OpenCV立体匹配结果求三维坐标代码在OpenCV源码的258-261行，代码是将输出输出转化为8位的图像输出，原来输出的disp是16位float类型的，是无法作为RGB图像输出的，现在转成8位单通道图像才能imwrite输出。 源码262-278行是输出对应视差图像。 最后主要是通过矩阵Q转化为三维坐标，所用的主要是reprojectImageTo3D,看下图中的第四个参数释义，如果是没有匹
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2023-11-20 09:06:44
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简介 本篇讲解opencv video鼠标选中的物体跟踪，使用的是opencv提供的calcOpticalFlowPyrLK。 calcOpticalFlowPyrLK介绍 void calcOpticalFlowPyrLK(InputArray prevImg, InputArray nextImg, InputArray prevPts, InputOutputArray nextPt
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2024-02-21 11:34:02
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opencv 中的图像坐标问题：原图中的坐标、Point 类中的坐标1、原图中的坐标 (x, y) 在 opencv 中，读入的图像 source 其 X 坐标为 source.rows，即为图像的高；Y 坐标为 source.cols，即为图像的宽。 2、Point 类中的坐标 Point(x, y) 在 Point 类中，点的坐标 (x, y) 表示为该点在原图像中的 ( 宽度，高度 )，正好
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2024-03-14 07:30:58
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当今,由于数字图像处理和计算机视觉技术的迅速发展,越来越多的研究者采用摄像机作为全自主用移动机器人的感知传感器。这主要是因为原来的超声或红外传感器感知信息量有限,鲁棒性差,而视觉系统则可以弥补这些缺点。而现实世界是三维的，而投射于摄像镜头(CCD/CMOS)上的图像则是二维的，视觉处理的最终目的就是要从感知到的二维图像中提取有关的三维世界信息。简单说来就是对机器人周边的环境进行光学处理
几何变换 分两个步骤：空间坐标变换→插值算法空间坐标变换包括三类：仿射变换、投影变换、极坐标变换仿射变换：仿射变换的功能就是实现图片的平移、缩放、旋转。实现此功能的核心是拥有一个仿射变换矩阵，如下所示：其中矩阵A即为仿射变换矩阵，此矩阵需自己提供。进行仿射变换之后就需要用到插值算法才能将其运用到几何变换的图像中去。主要原因是插值后的坐标点有可能不是整数，插值是将小数变为整数。插值算法：
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2024-05-03 13:15:54
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OpenCV 是一个用于计算机视觉应用程序的库。在 OpenCV 的帮助下，我们可以构建大量实时运行更好的应用程序。主要用于图像和视频处理。可以在此处获取有关 OpenCV 的更多信息 ( https://opencv.org/)除了 OpenCV，我们将使用 MediaPipe 库。MediaPipeMediaPipe是一个主要用于构建音频、视频或任何时间序列数据的框架。在 MediaPipe
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2024-07-11 22:09:59
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最近跟着老师做一个交通识别的项目, 总算明白了一个道理, 这水啊, 不去亲自蹚上一遭就不知道有多深, 更根本的原因当然还是自己学的不够扎实, 不够好.经过了一个寒假的折磨,终于做出了一个原型来, 想到了自己当时被折磨的头疼的样子,想着将一部分源代码发上来, 希望可以帮助到别人.呵呵，废话不多说了这里我发的是一个手写字符识别的程序(这是在编写交通标志的过程中产生的,因为当时手头的交通标志的样本够,所
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2024-05-19 06:25:34
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文章目录1.实现的思路2.整体代码实战（1）ParkingSpacePicker.py（2）main.py（3）视频效果3.停车位视频下载 1.实现的思路（1）首先使用一个处理画框的程序，将图片中的有车和无车的停车位给画出来，并且保存坐标（如果画错了，将鼠标移至要删除的框中，右击鼠标，即可删除）；#定义回调函数
def mouseClick(events,x,y,flags,params):
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2024-03-01 11:38:08
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问题说明：OpenCV 2.X 版本中，调用cvCaptureProperty()定位视频到指定帧，采用下面两种方法都会出现定位不准的问题。 cvSetCaptureProperty( capture, CV_CAP_PROP_POS_AVI_RATIO, t); 或 cvSetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_POS_FRAMES, t); 都会显示
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2024-06-18 06:32:04
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一点背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库。它包含成千上万优化过的算法，为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包。根据这个项目的关于页面，OpenCV 已被广泛运用在各种项目上，从谷歌街景的图片拼接，到交互艺术展览的技术实现中，都有 OpenCV 的身影。 OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目。从那时起，它的开发就一直很活跃。进化到现在，它已支持
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2024-08-29 16:21:08
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opencv识别微信登录滑动验证目标位置目标识别微信登录新账号，需要拖动滑块验证时，目标块相对于图片的位置前提相关信息:滑块与目标位置的距离是随机的，且在一定范围内，设其最大最小值为[min, max]滑块滑到距离目标左右10个单位的误差内也可以通过验证每次的滑块验证码有三次重试的机会，如果三次验证不过，微信会自动换验证码可以无限次数刷新验证码应用机器学习应该能达到出色的识别率，但考虑到时间+学习
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2024-06-26 18:16:28
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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
# 深入了解Python OpenCV：输出图像所有像素坐标
在图像处理和计算机视觉领域，Python OpenCV 是一个非常流行和强大的工具。通过使用 OpenCV，我们可以对图像进行各种操作，如读取、处理、分析和显示。在本文中，我们将重点介绍如何通过 Python OpenCV 输出图像的所有像素坐标。
## 什么是像素坐标
在计算机视觉中，图像是由许多像素点组成的。每个像素点都有一个
原创
2024-04-20 03:35:26
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两个文件夹，一个为训练数据集，一个为测试数据集，训练数据集中有两个文件夹0和1，之前看一些资料有说这里要遵循“slabel”命名规则，但后面处理起来比较麻烦，因为目前opencv接受的人脸识别标签为整数，那我们就直接用整数命名吧： 为了简便，我们每个人用20张照片来训练，0代表薛之谦，1代表杨洋： 再准备两张图片用于测试# # -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
imp
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2024-06-21 10:24:53
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一、概述opencv4.0版本以后，加入了二维码定位解码的功能，其主要功能基于quirc开源库，下载地址GitHub。约1200行代码，识别与定位占了约800行，解码部分不作赘述，直接调用quric库解码。 之前版本不包括定位功能，也有博主做了相关的功能二维码特征定位，这篇中主要是根据二位码三个定位图案的轮廓特征取得三个定位点，由于三个图案都具有两个子轮廓，通过findcontours（）函数可以
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2024-06-23 23:12:58
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将彩色图片变成灰度图片的两种方式：1.使用openCV 2.使用IOS系统自带的开发库实现3.实现架构布局（设计模式：策略模式）第一：使用openCV1.下载openCV框架：http://opencv.org/2.导入项目3.创建渲染灰度图片类：#import "ImageUtils.h"
//第一步导入OpenCV 头文件
#import <opencv2/opencv.hpp
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2024-03-15 05:58:56
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实验基础 本次实验通过一个简短的例子，主要来说明下面4个问题： 1. 坐标体系中的零点坐标为图片的左上角，X轴为图像矩形的上面那条水平线；Y轴为图像矩形左边的那条垂直线。该坐标体系在诸如结构体Mat,Rect,Point中都是适用的。（OpenCV中有些数据结构的坐标原点是在图片的左下角，可以设置的）。 2. 在使用image.at<TP>(x1, x2)来访问图像中点
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2023-08-12 21:53:48
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# Android OpenCV人脸检测输出坐标实现流程
## 1. 简介
在本文中，我将教你如何使用Android OpenCV库来实现人脸检测并输出人脸坐标。OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，它提供了许多功能，包括人脸检测。
## 2. 实施步骤
下面是实施该功能的主要步骤。我将使用表格的形式展示这些步骤。
| 序号 | 步骤
原创
2023-12-19 11:19:47
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opencv 模式识别学习机器学习算法汇总：人工神经网络、深度学习及其它 机器学习&数据挖掘笔记 视觉算法，大致步骤： 特征感知， 图像预处理， 特征提取， 特征筛选， 推理预测与识别模式识别（Pattern Recognition） 机器学习（Machine Learning） 机器学习开始显现出几个局限： 1）最优的机器学习算法选择 2）高维度的特征的处理
# Python与OpenCV中的坐标处理
在计算机视觉领域，坐标系统是一个非常重要的概念。Python的OpenCV库提供了强大的图像处理功能，而坐标系统则使我们能够在图像中定位和处理对象。本文将深入探讨Python和OpenCV中的坐标概念，并通过示例代码进行详细说明。
## 坐标系概述
在OpenCV中，图像的坐标系通常采用如下定义：
- 图像的左上角为原点(0, 0)。
- x轴向右
