Opencv基本数据类型主要包括：cv::Vec、cv::Point、cv::Size、cv::Scalar、cv::Rect、cv::Matx、cv::Range等。1 Point类cv::Point{2,3}{b,s,i,f,d}，2、3代表维度，在这里b是一个无符号字符，s是一个短整型，i是一个32位整型，f是一个32位浮点数，d是一个64位浮点数。Point类的成员通过名称变量访问，如my
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2024-04-14 11:38:22
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图像处理——图像平滑 图像噪声是在图像处理中经常会遇到的问题，它的存在会使图像的质量下降，因此解决图像噪声问题在图像处理过程中是不可忽视的。 根据噪声的性质不同，消除噪声的方法也有所不同。 随机噪声是一种线索最少却最常见的噪声
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2023-12-20 15:36:48
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## Python中的NumPy卷积与去躁点
在数据处理和信号处理领域，噪声干扰是一个普遍且棘手的问题。通过有效的去躁点技术，我们可以改善数据的质量，进而提高分析结果的准确性。本文将介绍如何利用Python中的NumPy库实现卷积操作，以达到去躁点的目的，并提供相应的代码示例。
### 什么是卷积？
卷积是一种数学运算，广泛应用于图像处理、信号处理和数据分析中。它通过将一个函数（如信号、图像
在上一篇笔记《OpenCV4学习笔记（56）》中，整理了关于在OpenCV中使用GrabCut图像分割算法的相关内容，那么本次笔记就以GrabCut算法为基础来实现对图像的背景替换和背景虚化效果。实现对图像的背景替换和背景虚化效果的整体流程如下： （1）对图像进行USM锐化（可参阅《OpenCV4学习笔记（16）》） ，用于增强图像细节，以便于提取前景区域。 （2)手动选择ROI区域并执行Grab
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2023-11-20 21:48:09
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我不得不说，我终于躁了，烦躁的躁。
时间又过了很多，秋天来了，依旧炎热。
现在心里就是很躁，浮躁，烦躁。不晓得是什么，反正。。。心不静吧~~~~···
原创
2010-08-10 18:02:50
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春天来了感觉体内的洪荒之力蠢蠢欲动脑袋有无穷的问题蓬勃待发我在想人生除了写代码看书 吃喝玩乐还应该做点什么否则百年之后当如何呢 ...
原创
2022-06-09 20:25:01
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目录1.open3d中的点云IO2.点云的可视化3 点云voxel下采样4. 顶点法线估计5.最小外界矩6. 凸包计算7. 点云距离计算8. DBSCAN clustering聚类9. RANSAC(Random Sample Consensus) 10. 点云平面分割11. 隐藏点移除12.outliers移除13 最远点采样（Farthest Point Sample）1.open3
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2023-08-11 15:17:57
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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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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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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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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
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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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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「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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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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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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