OpenCV-C++ 绘制基本形状与编写文字
目录Point与ScalarPointScalar绘制几何图形画线绘制矩形绘制椭圆绘制圆绘制多边形随机画线添加文字这一小节首先介绍一下Point与Scalar两个类的使用,以及介绍如何在图像上绘制一些几何形状和添加文字, 具体包括: 线, 矩形, 圆, 椭圆, 多边形等完整的代码在最下方;Point与Scal
时间：2018-10-10 作者：魏文应一、说 明在 win10 上，安装其实是非常简单的，只需：pip install opencv-python或者，使用 conda 方式安装：conda install opencv这样就可以正常添加 opencv 库了。很可惜，win7 上不行，会出现以下问题：>>> import cv2Traceback (most recent ca
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2024-03-09 11:23:36
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1 NX9+VS2012 2 3 #include <NXOpen/NXObject.hxx> 4 #include <NXOpen/Part.hxx> 5 #include <NXOpen/PartCollection.hxx> 6 #include <NXOpen/Point.hxx> 7 #i
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2019-05-31 20:45:00
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PluginSDK中的点主要有二维和三维两种类型，分别用来描述平面和立体点。其类图如下。 这两个类比较简单。其字段成员主要用来描述点对象在各坐标轴上的分量。属性Length用来返回二维和三维点的距离坐标原点的长度。二维点定义了点积运算dot，三维点同时定义了点积dot/dotProduct和叉积运算cross。Norm、norm2、normalize分别完成了二阶范数、平方二阶范数、规范
原创
2022-03-28 18:13:41
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运行结果： 事实上很简单，定义好一个正方体，处理好纹理。关于MeshGeometry3D
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2023-05-15 01:08:13
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OpenCV主要的核心模块如下图所示，这些模块非常重要，下面将按照图片上的顺序对这些核心模块的作用进行简单的介绍，在我自己的电脑里，放在C:\Users\cyk6625\Downloads\opencv\build\include\opencv2路径下。 1、calib3d模块 它就是Calibration（校准）加3D这两个词的组合缩写。这个模块主要是相机校准和三维重建相关的内
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2024-04-18 12:32:04
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OpenCV BM对于处理非畸变的立体图像, 主要有以下 3 个步骤:1. 预处理滤波: 使图像亮度归一化并加强图像纹理2. 立体匹配: 沿着水平极线用 SAD 窗口进行匹配搜索3. 再滤波: 去除坏的匹配点.匹配之后, 如果左右视差检查使能了 disp12MaxDiff >= 0, 还有使用cv::validateDisparity进行左右视差检查.最后, 由于匹配窗口捕捉的是物体一侧的前
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2024-03-22 08:42:34
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opencv2.4.9组件结构介绍【calib3d】——其实就是就是Calibration（校准）加3D这两个词的组合缩写。这个模块主要是相机校准和三维重建相关的内容。基本的多视角几何算法，单个立体摄像头标定，物体姿态估计，立体相似性算法，3D信息的重建等等。【contrib】——也就是Contributed/Experimental Stuf的缩写， 该模块包含了一些最近添加的不太稳定的可选功能
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2024-03-15 05:42:06
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视频背景建模主要使用到：高斯混合模型（Mixture Of Gauss，MOG）基于混合高斯模型去除背景法高斯模型去除背景法也是背景去除的一种常用的方法，经常会用到视频图像侦测中。这种方法对于动态的视频图像特征侦测比较适合，因为模型中是前景和背景分离开来的。分离前景和背景的基准是判断像素点变化率，会把变化慢的学习为背景，变化快的视为前景。一、理论混合高斯背景建模是基于像素样本统计信息的背景表示方法
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2024-05-08 16:02:51
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基本数据类型 OpenCV中有多种基本数据类型，虽然这些数据类型在C语言中不是基本类型，但结构都非常简单，在”OpenCV/cxcore/include“目录下的cxtypes.h文件下可以查看其详细定义。 （1）CvPoint简单结构体。CvPoint有两个变体，就是CvPoint2D32f和CvPoint3D32f,两者都是浮点型。举个简单的例子:CvPoint2D32f *center=c
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2024-02-21 20:51:15
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Open3D点云基础教程。翻译整理官网文档。
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2022-07-08 06:35:57
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文章目录一、图片特效源代码编译运行二、播放视频源代码编译运行三、录制视频源代码编译运行四、总结五、参考 一、图片特效源代码把一张图片边缘四周添加阴影并且展示出来。1.使用命令gedit test1.cpp把下面代码粘贴进行后保存，同时把需要用到的图片和代码放在同目录下。#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/opencv
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2024-04-03 11:51:52
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一、问题分析与思路这个是最近有人问我的一个问题，想把一个拍好的皮肤图像，转换为3D粗糙度表面显示，既然是粗糙度表面显示，我想到的就是把图像转换为灰度图像，对每个像素点来说，有三个不同维度的信息可以表示它们，分别是坐标x、y与像素灰度值c ,对每个像素点Pixel(x,y ,c)就是一个三维向量，使用matplotlib的的3D表面图即可实现显示，这里还另外一个问题需要解决，就是像素的取值范围在0~
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2024-02-20 16:32:37
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平面扫描（plane-sweeping）介绍：plane-sweeping算法在三维重建中非常重要，其特别适合并行计算，因此通过GPU加速后可以使复杂的稠密重建达到实时。大多实时三维重建的深度图生成部分采用plane-sweeping算法。而且plane-sweeping不用rectify，甚至radial distortion的图像也可以用。研究semantic 3D的Christian Han
1 目标 （1）在OpenCV中怎样使用XML和YAML文件打印和输出文本 （2）怎样对OpenCV数据结构进行输入和输出 （3）自定义数据结构怎样操作 （4）OpenCV数据结构，诸如FileStorage，FileNode或FileNodeIterator的使用。 2 源代码#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <ios
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2024-10-18 07:04:12
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Point attention network for semantic segmentation of 3D point cloudsMingtao Fenga, Liang Zhangb, Xuefei Linc, Syed Zulqarnain Gilanid and Ajmal Miand*年份：2020期刊：Pattern RecognitionIF：7.1961、创新1）通过atten
原创
2023-03-06 00:29:17
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Point Attention Network for Semantic Segmentation of 3D Point CloudsFeng 等人（2020）由于邻域点的几何分布与点的排序是不变的，我们提出了一种局部注意边缘卷积(LAE-Conv)方法，以多方向搜索的邻域点为基础构建局部图。我们为每个边缘分配关注系数，然后将点特征聚合为其邻居的加权和。然后将学习到的LAE-Conv层特征提供给
原创
2023-10-09 00:01:58
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任务概述通过注意力机制提取点云中点的特征，通过这个特征预测点云中点的类别。 论文创新点 Transformer结合U-net，融合不同尺度的点云特征。提出一种分层注意力机制，较密集的近程点和较稀疏的远程点被采样在一起以形成关键字，从而实现了显著扩大的有效接受范围，而引起的额外计算可以忽略不计。在Point Embedding中，传统方法是用点云中点的位置编码，这里提出了一种新的方法：Context
原创
2024-03-21 10:30:57
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Transformer for 3D Point Clouds摘要深度神经网络被广泛用于理解三维点云。在每一个点卷积层，特征从三维点的局部邻域计算出来，并结合起来进行后续处理，以提取语义信息。现有的方法在整个网络层中采用相同的单个点邻域，由固定的输入点坐标的相同度量定义。这种常见的做法很容易实现，但不一定是最佳的。理想情况下，不同层的局部邻域应该是不同的，因为更多的潜在信息是在更深的层被提取的。我
原创
2023-11-06 10:09:53
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1. 概述Dario Pavllo等人于2019年提出了VideoPose3D模型，旨在把输入视频转换成人体各关键点相对于根关节的相对三维位置。为了实现这一目的，作者采取的是两步走的策略。首先要利用现成的2D姿态检测算法提取出视频各帧里人体各关键点的2D坐标，然后用自己的模型对它进行进一步处理，最终输出各关键点的相对3D坐标。在所有数据都有标签的情况下，只需要用作者提到的时域膨胀卷积模型(Temp
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2024-08-21 21:35:24
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