1.目标 • 理解 Harris 角点检测的概念 • 学习函数：cv2.cornerHarris()，cv2.cornerSubPix()2.原理 Harris 角点检测数学形式。将窗口向各个方向移动（u，v）然后计算所有差异的总和。表达式如下： 窗口函数可以是正常的矩形窗口也可以是对每一个像素给予不同权重的高斯窗口角点检测中要使 E (µ,ν) 的值最大。这就是说必须使方程右侧的第二
文章目录简介总结Harris角点检测1. 角点介绍定义相关的数学知识边界、平面和角点的数学定义2. 算法流程3. 程序示例OpenCV示例 简介本节为《OpenCV计算机视觉实战（Python）》版第11讲，Harris角点检测，的总结。总结Harris角点检测1. 角点介绍定义角点定义： 不管是在竖直还是水平方向移动，像素值都发生剧烈的变化。 图中，E和F是角点，C和D是边界但不是角点。相关的
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2023-11-26 10:31:49
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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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# Python识别物体角度实现流程
## 1. 确定使用的库和工具
在实现Python识别物体角度的过程中，我们可以使用以下库和工具：
- OpenCV：用于图像处理和计算机视觉任务；
- NumPy：用于高效处理图像和数学运算；
- Matplotlib：用于显示图像和可视化结果。
## 2. 导入所需库
在开始编写代码之前，我们需要先导入所需的库，以便后续使用。下面是导入库的代码：
`
原创
2024-01-23 04:23:34
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# Python检测物体角度的科普文章
在计算机视觉领域，物体角度的检测是一个重要的研究方向。它不仅应用于机器人导航，还广泛用于增强现实、图像处理等多个领域。本文将探讨如何利用Python实现物体角度检测，并提供相关的代码示例。
## 物体角度检测的基本原理
物体角度检测通常涉及以下几个步骤：
1. **图像采集**：通过相机获取图像。
2. **图像处理**：使用计算机视觉技术处理图像，
# 使用 OpenCV 获取匹配角度的完整流程
在图像处理和计算机视觉中，使用匹配算法识别和比较不同图像之间的相似性是非常常见的需求。这里，我将带你通过一个具体的示例，教你如何使用 Python 和 OpenCV 库来获取图像匹配的角度。
## 1. 流程概述
在实现“Python OpenCV 获取匹配角度”之前，我们首先需要了解整个流程。以下是具体步骤的表格：
| 步骤 | 名称
步骤一：准备图片正样本集：正样本集为包含“识别物体”的灰度图，一般大于等于2000张，尺寸不能太大，尺寸太大会导致训练时间过长。负样本集：负样本集为不含“识别物体”的任何图片，一般大于等于5000张，尺寸比正样本集稍大。一般为正样品集的3倍。 效果：需要识别的物体称为正样本集，不含该物体称为负样本集正样本集：20张 负样本集：60张步骤二：图片预处理统一大小 统一改为灰度图处理后正样本集：处理后负
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2024-05-09 10:21:16
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总结一下实现多角度模板匹配踩的坑 一 、多角度匹配涉及到要使用mask，首先opencv matchTemplateMask自带的源码如下：static void matchTemplateMask( InputArray _img, InputArray _templ, OutputArray _result, int method, InputArray _mask )
{
CV_As
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2023-08-22 17:12:34
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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
OpenCV轮廓检测，计算物体旋转角度 #include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <vector>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <op
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2024-03-22 14:05:31
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特征检测是计算机对一张图像中最为明显的特征进行识别检测并将其勾画出来。大多数特征检测都会涉及图像的角点、边和斑点的识别、或者是物体的对称轴。角点检测 是由Opencv的cornerHarris函数实现，其他函数参数说明如下：cv2.cornerHarris(src=gray, blockSize=9, ksize=23, k=0.04)
# cornerHarris参数：
# src - 数据类型
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2023-10-15 13:33:50
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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
opencv是一个很强大的机器视觉库，利用它我们可以开发出丰富多彩的使用项目。近日，我在研究一个图中物体定位系统。本程序用的是OpenCV2.4.9，附带OpenCV3.0。程序中的原图为我随手拍的一张图片图中有三个物体，都是蓝色的，我首先取原图的蓝色通道变为灰度图灰度图经过中值滤波后可以得到去噪后的图片根据原图的蓝色通道和红色通道的大概取值范围，我们可得到比较满意的二值图为了去掉物体中少量的黑色
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2023-11-16 14:41:52
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无人机项目整理本文档是记录一下之前做过的使用传统轮廓检测方法的无人机项目，项目本身不难，记录的目的是觉得里面有很多零零碎碎使用的opencv函数以及代码写的比较工整，故此在这里做一个记录，算是见证一下自己的成长。项目需求是从一张16bit图像中检测出无人机，采用的方式是阈值分割+轮廓检测，然后根据检测的轮廓生成无人机的检测框。0. 环境和目录结构开发环境windows10python 3.8.8O
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2024-02-12 21:41:38
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1. MeanShift假设有一堆点集和一个圆形的小窗口。现在需要将此窗口移动到具有最高点集密度的区域，如下图：第一个窗口C1是蓝色圆圈的区域。蓝色环的中心用蓝色矩形标记并命名为 C1_o。窗口中所有点的点集形成的质心在蓝色圆形点C1_r。显然，质心和环的质心不重合。移动蓝色窗口，使质心与先前获得的质心重合。在新移动的圆环的区域内再次找到圆环包围的点集的质心，然后再次移动。通常，形心和质
特征点检测与图像匹配称兴趣点、关键点，它是在图像中突出且具有代表意义的一些点，通过这些点我们可以用来识别图像、进行图像配准、进行3D重建等。本文主要介绍OpenCV中几种定位与表示关键点的函数。一、Harris角点角点是图像中最基本的一种关键点，它是由图像中一些几何结构的关节点构成，很多都是线条之间产生的交点。Harris角点是一类比较经典的角点类型，它的基本原理是计算图像中每点与周围点变化率的平
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2024-04-02 05:27:49
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用 opencv 进行过双目相机标定的同学都知道，单目标定 calibrateCamera() 函数能够对每一张标定图像计算出一对 rvec 和 tvec，即旋转平移向量，代表世界坐标系到相机坐标系的转换关系。而 stereoCalibrate() 函数则可以计算出旋转矩阵 R 和平移向量 T，代表左右相机坐标系之间的转换关系。同样是坐标变换，平移倒总是向量，但旋转怎么有时是向量，有时又是矩阵呢？
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2024-03-28 08:07:32
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1.windows系统下需要编译安装opencv3.4(注意opencv4.1没有分类器)遇到windows下的opencv编译问题参考：windows7+vs2019编译opencv注意：本机编译的opencv_createsamples.exe程序和opencv_traincascade.exe程序只有通过本机编译才能在本机正常使用。2.然后按照这个教程执行：opencv实时识别指定物体注意：
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2023-09-27 19:55:39
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目的：在进行图像边缘提取后，将数据从平面坐标转换到极坐标空间，即完成了直线的信息提取。1、原理斜率k和截距b来确定一条直线。y = kx+b半径r、角度θ来确定一条直线。r = xcosθ + y sinθ注：在图像处理中，定义的平面坐标原点位于左上角，横轴为x，右方向为正方向，纵轴为y，下方向为正方向。 对于直线上任意一点，都有：
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2024-03-26 10:28:14
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跟踪就是在连续视频帧中定位物体，通常的跟踪算法包括以下几类：1. Dense Optical Flow 稠密光流2. Sparse Optical Flow 稀疏光流 最典型的如KLT算法（Kanade-Lucas-Tomshi）3. Kalman Filter4. Meanshift and Camshift5. Multiple object tracking需要注意跟踪和识别的区别，通常来说
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2023-05-31 13:45:39
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