作为机加工老司机，你阅图无数，加工无数。当我们说到“形位公差”，它是既理论又实际的专业知识，你对它有多了解呢？在生产中，如果我们对图纸标注的形位公差理解错误，就会使加工分析、加工结果与要求偏离，甚至带来严重后果。今天，就让我们一起来系统了解14项形位公差。先给大家看重点，下面这张表是国际统一化的14项形位公差符号，这非常重要哦。 01直线度直线度，即通常所说的平直程度，表示零件上的直线
在前一节中，我们创建了一个App Controller，构建了我们的AR应用框架来做应用程序的整体流程处理，但是，如果运行我们前面的框架，什么也不会看到，本节中，我们将使用摄像机生成的点云数据来检测和创建平面，同时我们还要可视化检测出来的平面，帮助用户指出一个可用的平面在哪里。一、新建一个平面 前面我们介绍过Prefabs，当检测到真实世界中的平面时，我们需要一种在虚拟空间中表示这一特征的方
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2024-03-20 12:49:28
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【OpenCV学习】（十一）图像拼接实战背景图像拼接可以应用到手机中的全景拍摄，也就是将多张图片根据关联信息拼成一张图片；实现步骤1、读文件并缩放图片大小；2、根据特征点和计算描述子，得到单应性矩阵；3、根据单应性矩阵对图像进行变换，然后平移；4、图像拼接并输出拼接后结果图；一、读取文件第一步实现读取两张图片并缩放到相同尺寸；代码如下：img1 = cv2.imread('map1.png')
i
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2023-07-13 15:19:54
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拼接图片- 图像矩阵变换 scikit-learn -sklearn MiniBatchKMeans PCA K-means
Opencv 拼接图片读取文件夹下图片，并拼接图片代码示例#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: UTF-8 -*-
import cv2
import numpy as np
impor
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2024-07-04 18:09:42
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这个系列的目的是通过对OpenCV示例，进一步了解OpenCV函数的使用，不涉及具体原理。
目录 简介 Example运行截图 Example分析 Example代码
简介
本文记录了对OpenCV示例
fitellipse
.cpp
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2024-03-13 14:45:07
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本文采用MATLAB标定工具箱和OpenCV3.10来实现双目测距，设备为两个CMOS工业相机和相应的双目云台。 首先感谢两位大神前辈邹宇华和scyscyao，虽然是六年前的博客，OpenCV也从1.0的版本更新到了3.1版本，但博客对机器视觉初学者来说仍然提供了巨大的帮助。本文主要参考了 OpenCV学习笔记（17）双目测距与三维重建的opencv实现问题集锦（二）双目定标
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2024-05-22 10:41:10
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文章目录前言一、程序主要架构二、程序实现原理1.sift特征点匹配算法2.ransac误匹配剔除三.代码实现过程总结 前言opencv库是python中重要的图像处理库，也被称为计算机视觉开发库，这篇文章我们用利用opencv库来实现全景图像的拼接，总体上来说包含sift匹配和ransac误匹配剔除两大模块，那么话不多说，我们开始今天的正题。一、程序主要架构为了大家开始就有一个清晰的认知，首先介
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2024-06-10 15:28:59
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写在前面首先这是一篇英文博客的翻译，先放上链接：https://www.pyimagesearch.com/2018/12/17/image-stitching-with-opencv-and-python/ 翻译是靠谷歌翻译和自己的理解，个别地方翻译有点问题，请对照原文，大神可以直接阅读原文。 知道Adrian Rosebrock有一段时间了，是一位高质量、高产的大神，写的博客有很多干货。 翻译
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2023-08-27 16:52:39
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前言在日常生活中，我们接触的照片经常会因为角度或者方向的问题，而导致图像中的文字倾斜或者角度偏转。透视变换（Perspective Transformation）可以将图片进行校正。也可以通过透视变换进行图像的平面识别；函数- findHomography（）------>发现两个平面的透视变幻，生成透视变换矩阵。计算多个二维点对之间的最优单映射变换矩阵 H（3行x3列） ，使用最小均方误差
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2024-03-29 16:13:33
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本文主要介绍opencv中的绘图函数：画线，圆，椭圆，多边形和添加文本将会学习到这些函数：cv2.line()，cv2.circle()，cv2.rectangle() ，cv2.ellipse() ，cv2.putText() 等。代码 上面所有的这些绘图函数需要设置下面这些参数： • img：你想要绘制图形的那幅图像。 • color：形状的颜色。以 RGB 为例，需要传入一个元组，例
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2024-03-07 15:53:38
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曲平面拟合一、基于engine实现的曲面拟合案例（曲面方程：z=ax**2+by**2+cxy+dx+ey+f）二、基于opencv实现的平面拟合案例（加入了随机抽样一致性思维，剔除异常点） 背景： 在图像处理邻域常常都会用到直线、曲线、平面、曲面的拟合任务，以方便基于拟合的直线、曲线、平面、以及曲面去扩展到各种图像处理任务之中。关于各种拟合，目前多使用基于最小二乘法的方式去实现，具体的工具库有
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2024-06-28 00:22:36
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前言图像/视频拼接的主要目的是为了解决相机视野(FOV-Field Of View)限制，生成更宽的FOV图像/视频场景。视频拼接在体育直播、全景显示、数字娱乐、视频处理中都被广泛应用，同时视频/图像拼接涉及到矫正图像、对其与匹配图像、融合、统一光照、无缝连接、多尺度重建等各个图像算法模型与细节处理，可以说是图像处理技术的综合运用。特别是最近几年收到深度学习的影响，各种基于深度学习的图像对齐与拼
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2024-03-29 21:02:33
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图像拼接在实际的应用场景很广，比如无人机航拍，遥感图像等等，图像拼接是进一步做图像理解基础步骤，拼接效果的好坏直接影响接下来的工作，所以一个好的图像拼接算法非常重要。再举一个身边的例子吧，你用你的手机对某一场景拍照，但是你没有办法一次将所有你要拍的景物全部拍下来，所以你对该场景从左往右依次拍了好几张图，来把你要拍的所有景物记录下来。那么我们能不能把这些图像拼接成一个大图呢？我们利用opencv就可
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2024-06-20 09:47:05
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OpenCV学习笔记（五十一）——imge stitching图像拼接stitching stitching是OpenCV2.4.0一个新模块，功能是实现图像拼接，所有的相关函数都被封装在Stitcher类当中。这个类当中我们可能用到的成员函数有createDefault、estimateTransform、composePanorama、stitch。其内部实现的过程是非常繁琐的，需要很多算法
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2024-02-27 09:55:01
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背景介绍 在同一位置拍摄的两幅或多幅图像是单应性相关的。我们可以使用该约束将很多图像拼接起来，拼成一幅大的图像来创建全景图像。其步骤总结起来就两个步骤： 1.利用sift算法找出两种图片的相似点，计算变换矩阵（单应性矩阵）。 2.变换一张图片到另一种图片上合适的位置，并重新计算重叠区域的像素值。基本原理 1.单应性矩阵 定义：在计算机视觉领域，空间同一平面的任意两幅图像被单应矩阵联系着（假设在针孔
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2024-03-16 10:35:14
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十三、案例实战-全景图像拼接特征匹配 Brute-Froce蛮力匹配 对比两张图象中哪些关键点比较类似，距离比较近，即比较向量之间的差异。 首先导入工具包，读取图像； import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inlineimg1 = cv2.imread(‘D:/graduate/te
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2023-11-17 19:30:45
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（1）环境配置：window7+visual studio 2008 + opencv2.4.10因为最近在做wince7的开发，所以PC上装了vs2008,现在想研究一下视频的拼接。首先自然想到的是opencv. 所以搭建一个环境，先入门一下。（2）安装opencv从官网download最新的opencv版本，release最新的beta版本是3.0了，2014.11.11发布的，还是选个较前一
一、背景 1.1概念定义我们这里想要实现的图像拼接，既不是如题图1和2这样的“图片艺术拼接”，也不是如图3这样的“显示拼接”，而是实现类似“BaiDU全景”这样的全部的或者部分的实际场景的重新回放。对于图像拼接的流程有很多定义方式，本教程中主要介绍实现主流方法，总结梳理如下：图像采集->投影变换->特征点匹配->拼接对准->融合->反投影图像采集不仅仅指的是普通的图
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2024-05-09 09:42:07
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1. 层,如果你有使用平面设计软件类似于Photoshop,你必须知道的概念层。层提出的概念,这使得设计,图形修改和其他操作更方便。设计师不仅可以修改和绘制当前图像对象,但也让其他图像对象,明确逻辑并及时反馈。在本节中,我们将介绍以层为主角的原型模式。首先,设计一层对象。类simpleLayer:背景=(0,0,0,0)内容=\u201C空白\u201Ddef getContent(自我):ret
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2024-08-02 22:41:39
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这篇文章是立体视觉系列的第二部分，讲解相机标定和消除畸变。双目相机校正一般分为两步，消除图像失真 (标定矫正，Calibration and undistortion)立体校正 (Stereo Rectification)在求深度或者做3D重建算法的时候，我们都会假设相机符合一定的数学模型，但是由于种种原因导致的失真，使我们最终呈现的图像偏离了这些模型。这就需要我们首先去标定和矫正。之后
