OpenCV立体匹配结果求三维坐标代码在OpenCV源码的258-261行，代码是将输出输出转化为8位的图像输出，原来输出的disp是16位float类型的，是无法作为RGB图像输出的，现在转成8位单通道图像才能imwrite输出。 源码262-278行是输出对应视差图像。 最后主要是通过矩阵Q转化为三维坐标，所用的主要是reprojectImageTo3D,看下图中的第四个参数释义，如果是没有匹
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2023-11-20 09:06:44
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目标掌握使用OpenCV绘制不同的几何形状掌握如下函数：cv2.line(), cv2.circle(), cv2.rectangle(), cv2.ellipse(), cv2.putText()等代码在上面提到的这些函数中，会出现如下一些共同的输入参数：img：想要在它上面绘画形状的图片color：形状的颜色。对于BGR格式，使用元组来传递，比如（255，0，0）是蓝色。对于灰度图，则传递一个
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2024-10-08 20:57:11
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基于OpenCV 的图像极坐标变换目的Halcon算法实现OpenCV算法实现原理极坐标变换极坐标反变换原始图像->变换->反变换代码 目的极坐标变换的主要目的为将环形区域变换为矩形区域，从而便于字符识别等操作。最初接触极坐标变换为Halcon中的例程（检测啤酒瓶瓶口缺陷* inspect_bottle_mouth.hdev*）。 本项目就是基于OpenCV将图像用极坐标表示，实现圆
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2024-08-29 18:01:34
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目录一、Opencv中常用的图像的读取方法二、形态学操作中核的生成getStructuringElement()函数三、Opencv中图像的三种二值化:threshold、adaptiveThreshold、Otsu 二值化四、图像模糊均值滤波Blur()函数 一、Opencv中常用的图像的读取方法1、直接根据图片路径进行读入String img_path = "C:/Users/mak
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2024-02-13 21:06:56
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目录1--cv::line()绘制直线2--cv::Rect()绘制矩形3--cv::ellipse()绘制椭圆4--cv::circle()绘制圆5--cv::fillPoly()填充多边形6--cv::putText()绘制字体6--cv::RNG随机产生坐标点1--cv::line()绘制直线使用 cv::Point p1 定义坐标点；使用 cv::line() 绘制直线，传入的参数依次为：
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2024-04-28 00:50:44
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话不多说，上代码，看结果。import cv2 # 导入库
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
'''
cv2.imread(filename,flags)
# filename为文件名，图片与.py文件在一个文件夹时输入文件名即可
# 不在一个文件夹时输入图片的路径和名字
# flags为图片的颜色类型，默认为1，灰度图像为0
'''
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2024-05-04 17:01:36
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在OpenCV的Python接口（`cv2`）中，加载的图像数组遵循以下坐标系和方向约定：1. **坐标系：** OpenCV的坐标系遵循数学中的坐标系，原点（0, 0）位于图像的左上角。横轴（X轴）正方向指向右侧，纵轴（Y轴）正方向指向下方。这意味着数组的第一个索引（通常是行）对应于Y轴（高度），第二个索引（通常是列）对应于X轴（宽度）。2. **图像数组的方向：** 对于图像的数组表示，数组的
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2024-07-31 21:10:33
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旋转一定角度的方法有两种方法一： M = cv2.getRotationMatrix2D((cx, cy), angle, 1)
(im_h, im_w) = image.shape[:2]
(cX, cY) = (im_w // 2, im_h // 2)
# img = np.array(img)
cos_ = np.abs(M[0, 0])
sin_ = np.abs(
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2023-08-01 20:50:07
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对于一份试卷，我现在需要检测到填空题上面的横线。如下图： 很多人第一反应是霍夫直线检测，包括我也是想到用霍夫直线检测。然而事实并不尽如人意。因为在我的博客中并没有放上霍夫直线检测这一部分，所以，我用霍夫直线算法来检测试卷上的横线。霍夫直线检测：#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<math.h
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2024-05-07 19:50:38
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引言：霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术，它通过一种投票算法检测具有特定形状的物体。该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换结果。霍夫变换于1962年由Paul Hough 首次提出[53]，后于1972年由Richard Duda和Peter Hart推广使用[54]，经典霍夫变换用来检测图像中的直线，后来霍
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2024-03-07 15:58:06
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这里只是记录了一些常见形状的绘制，更多形状的绘制请参考OpenCV参考手册中的相关API；1.绘制直线API说明： 除了直线，OpenCV还提供了绘制折线的API，如下：参考程序：//绘制直线
Point P1 = Point(0, 0);//点的定义
Point P2;
P2.x = 200;
P2.y = 100;
Point P3 = Point(400, 0);
Scalar
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2024-03-07 10:40:30
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前言：虽然计算三维坐标已经很多大佬研究过了，但是网上能用的好少啊。原理不多解释了，直接上程序。1.导入库import numpy as np
import cv2包括矩阵处理和图像处理的两个基本库2.相机参数设置由于本人太穷，根本搞不起较好的双目相机，于是借用opencv自带的图片。安装opencv后，在opencv\sources\samples\data下，有官方自带的图片，包括左右相机01-
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2023-09-26 14:08:57
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1.最简单的霍夫变换是在图像中识别直线。在平面直角坐标系(x-y)中，一条直线可以用下式表示：y=kx+b。 这表示参数平面(k-b)中的一条直线。因此，图像中的一个点对应参数平面中的一条直线，图像中的一条直线对应参数平面中的一个点。对图像上所有的点作霍夫变换，最终所要检测的直线对应的一定是参数平面中直线相交最多的那个点。这
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2023-08-09 15:26:02
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目标• 理解霍夫变换的概念• 学习如何在一张图片中检测直线• 学习函数：cv2.HoughLines()，cv2.HoughLinesP()原理霍夫变换在检测各种形状的的技术中非常流行，如果你要检测的形状可以用数学表达式写出，你就可以是使用霍夫变换检测它。及时要检测的形状存在一点破坏或者扭曲也可以使用。我们下面就看看如何使用霍夫变换检测直线。一条直线可以用数学表达式 y = mx + c 或者 ρ
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2024-03-11 13:24:41
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Open CV系列学习笔记（十六）直线检测霍夫变换霍夫变换是一种特征检测(feature extraction)，被广泛应用在图像分析（image analysis）、计算机视觉(computer vision)以及数位影像处理(digital image processing)。霍夫变换是用来辨别找出物件中的特征，例如：线条。他的算法流程大致如下，给定一个物件、要辨别的形状的种类，算法会在参数空
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2024-01-02 13:15:14
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OpenCV 学习（Hough 变换提取直线)在机器视觉应用中，我们经常要提取图像中的各种特征，最基本的特征就是图像中的线条、拐角等。这篇笔记就来讲讲如何提取图像中的直线。这里使用的方法叫做 Hough 变换。Hough 变换这个名称最早是在 Richard Duda 和 Peter Hart 两人于 1972 年合写的发表于 Comm. ACM 文章 《Use of the Hough Tran
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2024-02-19 22:00:19
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继续搬砖，opencv的core模块下的第六部分基本绘图： 我们打算画两个例子（原子和赌棍）， 所以必须创建两个图像和对应的窗口以显示。 /// 窗口名字
char atom_window[] = "Drawing 1: Atom";
char rook_window[] = "Drawing 2: Rook";
/// 创建空全黑像素的空图像
Mat atom_image = Mat::
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2024-08-06 09:54:13
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霍夫变换(Hough Transform)的主要思想： OpenCV的霍夫变换(Hough Transform)直线检测 一条直线在平面直角坐标系(x-y)中可以用y=ax+b式表示，对于直线上一个确定的点(x0,y0)，总符合y0-ax0=b，而它可以表示为参数平面坐标系(a-b)中的一条直线。因此，图像中的一个点对应参数平面的一条直线，同样，图像中的
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2023-12-27 20:52:09
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OpenCV实现了直线的拟合。 二维的直线拟合？ 调用的函数 1 static CvStatus icvFitLine2D_wods( CvPoint2D32f * points, int _count, float *weights, float *line ) 2 { 3 double x =
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2018-06-28 20:34:00
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opencv绘制直线
原创
2024-06-12 12:14:00
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