package com.opencv;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.highgui.HighGui;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
public class Ope
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2024-10-28 20:38:30
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一、引言 上篇文章中四种方法对图像进行倾角矫正都非常有效。Hough变换和Radon相似，其抗干扰能力比较强，但是运算量大，程序执行慢，其改进方法为：我们可以不对整幅图像进行操作，可以在图像中选取一块（必须含有一条与倾角有关的直线）进行操作，从而减小运算量。这里Hough变换法和Radon变换法进行倾角检测的最大精
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2024-03-12 13:02:16
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本文主要记录相机标定的代码实现，关于相机标定的原理可以参考：本文相机标定的照片采用OpenCV提供的图片，位置：...\opencv\opencv\sources\samples\data中left01~left14.jpg相机标定在OpenCV中实现的主要步骤为：1. 查找每幅图像中的角点坐标和亚像素角点坐标2. 构建每幅图像世界坐标系中的角点坐标3. 调用相机标定算子计算相机的内参和外参4.
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2023-12-15 20:28:58
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gamma校正原理： 假设图像中有一个像素，值是 200 ，那么对这个像素进行校正必须执行如下步骤： 1. 归一化 ：将像素值转换为 0 ～ 1 之间的实数。 算法如下 : ( i + 0. 5)/256 这里包含 1 个除法和 1 个加法操作。对于像素 A 而言 , 其对应的归一化值为 0.
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2024-03-08 14:18:55
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使用Opencv实现张正友法相机标定之前，有几个问题事先要确认一下，那就是相机为什么需要标定，标定需要的输入和输出分别是哪些？相机标定的目的：获取摄像机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正，得到畸变相对很小的图像。相机标定的输入：标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（一般情况下假定图像位于Z
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2024-04-15 18:22:14
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摄像机标定本文目的在于记录如何使用MATLAB做摄像机标定,并通过OpenCV进行校正后的显示。对于摄像机我们所关心的主要参数为摄像机内参，以及几个畸变系数。上面的连接中后半部分也给了如何标定，然而OpenCV自带的标定程序稍显繁琐。因而在本文中我主推使用MATLAB的工具箱。下面让我们开始标定过程。标定板方法二：逼格满满(MATLAB)J =(checkerboard(300,4,5)>0
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2023-09-10 07:47:19
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一、 需求分析首先是需求：1、利用 OpenCV 里面的仿射变换函 数实现对图像进行一些基本的变换，如平移、旋转、缩放2、学习透视变换原理，对一个矩形进行透视变换，并将变换结果绘制出来。先调用 OpenCV 函数实现透视变换，自己编写代码实现透视变换。3、识别一张倾斜拍摄的纸张，找出轮廓，提取出该纸张的位置4、 假设你已通过图像处理的算法找到发生形变的纸张的位置，那么对这个倾斜 纸张进行
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2024-03-12 10:31:34
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海尔630冰箱的标定和畸变校正。上篇文章中直接使用OpenCV的例程进行畸变校正的效果不太理想。使用以下方法（张正友）效果更好。标定代码：/************************************************************************
运行环境：VS2013+OpenCV 2.4.13
运行结果：检测拍摄的棋盘畸变图像，获取摄像头的畸变信息
***
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2023-12-20 06:07:53
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前言今天要分享的内容是关于页面扭曲矫正的内容，为了让大家有一个相关的概念，下面先预览一下效果图页面扭曲矫正的原理 作者写这篇文章的目的也很有意思，因为 作者的妻子是一个老师，她的学生经常要发一些图片的作业给她，但是难免由于拍照技术和条件等各种原因，导致批改作业的难度提升，因此作者为了他的老婆，做出来了这一套方案。（爱的魔力）对于一些经典的文本矫正的思路（例如Leptonica dewarpi
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2023-12-08 12:42:05
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使用Opencv实现张正友法相机标定之前，有几个问题事先要确认一下，那就是相机为什么需要标定，标定需要的输入和输出分别是哪些？ 相机标定的目的：获取摄像机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正，得到畸变相对很小的图像。相机标定的输入：标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（一般情况下假
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2023-09-18 09:11:41
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那什么是图像的矫正呢？举个例子就好明白了。随手拍了几张照片，因为拍照技术不咋地，照片都拍得歪歪扭扭的，比如下面这些照片：原始图对于图像矫正的问题，在图像处理领域还真得多，比如卡片的矫正、文本的矫正、车牌的矫正等等。这些都是因为拍摄者总不可能100%正确地拍摄好图片，这就要求我们通过后期的图像处理技术将图片还原好，才能进一步做后面的处理，比如数字分割啊数字识别啊，不然歪歪扭扭的文字数字，想识别出来估
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2024-07-31 18:15:49
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在这一讲中我们来学习一下opencv中最基本的边缘检测的知识，首先我们来介绍一下图像梯度1.图像梯度可以把图像看成二维离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导： 图像梯度: 梯度算子 Gradient operators函数f(x,y)在(x,y)处的梯度为一个向量：计算这个向量的大小为：近似为:梯度的方向角为：可能上面的数学表达式大家觉得还是过于抽象，那么我们将图片看成是二维的离散函数
一、立体校正的原因**原因一：**当畸变系数和内外参数矩阵标定完成后，就应该进行畸变矫正，以达到消除畸变的目的。**原因二：**在立体成像原理中提到，要通过两幅图像估计物点的深度信息，就必须在两幅图像中准确的匹配到同一物点，这样才能根据该物点在两幅图像中的位置关系，计算物体深度。为了降低匹配的计算量，两个摄像头的成像平面应处于同一平面。但是，单单依靠严格的摆放摄像头来达到这个目的显然有些困难。立体
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2024-01-26 09:16:42
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# OpenCV 畸变校正的 Python 实现指南
在计算机视觉和图像处理中，畸变校正是一个非常重要的步骤，尤其在使用广角镜头拍摄时。本文将指导你如何使用Python中的OpenCV库来实现图像畸变校正。接下来的内容将分为几个重要步骤：
## 整体流程
在实现畸变校正之前，我们需要了解处理过程中的主要步骤，下面是一个简要的流程表：
| 步骤 | 描述
# OpenCV 梯形校正教程
在图像处理领域，梯形校正是一项重要的技术，可以用于纠正透视变形的图片，使物体的边缘变平行。本文将通过 Python 的 OpenCV 库教会大家如何实现梯形校正。
## 整体流程
以下是梯形校正的整体流程表格：
| 步骤 | 描述 |
|--------------|----------------
原创
2024-09-08 04:07:53
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# Python OpenCV图像校正入门指南
图像校正是图像处理中的重要任务，主要用于消除图像中的畸变、倾斜等问题。本文将为刚入行的小白开发者提供一个清晰的工作流程，并详细解释每一步的实现代码。
## 流程步骤
下面的表格展示了进行图像校正的基本步骤：
| 步骤 | 描述 | 编码实现 |
| ---- | ----------
在进行计算机视觉应用时，图像校正是重要的一环，尤其在处理拍摄失真的图像时。使用OpenCV的Python接口可以有效地进行图像校正，特别是在去除镜头畸变时，本篇博文将详细阐述如何实现这一过程。
我们首先需要明确图像校正的背景，这里需要涉及到时间轴和协议的发展。随着计算机视觉技术的发展，图像处理库不断更新迭代，OpenCV自2000年发布以来，逐步成为了图像处理的“标准”。以下是OpenCV的发展
# 使用 OpenCV 校正图像的实用指南
在计算机视觉领域，图像校正是最常见的任务之一，特别是在拍摄有透视失真的图像时。使用 OpenCV 库，Python 用户可以方便地对图像进行校正。本篇文章将带你了解如何在 Python 中使用 OpenCV 校正图像，包括流程、实现步骤以及相关代码。
## 流程概述
在开始之前，我们先来概述一下校正图像的流程。下面是一个简单的流程图，帮助你理解每一
# Python OpenCV Gamma 校正指南
在计算机视觉与图像处理的领域，Gamma 校正是一种对图像进行调整的方式，以便更好地呈现出照片的亮度和细节。本文将指导你如何使用 Python 和 OpenCV 库实现 Gamma 校正。对于初学者来说，本文提供了一个清晰的流程和详细的代码指导。
## 工作流程
以下是实现 Gamma 校正的步骤：
| 步骤 | 操作
原创
2024-09-16 03:29:22
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17 形态学转换目标 • 学习不同的形态学操作，例如腐蚀，膨胀，开运算，闭运算等 • 我们要学习的函数有：cv2.erode()，cv2.dilate()，cv2.morphologyEx()等原理 形态学操作是根据图像形状进行的简单操作。一般情况下对二值化图像进行的操作。需要输入两个参数，一个是原始图像，第二个被称为结构化元素或核，它是用来决定操作的性质的。两个基本的形态学操作是腐蚀和膨胀。他们
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2024-05-14 13:18:49
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