概述在现实世界中，角点对应于物体的拐角，道路的十字路口、丁字路口等。从图像分析的角度来定义角点可以有以下两种定义：角点可以是两个边缘的角点；角点是邻域内具有两个主方向的特征点； 一提到角点检测，最常用的方法莫过于Harris角点检测，opencv中也提供了Harris角点检测的接口，即cornerHarris()，但是Harris角点检测存在很多缺陷（如角点是像素级别的，速度较慢等），opencv
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2024-01-08 17:26:42
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在我上一篇文章中说到，要在无人机上跑视觉算法。而团队师兄的方案是程序运行在ROS系统下，这样控制和视觉分离，比较好分工。ROS是什么？机器人操作系统(Robot Operating System, ROS)是一个应用于机器人上的操作系统,它操作方便、功能强大,特别适用于机器人这种多节点多任务的复杂场景。 因此自ROS诞生以来,受到了学术界和工业界的欢迎,如今已经广泛应用于机械臂、移动底盘、无人机、
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2024-05-31 06:39:47
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下面是OPENCV用户手册之图像处理部分：梯度、边缘与角点（中文翻译），有错误欢迎指正注意:本章描述图像处理和分析的一些函数。大多数函数是针对二维数组的。所以我们用数组来描述“图像”，而图像不必是 IplImage，还可以是 CvMat's 或 CvMatND。梯度、边缘和角点翻译：HUNNISH, 阿须数码 Sobel使用扩展 Sobel 算子计算一阶、二阶、三阶或混合图像差分 void cvS
角点检测在图像匹配、目标识别、目标跟踪、运动估计与三维重建等CV领域起着非常重要的作用。角点定义关于角点的定义有以下几种： 1、角点是两条及两条以上的边缘的交点； 2、角点处的一阶导数最大，二阶导数为零； 3、角点是一阶导数（即灰度梯度）的局部最大对应的像素点； 4、角点指示了物体边缘变化不连续的方向； 5、角点指图像梯度值和梯度方向的变化速率都很高的点；Harris角点Harris角点
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2024-05-10 21:53:35
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c++ opencv像素值运算–辅助文档角点判断现有一组vector< Point > 类型的corners 角点坐标（通过拟合文档边框，计算交点获得） 还有一Mat类型的二值化文档轮廓图（将文档图片经过Canny轮廓提取+findContours() 轮廓检测函数处理获得） 由于角点是以霍夫变换后的直线计算交点得来的，所以有些点并不在真正的文档角点上，需要判断哪些角点找对了位置，哪些
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2024-05-15 10:34:33
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在Mat中访问独立元素，只需要输入行号和列号即可，下面通过一个例子来说明最基本的像素操作。我针对一个图像，先加入盐噪声，然后使用均值滤波手动缓解噪声的影响：加盐噪音的方法： void salt(cv::Mat image, int n)//（图像矩阵，噪音点的个数）
{
int i, j;
for (int k = 0; k < n; k++) //
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2024-04-04 20:13:52
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前言 本项目的出现理由只是笔者的一个念头，于是利用专业Qt和Opencv相关的知识开发一个辅助工具，本文章仅用于Qt和Opencv结合的学习。 Demo演示效果 功能列表应用程序可将某Q游戏界面套入内部区域，游戏方便操作；抓图区域调整，可通过右上角区域，调整区域1和区域2的位置；位置微调功能，点击按钮可像对应方向微调一个像素；识别不同，调用opencv算法，识
1.FAST（featuresfrom
accelerated segment test）算法特征点检测和匹配是计算机视觉中一个很有用的技术。在物体检测，视觉跟踪，三维常年关键等领域都有很广泛的应用。很多传统的算法都很耗时，而且特征点检测算法只是很多复杂图像处理里中的第一步，得不偿失。FAST特征点检测是公认的比较快速的特征点检测方法，只利用周围像素比较的信息就可以得到特征点，简单，有效。&nb
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2023-12-08 09:35:55
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利用霍夫变换提取矩形的角点坐标背景：一张图包含矩形，要提取其中矩形的角点。思路：对图片进行概率霍夫变换线变换，再筛选出特定矩形的边，求两个边的直线角点流程：边缘检测，得到边缘二值图像概率霍夫线变换HoughLinesP()设定矩形边界从直线中筛选出矩形的边并绘制求矩形边的交点并绘制代码：主函数文件//-------------------------------------------------
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2024-01-08 19:32:09
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Drawing Function|Day 21. 绘图函数1.1 画线1.2 画矩形1.3 画圆1.4 画椭圆1.5 画多边形1.6 在图片上添加文字1.7 结果显示2. 把鼠标当画笔3. 用滑动条做调色板 第一次学习OpenCV，在这里将学习如何利用OpenCV中常用的函数绘制不同几何图形。1. 绘图函数绘图函数在计算机视觉中主要是对捕捉的物体给出一个规则的轮廓。 常用的绘图函数有cv2.li
一：特征点的理解特征点是图像中与周围领域灰度值像素的暗点或亮点二：特征点的寻找 CV_WRAP void detect( const Mat& image, CV_OUT vector<KeyPoint>& keypoints, const Mat& mask=Mat() ) const;SIFT对象的detect函数可以寻找特征点第一个参数是输入图像
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2024-03-20 09:06:53
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双目测距的基本原理 如上图所示，双目测距主要是利用了目标点在左右两幅视图上成像的横向坐标直接存在的差异（即视差 ）与目标点到成像平面的距离Z存在着反比例的关系：Z=fT/d。“@scyscyao ：在OpenCV中，f的量纲是像素点，T的量纲由定标板棋盘格的实际尺寸和用户输入值确定，一般是以毫米为单位（当然为了精度提高也可以设置为0.1毫米量级），d=xl-xr的量纲也是像素
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2023-08-23 21:57:27
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某城市会展中心室内地图
背景一名室内设计师的日常工作从设计一张会展地图开始。常常有这样的场景：划分除规范的展位后，进入销售阶段，频繁的需要修改这张地图，如展示拆分、合并、换位置、标记已交易。问题从上图中标记色块的是有效展位，经过设计师设计确定了坐标、尺寸、编号（不重要）。需要解决的是从图片中提取出色块的精确位置和尺寸，然后通过html5展示到页面上；后续修改操作（合并、拆分等）完全
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2023-08-02 10:52:06
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角点检测（一）1、moravec角点2、3、基本原理：我们在图片以某像素点为中心，取一邻域（比如3*3），当窗口向各个方向移动时，其内部灰度值变化不是很明显，则该点即处在平坦区域(如左边图)；当其内部灰度值只在几个固定的方向上变化较为明显，那么该点则处在边缘区域(如图中间部分)；当向各个方向移动，其变化都是很明显，则该点为角点(如图右)。基本步骤：（1） 在当前像素点取一窗口，如3*3，当前像素为
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2024-03-28 11:25:09
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这一节应该是本项目（Feature Tracking and Synchronous Scene Generation with a Single Camera）的最后一节了，实现了两种选取跟踪点和恢复跟踪的方法，顺便把AR物体换成了AR小游戏。首先讲讲跟踪点的选取。之前的文章中我们选取ORB作为特征点检测的办法，然后手动选取N个ORB角点去利用LK光流法跟踪。这样的方法是事先定义好3D点的位置，
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2024-02-04 15:38:57
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OpenCV与图像处理学习十三——Harris角点检测（含代码）一、角点的概念二、Harris角点检测的实现过程三、Harris代码应用 一、角点的概念角点： 在现实世界中， 角点对应于物体的拐角， 道路的十字路口、 丁字路口等。从图像分析的角度来定义角点可以有以下两种定义：角点可以是两个边缘的交点；角点是邻域内具有两个主方向的特征点；角点计算方法：前者通过图像边缘计算， 计算量大， 图像局部变
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2024-03-24 11:04:08
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角点检测是OpenCV3经常用到的一个技术，OpenCV中常用到的角点检测有Harris 、shi-tomasi算法。各有特点，下面介绍这几种算法。什么是角点？它是两个边缘的交点，它表示这两个边缘的方向发生变化的点，角点也称为兴趣点。 OpenCV可以检测图像的主要特征，然后提取这些特征，使其成为图像描述符，这类似于人的眼睛和大脑。这些图像特征可作为图像搜索的数据库。1、Harris角点检测（1）
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2024-03-16 10:08:15
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# 使用OpenCV获取像素点的坐标
在计算机视觉中，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛使用的开源库，它提供了对图像和视频进行处理的强大功能。在许多图像处理任务中，获取图像中像素点的坐标是一个基础而重要的步骤。本文将介绍如何使用Python和OpenCV获取图像中指定像素点的坐标，并提供相关代码示例。
## 什么是像素点坐标？
在
上一节我们学会了如何读取摄像头，今天我们来学习一下opencv的鼠标事件一：相关apiWindows摁住Ctrl后鼠标点击相关api可跳转到封装页面： 如果api有看不懂的建议直接去OpenCV官网，然后可以再看看网友怎么解释的。1.设置鼠标事件setMouseCallback(const String & winname, #要设置鼠标事件的窗口名
MouseCallbac
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2024-04-29 23:36:05
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一.仿射变换概念1.下图是一般形式，其中x,y代表原坐标，v,w代表变换后的坐标，T是变换矩阵其中几种常见的变换形式矩阵为：2.坐标系变换再看第二个问题，变换中心，对于缩放、平移可以以图像坐标原点（图像左上角为原点）为中心变换，这不用坐标系变换，直接按照一般形式计算即可。而对于旋转和偏移，一般是以图像中心为原点，那么这就涉及坐标系转换了。我们都知道，opencv的原点在图像左上角，水平向右为 X
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2024-03-26 16:51:51
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