如果一个点在两个正交方向上都有明显的导数，则我们认为此点更倾向于是独一无二的，所以许多可跟踪的特征点都是角点。 一下为角点检测中用到的一些函数 cvGoodFeaturesToTrack采用Shi和Tomasi提出的方法，先计算二阶导数，再计算特征值，它返回满足易于跟踪的定义的一系列点。 void cvGoodFeaturesToTrack(
const Cv
模型介绍OpenVINO支持头部姿态评估模型，预训练模型为：head-pose-estimation-adas-0001，在三个维度方向实现头部动作识别，它们分别是：pitch是俯仰角，是“点头“
yaw是偏航角，是‘摇头’
roll是旋转角，是“翻滚它们的角度范围分别为：YAW [-90,90], PITCH [-70,70], ROLL [-70,70]这三个专业词汇其实是来自无人机与航空领域
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2024-03-29 14:45:00
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# 使用 Python 和 OpenCV 计算图像角度的完整指南
在计算机视觉的领域，图像角度的计算是一个重要的应用。无论是对图像进行矫正，还是在图像处理中提供视觉信息，我们都可能会遇到需要计算角度的情况。本文旨在指导刚入行的小白如何使用 Python 和 OpenCV 库来实现图像角度的计算，以下是我们要完成的步骤。
## 章节流程
| 步骤 | 描述
Harris角点检测论文“A combined corner and edge detector”，关于HARRIS角点检测有很多文章已经说的挺好的，如[3][4]，在这篇文章，将简单介绍Harris角点检测，更主要是研究背后的数学原理，以及更深层次的理解协方差矩阵，特征值和特征向量在图像中更多的应用。并用简单的python代码实现该算法
Harris角点检测的基本思想是
一、前言这是我见过很详细的教你如何使用的PyQt5来完成UI界面设计的，专注于UI界面设计。对我而言，这教程就像是一个实用工具，因为我只需要能够显示图像并展示模型推理的结果即可。最近一直在努力改进网络和编写脚本，已经有一段时间没写博客了。因此，我打算重新整理这位博主的内容，争取以更简单的方式呈现。二、UI界面设计预览图如下所示：这里我们主要讲解代码部分，UI文件我会直接的提供给大家，大家可以下载下
前言由于最新版的OpenCV 4.1需要CMake 3.5.1版本，因此需要保证电脑中安装的CMake编译器版本高于3.5.1。可以通过代码清单1-2中的命令安装最新版CMake。 代码清单1-2 安装最新版CMake命令
1. sudo apt-get update
2. sudo apt-get up
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2024-08-08 19:37:33
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第三节 矩阵操作OpenCV对矩阵操作提供了丰富的操作函数。本节将详细描述常用基本的矩阵和图像算子。1、cv::abs 和cv::absdiffcv::abs：计算矩阵每个元素的绝对值。float data[] = {-1,-2,-3,4,5,6,7,8,9};
cv::Mat m1(cv::Size(3,3),CV_32FC1,data);
cv::Mat m2 = cv::abs(m1);
s
OpenCV4函数+基本功能说明引言一、基础函数使用Imread函数——读取图片namedWindow函数——创建自定名窗口imshow函数——将自定名的窗口展示destroyWindow函数——关闭窗口imwrite函数——将图片输出到文件copyTo函数+图像掩膜（mask）ROI区域——图片选择区域使用cvtColor函数——颜色转化threshold函数——二值化create函数——创建
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2024-09-03 11:34:02
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文章目录一、ORB算法原理1.特征点提取2.特征点编码3.opencv实现4.算法优缺点二、SIFT算法原理1.特征点提取2.特征点描述3.算法优缺点三、SURF算法原理1.特征点提取2.特征点描述3.算法优缺点 一、ORB算法原理全名Oriented FAST and Rotated BRIEF算法，是指它基于FAST算法提取特征点，并基于BRIEF算法构建特征点的描述子，在他们原有的基础上进
OpenCV仿射变换——旋转一、原理与数学推导1.1图示1.2公式推导：二、实现代码三、运行结果3.1图片效果：3.2仿射矩阵M 一、原理与数学推导1.1图示1、旋转前和旋转后位置关系图，θ是旋转的角度2、首先需要平移一次，将图像平移到所要得到的旋转后矩阵的中心，这里需要通过计算旋转后的cv::Mat对象大小3、通过中心点为旋转中心，旋转图像1.2公式推导：假设旋转角度为θ，旋转中心为图片对象的
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2024-02-16 16:49:16
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文章目录● opencv文字旋转 putText旋转90°1. cv::getTextSize获取文字的尺寸textSize2. 设置文字图像textImg尺寸格式3. 将文字绘制在文字图像textImg上4. 对文字图像textImg进行旋转5. 在原图img上设置用来放置文字图像textImg的roi区域5.1 矩形区域roi5.2 行列范围roi6. 将文字图像textImg放置在roi区域
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2024-02-24 06:44:46
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下面的代码通过计算图像中给定区域的方向梯度直方图来估计图像的旋转角度主要内容包括：一、计算局部图像块方向梯度直方图的函数二、把给定图像按照给定的角度旋转三、如何利用旋转后的图像的方向梯度直方图和原图像的方向梯度直方图来估计旋转角度四、绘制方向梯度直方图计算效果如下次：主要代码如下：// LocalHistogramOfOrientedGradients.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
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2024-05-16 10:26:12
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欢迎访问人工智能社区 studyai.com studyai.com 下面的代码通过计算图像中给定区域的方向梯度直方图来估计图像的旋转角度主要内容包括：一、计算局部图像块方向梯度直方图的函数二、把给定图像按照给定的角度旋转三、如何利用旋转后的图像的方向梯度直方图和原图像的方向梯度直方图来估计旋转角度四、绘制方向梯度直方图计算效果如下次：主要代码如下： // Local
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2024-04-23 11:35:45
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一、先介绍几个API（1）opencv中除了提供绘制各种图形的函数外，还提供了一个特殊的绘制函数——在图像上绘制文字。这个函数即是cv::putText()。void cv::putText(
cv::Mat& img, // 待绘制的图像
const string& text, // 待绘制的文字
cv::Point origin, // 文本框的左下角
int
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2024-03-22 15:34:26
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前言：随着人工智能的发展，越来越多的新技术在各个场景中应用开来，数字化作为智能制造中的前沿，提供了大量的数据和应用系统流程，对于生产供应链来行业来说，很多业务场景将是颠覆式的提升。1、传统的检验特征传统的质量检验（Quality Inspection）是确保产品质量符合标准或客户要求的重要环节。不同行业的质量检验侧重点可能不同，但大多数检验过程都会关注一些共通的检验特征和程序。以下是一些常见的检验
今天呢有小伙伴问我，基于模板匹配技术方面的问题。那针对他提出来的问题我们来看看什么是模板匹配技术。有学习过《slam十四讲》的同学知道我们在进行单目稠密重建的时候，首先需要做的就是在极线上去进行块匹配，那什么是极线，什么是块匹配呢，这个也做一个粗略的解释： (1) 极线：当前相机观测3维空间中的路标点时，会在该相机的归一化平面上有对应的投影像素点，那么该点的空间位置一定在相机光心与该像素点的连线方
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2024-09-29 14:30:37
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opencv中除了提供绘制各种图形的函数外，还提供了一个特殊的绘制函数——在图像上绘制文字。这个函数即是cv::putText()。具体形式如下：void cv::putText(
cv::Mat& img, // 待绘制的图像
const string& text, // 待绘制的文字
cv::Point origin, // 文本框的左下角
int fontFa
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2024-09-13 19:52:21
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难度分析: 字幕文字的字体、大小、色彩和透明度等因素影响传统方法有：字幕定位需要区分字幕区域和背景区域，有效的区分特征包括以下几点：字幕的颜色、字体较为规整，且与背景有较为明显的颜色差异； 字幕区域的笔画丰富，角点和边缘特征比较明显； 字幕中字符间距固定，排版多沿水平或竖直方向； 同一视频中字幕出现的位置较为固定，且同一段字幕一般会停留若干秒的时间。基于边缘密度的字幕定位：首先，对于视频帧灰度图像
# 使用 Python OpenCV 处理字体
在计算机视觉领域，文本处理是一个非常重要的任务。Python 的 OpenCV 库提供了丰富的工具来处理图像，包括将文本添加到图像上。本文将介绍如何使用 OpenCV 在图像上绘制字体，并展示代码示例以便于理解。
## 安装 OpenCV
首先，我们需要确保安装了 OpenCV。可以使用以下命令通过 pip 安装：
```bash
pip i
原创
2024-10-22 03:48:10
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图像增强图像增强可以分为两类：空间域法和频域法空间域法可以简单的理解为包含图像像素的空间，直接对图像本身进行各种线性或非线性运算，对图像的像素灰度值做增强处理。频域法则是在图像的变换域中把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。 空间域法可分为点运算和模板处理两大类，点运算包括灰度变换、直方图修正等，模板处理包括图像平滑、锐化等频域法常用的方法包括低通滤波、高通滤波和
