全景图拍摄要多少钱？全景图拍摄价钱，这相信也是很多想要拍摄的人脑子里最先冒出的问题。或许经过多次网上查询之后还是没能找到绝对的答案，其实本身全景图拍摄要多少钱完全是根据功能需求、拍摄地点、场景数量以及全景质量等综合而来的。所以说对于一些上来就问直接问价钱的当然回答不上来，毕竟
一、证书的导出 1.1 前期工作 首先你需要有一个苹果的开发者帐号，一个Mac系统。 如果没有帐号可以在打开http://developer.apple.com/申请加入苹果的开发者计划。怎
Python OpenCV 影像处理：傅立叶转换
介绍
傅立叶转换（Fourier Transform）是一种数学变换，能够将空间域或时间域的信号转换为频率域信号。它在影像处理、信号分析等领域有着广泛的应用。
应用使用场景
去噪：通过滤除高频噪声，保留图像中的主要信息。
边缘检测：利用频率成分识别图像中的轮廓和边缘。
图像压缩：通过压缩高频成分减少存储空间。
图像复原：修复图像中的模糊或失真部分
原创
精选
2024-09-11 09:20:47
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Building Extraction Based on U-Net with an Attention Block and Multiple Losses（AMUNet）在2020年发表于remote sensing期刊。论文网址：https://www.researchgate.net/publication/341018039_Building_Extraction_Based_on_U-N
许多计算机科学家和经验丰富的程序员多多少少都了解计算机视觉的某些方面，但是很少有人熟谙计算机视觉的每一个应用。比如：很多人了解计算机视觉在安保行业的应用；一些人也知道它在网页端的图像和视频处理中的应用在逐渐增加。 但很少有人知道计算机视觉在游戏交互中的应用。同时，也很少有人认识到大部分航空图像和街景图像（比如说谷歌街景）已经大量应用相机校正和图像拼接技术。 有一些人略微知道一点视觉在自动监控、无人
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2024-02-21 19:30:22
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1、CvCapture结构体：CvCapture是一个结构体，用来保存图像捕获的信息，就像一种数据类型（如int，char等）只是存放的内容不一样，在OpenCv中，它最大的作用就是处理视频时（程序是按一帧一帧读取），让程序读下一帧的位置，CvCapture结构中，每获取一帧后，这些信息都将被更新，获取下一帧回复。2、cvCreateFileCapture(const char* mov)cvCr
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2024-05-26 18:55:58
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# 使用OpenCV Python控件
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意教会你如何实现使用OpenCV Python控件。在本文中，我将详细介绍整个过程，并提供每个步骤所需的代码和解释。让我们开始吧！
## 概述
在使用OpenCV Python控件之前，我们需要先安装OpenCV库。请确保你已经安装了Python和OpenCV，并确保可以正常导入OpenCV库。
接下来，让我们来看一下
原创
2024-01-05 10:39:07
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1.
2. [size=3](一) 使用动态创建的方法
3. 首先创建 Excel 对象，使用ComObj:
4. var ExcelApp: Variant;
5. ExcelApp := CreateOleObject( 'Excel.Application' );
6. 1) 显示当前窗口：
7. ExcelApp.Visible := True;
8. 2) 更改 Excel 标题栏：
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2024-08-09 18:00:21
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目录一：透视变换 实际应用场景二：透视变换 课本视图矫正三：透视变换 广告屏幕切换一：透视变换 实际应用场景我们在出门坐车时，经常会看到司机会使用一种行车辅助工具，这其中就使用到了透视变换的相关操作，协助司机安全行车可以看出，自身小车周围路况的正常显示，便利了司机的行车操作 像这种透视变换的实际生活应用，其实还有许多，接下来，我们就学习一下OpenCV透视变换的几个用例二：透视变换 课本
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2024-03-25 11:07:46
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1.窗体在Delphi的组件面板中一共有500多个组件。我们从窗体开始逐步介绍常用组件。用户界面是应用系统中直接面对用户的窗体，包括：主窗体、子窗体、弹出对话框窗体等。1.1 Form组件1.1.1 Form组件的主要属性BorderIcons用来设置窗体标题栏上的图标，取值如下：取值功能biSystemMenu可以使用控制菜单，也称为系统菜单。biMinimize显示最小化按钮biMaximiz
opencv的TrackBar控件
原创
2024-06-12 12:14:25
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17/8/17 参照opencv examples修改两处为重点内容 initUndistortRectifyMap(cameraMatrix, distCoeffs, Mat(), getOptimalNewCameraMatrix(cameraMatrix, distCoeffs, imageSize, 1, imageSize, 0), imageSize, CV_16SC2, map1,
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2024-04-04 19:10:13
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