1. 眼在手上标定过程标定板放置在固定位置，机器人变换不同的姿态，相机获取不同姿态下的标定板图像目标 上图中描述了闭环的坐标系空间关系，包含以下部分： 机器人末端的工具坐标系到机器人基坐标系的变换矩阵。可变量 机器人末端的工具坐标系到相机坐标系的变换矩阵。不变量 标定板坐标系到相机坐标系的变换矩阵。可变量 标定板坐标系到机器人基坐标系的变换矩阵。不变量闭环关系机器人每移动一个位姿，就能得到一个上述
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2024-02-23 21:43:26
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AKAZE是KAZE的加速版，和SIFT特征检测一样，它也可以检测图像的特征点，和描述子但是它与SIFT的比较：更加稳定，更加迅速；非线性尺度空间，得到的关键点更准确比较新的算法。AKAZE 特征对尺度、旋转、有限仿射具有不变性，并且由于非线性尺度空间，在不同尺度上具有更多的独特性。API介绍static Ptr<AKAZE> create(AKAZE::DescriptorType
原创
2023-05-10 21:29:17
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# Python中OpenCV中ORB、SIFT、BRISK和AKAZE算法的区别
在计算机视觉领域，特征点检测和描述子生成是非常重要的任务，常用的算法包括ORB、SIFT、BRISK和AKAZE。这些算法在不同场景下有不同的优势和特点，本文将对它们进行一些比较和介绍。
## ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)
ORB是一种基于FAST特征点检测和BR
原创
2024-04-11 06:19:00
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码，你必须指定输入和输出视频路..
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2022-11-17 09:55:15
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近日在做基于sift特征点的图像配准时遇到匹配失败的情况，失败的原因在于两幅图像分辨率相差有点大，而且这两幅图是不同时间段的同一场景的图片，所以基于sift点的匹配已经找不到匹配点了。然后老师叫我尝试手动选择控制点来支持仿射变换。很可惜opencv里没有这类似的库，查了下资料，看看有没有现成的手动配准软件，找到了arcgis这款软件可以做手动配准，不过这软件也都太大了吧我要的只是一个简单的功能而已
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2024-03-25 21:10:28
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AKAZE是KAZE的加速版特征点查找和绘制：把surf中的surf改成KAZE或AKAZE即可 1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/xfeatures2d.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespac
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2018-10-03 16:58:00
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AkAZE是KAZE的加速版与SIFT,SUFR比较:1.更加稳定2.非线性尺度空间3.AKAZE速度更加快4.比较新的算法,只有Opencv新的版本才可以用 AKAZE局部匹配介绍1.AOS构造尺度空间2.Hessian矩阵特征点3.方向指定基于一阶微分图像4.描述子生成特征点查找和绘制：把surf中的surf改成KAZE或AKAZE即可#include #include
原创
2022-05-29 01:13:09
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AKAZE（Accelerated KAZE）是一种特征点检测和描述子生成算法，常用于计算机视觉领域中的图像特征匹配和目标识别。在Python中，我们可以使用OpenCV库来实现AKAZE参数的计算。下面是实现AKAZE参数的具体步骤：
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始]
B[导入必要的库]
C[加载图像]
D[初始化AKAZ
原创
2024-01-10 10:28:21
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文章目录一、KAZE简介二、代码演示特征检测效果对比演示匹配一
原创
2022-08-09 12:31:20
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AKAZE是KAZE的加速版，sift,surf等特征都是通过高斯核进行线性尺度空间进行特征检测的，相同尺度下每个点的变换是一样的，由于高斯函数是低通滤波函数，会平滑图像边缘，以至图像损失掉许多细节信息。针对这一问题，作者提出了一种基于非线性尺度空间的特征点检测方法，该非线性尺度空间保证了图像边缘在
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2020-03-12 18:04:00
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We detect features (pure pattern recognition of corners, edges, gradients, …) and then match them from frame to frame. Algorithm
计算机视觉课堂笔记 回顾：特征提取中分为点（Harris等），线（Canny算子），区域（MSER）等特征的提取。 相应的特征匹配就会有特征点匹配，直线匹配，曲线匹配，区域匹配。 而在众多研究中以点匹配居多，点匹配的基本原则：利用图像点周围的信息来描述点，如灰度信息，颜色信息，梯度信息等，然后进行 相似性度量。 点匹配典型方法： 基于灰度分布的匹配：Cross-correlation；
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2023-06-25 22:37:04
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文章目录一、SIFT特征匹配原理1.1简介1.2特点1.3算法步骤二、数据集三、SIFT特征检测兴趣点四、SIFT特征描述子匹配五、目标图片匹配特征点最多的三张图片六、 地理标记图像匹配七、RANSAC算法剔除误匹配7.1关于RANSAC算法的论述7.2算法代码7.3结果展示与分析7.4 小结八、总结8.1 小结8.2遇到的问题及解决 一、SIFT特征匹配原理1.1简介 SIFT，也叫尺度不变
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2024-02-02 11:00:53
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n检测AKAZE特征点# Author: Amusi#
原创
2023-01-16 09:01:29
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目录0 特征点/关键点1 特征检测子1 Harris角点检测1.1 数学模型1.2 判断1.3 Harris角点响应1.4 Harris算子的处理流程2 LoG特征检测算子2.1 尺度空间2.2 LoG算子模型2.3 LoG算子尺度归一化 2.4 LoG算子的处理流程3 基于DoG的特征检测算子（SIFT-尺度不变特征变换）3.1 DoG近似LoG3.2 图像金字塔3.3 高
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2024-02-01 21:12:17
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记忆力不好，做个随笔，怕以后忘记。
网上很多关于MFCC提取的文章，但本文纯粹我自己手码，本来不想写的，但这东西忘记的快，所以记录我自己看一个python demo并且自己本地debug的过程，在此把这个demo的步骤记下来，所以文章主要倾向说怎么做，而不是道理论述。由于python的matplotlib.pyplot库没有下载成功不会画图，文中大部分图片是我网上找的。必备基础知知识: 1. 对
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2024-02-28 12:29:35
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double threshold( const Mat& src, Mat& dst, double thresh,double maxVal, int thresholdType ); 参数： src：原图像。 dst：结果图像。 thresh：当前阈值。 maxVal：最大阈值，一般为255. thresholdType:阈值类型，主要有下面几种：enum {
THRES
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2024-06-05 08:42:46
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opencv 色彩空间灰度色彩空间RGB色彩空间(opencv中习惯用BGR)HSV/HSL色彩空间CIE-Lab色彩空间opencv中的存储色彩空间转换BGR空间到灰度空间灰度空间到BGR空间BGR空间与HSV空间相互转换 注：本文使用opencv3.4.2 灰度色彩空间单通道，取值范围[0,255]RGB色彩空间(opencv中习惯用BGR)计算机色彩显示器和彩色电视机显示色彩的原理一样，都
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2024-06-04 11:46:27
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OpenCV java API的文档说明在OpenCV-2.4.10-android-sdk/sdk/java/javadoc/index.html的文件夹下。想用java API的方式进行OpenCV4android 应用开发还是挺简单，首先就这些API先熟悉一下，然后对自己要开发的应用设计好流程，需要用到什么的数据结构进行存储，用到什么算法。然后对算法进行了解，输入参数是什么，输出参数是什么。
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2023-06-06 13:30:29
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##1、起源 OpenCV作为强大的计算机视觉开源库，很大程度上参考了MatLab的实现细节和风格，比如说，在OpenCV2.x 版本以后，越来越多的函数实现了MatLab具有的功能，甚至干脆连函数名都一模一样（如 imread, imshow,imwriter等）。这一做法，不仅拉近了产品开发与学术研究的距离，并极大程度的提高了开发人员的研发效率，不得不说，Intel公司真的是一个伟大的公司。在
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2024-02-28 13:26:24
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