Python 脚本一个温和的介绍Python是一种非常流行的开源编程语言，通常用作脚本语言，嵌入在应用程序中，FreeCAD就是这种情况。它还具有一系列功能，使FreeCAD用户特别感兴趣：它非常容易学习，特别是对于那些从未编程过的人，它还嵌入到许多其他应用程序中，这使它成为一种非常有价值的学习工具，因为您可以在许多其他应用程序中使用它，如Blender、Inkscape或GRASS。FreeCA
问题描述：统计图像中玉米粒的数目。主要解决的问题的是有玉米粒重叠部分，如何准确的统计出重叠玉米粒的数目。思路描述：二值化处理+形态学图像处理+距离变换+连通域计算代码#include<iostream>
#include<opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
//加载图像
M
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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一：角点检测什么是角点，难道是角落里面的点？我们知道，比如说墙角，他有往左延申的边缘，又有往右延申的边缘，那么这样的概念同样可以帮助我们理解图像的角点检测。其实我们人眼对于角点的识别是通过一个小窗口来实现的，如下面这张图所示，如果在各个方向上移动这个小窗口，窗口内的灰度发生了较大的变化，那么说明窗口内存在角点。如果在各个方向上移动，灰度变化为0，则这一块区域是平坦区域如果只有一个方向移
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2024-01-02 17:12:42
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opencv角点检测(一)Harris角点检测算法原理简介harris角点检测算法首先对图像中的每个像素计算2*2的协方差矩阵M，然后求出如下表达式的值：R=det(M) -k*(trace(M)^2) (一般k的取值在0.04~0.06之间，opencv中取值范围更大)det(M)=λ1*λ2 trace(M)=λ1+λ2,
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2023-12-09 22:21:19
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理论我们看到了一些特征检测算法，他们很多都不错，但是从实时应用的角度看，他们都不够快，一个最好的例子是SLAM(同步定位与地图创建)移动机器人没有足够的计算能力。作为解决方案，FAST(加速切片测试特征)算法被提出，Edward Rosten和Tom Drummond 2006年在他们的论文“Machine learning for high-speed corner detection”提出，并
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2023-12-25 22:03:35
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文章目录局部特征SIFT实质特点尺度空间高斯金字塔高斯金字塔的构建分为两步：SIFT特征计算步骤SIFT——计算高斯差分（DoG）空间DoG函数DoG高斯差分金字塔DoG局部极值检测SIFT——特征点（又叫关键点）方向估计SIFT——计算特征点描述子完整代码如下局部特征SIFT基于尺度空间不变的特征，是用于图像处理领域的一种描述。可在图像中检测出关键点，是一种 局部特征描述子。实质在不同的尺度空间
2.3 使用FLANN进行特征点匹配本节我们将讲如何使用FlannBasedMatcher接口和FLANN()函数来实现快速高效匹配(快速最邻近逼近搜索函数库，Fast Library for Approximate Nearest Neighbors,FLANN)。2.3.1 FlannBasedMatcher类的简单剖析在OpenCV源码中，可以找到FlannBasedMatcher类：
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2024-01-10 13:05:00
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# Python OpenCV提取角点
## 介绍
在计算机视觉领域，角点是指图像中明显的、有纹理的、不受尺度、旋转和光照变化影响的特殊点。角点提取是图像处理和计算机视觉中的重要任务之一，它在众多应用中起着关键作用，比如目标检测、图像配准和三维重构等。
Python与OpenCV是目前广泛应用于计算机视觉领域的开发工具，它们提供了丰富的函数和工具包来处理图像和视频。本文将介绍如何使用Pyth
原创
2024-02-12 08:57:05
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Harris 角点检测目标 • 理解 Harris 角点检测的概念 • 学习函数：cv2.cornerHarris()，cv2.cornerSubPix() 原理 在上一节我们已经知道了角点的一个特性：向任何方向移动变化都很大。Chris_Harris 和 Mike_Stephens 早在 1988 年的文章《A Combined Corner and Edge Detector》
# 如何使用Python OpenCV识别角点
## 简介
在本文中，我将向您介绍如何使用Python OpenCV库来识别图像中的角点。对于刚入行的小白来说，这可能是一个有趣且有挑战性的任务。我将逐步指导您完成整个过程，并为每个步骤提供详细的说明和代码示例。
## 流程
首先让我们看一下整个流程的步骤：
```mermaid
gantt
title 识别角点流程图
sect
原创
2024-05-17 04:13:53
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什么是角点？ 关于角点的具体描述可以有几种：（1）、一阶导数(即灰度的梯度)的局部最大所对应的像素点；（2）、两条及两条以上边缘的交点；（3）、图像中梯度值和梯度方向的变化速率都很高的点；（4）、角点处的一阶导数最大，二阶导数为零，指示物体边缘变化不连续的方向。1、目前的角点检测算法可归纳为3类：（1）、基于灰度图的角点检测（2）、基于二值图像的角点检测（3）、基于轮廓曲线的角点检测。2、基于灰度
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2024-08-02 16:41:31
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大纲1. 概述1.1 什么是FastAPI1.1 什么是FastAPIFastAPI是一个现代、快速（高性能）的Web框架，用于构建API。它基于Python 3.7+的类型提示（type hints）和异步编程（asyncio）能力，使得代码易于编写、阅读和维护。FastAPI具有自动交互式文档（基于OpenAPI规范和JSON Schema）、数据验证、依赖注入（Dependency Inje
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2024-05-17 23:10:43
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Harris角点检测如果某一点在任意方向的一个微小变动都会引起灰度很大的变化，那么我们就把它称之为角点。 角点作为图像上的特征点，包含有重要的信息，在图像融合和目标跟踪及三维重建中有重要的应用价值。它们在图像中可以轻易地定位，同时，在人造物体场景，比如门、窗、桌等处也随处可见。因为角点位于两条边缘的交点处，代表了两个边缘变化的方向上的点，所以它们是可以精确定位的二维特征，甚至可以达到亚像素的精度。
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2024-03-27 15:50:22
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# Python计算润湿角
## 润湿角是指固体表面与液体表面接触时，液体在固体表面上形成的一种角度。它是一个重要的物理化学参数，通常用来描述固体与液体之间的相互作用。在实际应用中，润湿角对于理解润湿现象、表面活性剂的作用等有着重要的意义。本文将介绍如何使用Python计算润湿角，并通过代码示例展示具体实现过程。
### 润湿角的定义
润湿角是由固体表面、液体表面和固体与液体交界面组成的一个
原创
2024-06-02 05:53:35
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Opencv学习之角点检测角点检测在图像处理和计算机视觉领域，兴趣点（interest points），也被称作关键点（key points）、特征点（feture points）。它被大量用于解决物体识别、图像识别、图像匹配、视觉跟踪、三维重建等一系列的问题，如果能检测到足够多特殊的点，同时它们的区分度很高，并且可以精确定位稳定的特征，那么这个方法就具有使用价值。 图像特征类型被分为以下三种：
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2024-03-22 13:58:07
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在图像处理和与计算机视觉领域，兴趣点（interest points），或称作关键点（keypoints）、特征点（feature points） 被大量用于解决物体识别，图像识别、图像匹配、视觉跟踪、三维重建等一系列的问题。我们不再观察整幅图，而是选择某些特殊的点，然后对他们进行局部有的放矢的分析。如果能检测到足够多的这种点，同时他们的区分度很高，并且可以精确定位稳定的特征，那么这个方法就有使用
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2024-02-22 15:58:26
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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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角点检测基本概念1.兴趣点 在图像处理和计算机视觉领域, 兴趣点(interest points)也被称为关键点(key points)或者特征点(feature points)被大量用于解决物体识别、图像识别、图像匹配、视觉跟踪、三维重建等一系列问题。我们不再观察整幅图, 而是选择某些特殊的点, 然后对它们进行分析, 如果能检测到足够的这种点, 同时它们的区分度很高, 并且可以精确定位稳定的特
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2024-04-22 15:01:37
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SUSAN角点检测与匹配算法测试环境Ubuntu+OpenCV2.4.3SUSAN角点检测代码 SUSAN(Small univalue segment assimilating nucleus)是一种基于灰度图像以及窗口模板的 特征点获取方法，适用于图像中边缘和角点的检测，对噪声鲁棒，而且具有简单、有效、计算速度快等特点。本文结合SUSAN算法原理, 实现SUSAN角点检测,并结合 Brie
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2024-01-08 15:55:17
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