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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前言：虽然计算三维坐标已经很多大佬研究过了，但是网上能用的好少啊。原理不多解释了，直接上程序。1.导入库import numpy as np
import cv2包括矩阵处理和图像处理的两个基本库2.相机参数设置由于本人太穷，根本搞不起较好的双目相机，于是借用opencv自带的图片。安装opencv后，在opencv\sources\samples\data下，有官方自带的图片，包括左右相机01-
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2023-09-26 14:08:57
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# Python OpenCV 获取直线的科普文章
在计算机视觉领域，直线检测是一个基本而重要的任务。直线可以用来表示图像中的边界、物体的轮廓等信息。Python的OpenCV库提供了多种方法来实现直线检测，其中著名的Hough变换算法特别有效。本文将介绍如何使用OpenCV库获取图像中的直线，包括代码示例和相关的解释。
## 1. 什么是Hough变换？
Hough变换是一种特征提取技术，
旋转一定角度的方法有两种方法一： M = cv2.getRotationMatrix2D((cx, cy), angle, 1)
(im_h, im_w) = image.shape[:2]
(cX, cY) = (im_w // 2, im_h // 2)
# img = np.array(img)
cos_ = np.abs(M[0, 0])
sin_ = np.abs(
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2023-08-01 20:50:07
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目标掌握使用OpenCV绘制不同的几何形状掌握如下函数：cv2.line(), cv2.circle(), cv2.rectangle(), cv2.ellipse(), cv2.putText()等代码在上面提到的这些函数中，会出现如下一些共同的输入参数：img：想要在它上面绘画形状的图片color：形状的颜色。对于BGR格式，使用元组来传递，比如（255，0，0）是蓝色。对于灰度图，则传递一个
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2024-10-08 20:57:11
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目录一、Opencv中常用的图像的读取方法二、形态学操作中核的生成getStructuringElement()函数三、Opencv中图像的三种二值化:threshold、adaptiveThreshold、Otsu 二值化四、图像模糊均值滤波Blur()函数 一、Opencv中常用的图像的读取方法1、直接根据图片路径进行读入String img_path = "C:/Users/mak
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2024-02-13 21:06:56
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基于OpenCV 的图像极坐标变换目的Halcon算法实现OpenCV算法实现原理极坐标变换极坐标反变换原始图像->变换->反变换代码 目的极坐标变换的主要目的为将环形区域变换为矩形区域，从而便于字符识别等操作。最初接触极坐标变换为Halcon中的例程（检测啤酒瓶瓶口缺陷* inspect_bottle_mouth.hdev*）。 本项目就是基于OpenCV将图像用极坐标表示，实现圆
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2024-08-29 18:01:34
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流程图：
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(导入所需模块)
C(定义两直线的交点函数)
D(输入两直线的参数)
E(计算两直线的交点坐标)
F(输出交点坐标)
G(结束)
A --> B
B --> C
C --> D
D --> E
E --> F
F -->
原创
2023-11-01 11:15:35
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文章目录一、项目简介二、思考步骤1. 图像二值化2. 滤波去噪3. Canny算法检测边缘4. 查找轮廓并计算5. 绘制轮廓并表示质心三、测试结果四、工程代码 一、项目简介昨天一个同学来问我一个如何利用OpenCV确定图像上标记点坐标的问题。先大概介绍一下光学管道测速吧，主要是利用openmv对运动的管材拍照，同时舵机对管材进行打点，最后面通过计算一系列的计算测定生产线上管材的移动速度。这里面需
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2023-11-10 13:25:43
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//功能：实现鼠标左键点击可以返回图像像素值坐标、HSV值、RGB值
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<stdio.h>
using namespace cv;
using namespace std;
//设置回调函数1返回坐标值
void get_coordinate(int e
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2023-10-19 09:55:20
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刚开始接触图像处理，关于图像坐标系与行列宽高的关系感到纠结，但是似乎没有更好的处理方法了，其对应关系大致如下row == height == Point.y
col == width == Point.x这是因为在计算机中，图像是以矩阵的形式保存的。一张宽度640像素、长度480像素的灰度图保存在一个480 * 640的矩阵中。先行后列。而我们习惯的坐标表示是先X横坐标，再Y纵坐标。在OpenC
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2024-03-18 08:33:12
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霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状（如，直线，圆等）。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。直线检测直线的表示方式对于平面中的一条直线，在笛卡尔坐标系中，常见的有点斜式，两点式两种表示方法。然而在hough变换中，考虑的是另外一种表示方式：使用（r,theta）来表示一条直线。其中r为该直
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2023-08-30 18:22:04
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1.最简单的霍夫变换是在图像中识别直线。在平面直角坐标系(x-y)中，一条直线可以用下式表示：y=kx+b。 这表示参数平面(k-b)中的一条直线。因此，图像中的一个点对应参数平面中的一条直线，图像中的一条直线对应参数平面中的一个点。对图像上所有的点作霍夫变换，最终所要检测的直线对应的一定是参数平面中直线相交最多的那个点。这
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2023-08-09 15:26:02
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# Python opencv 获取模板坐标
## 引言
在进行图像处理和计算机视觉任务时，我们经常需要从大图像中定位和提取特定的目标对象。在这样的任务中，模板匹配是一个常用的方法，可以帮助我们找到并定位一个预定义的模板在图像中的位置。Python的OpenCV库提供了一些功能强大的函数，可以用于实现模板匹配。
## 流程图
下面是整个流程的流程图：
```mermaid
flowchart
原创
2023-10-13 06:57:02
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# Python OpenCV获取图像坐标
## 1. 简介
OpenCV（Open Source Computer Vision）是一个开源的计算机视觉库，广泛应用于图像处理、计算机视觉和机器学习领域。在图像处理和计算机视觉任务中，获取图像的坐标是常见的需求之一。本文将介绍如何使用Python和OpenCV获取图像的坐标，并提供相应的代码示例。
## 2. 安装OpenCV
在开始之前，
原创
2023-10-03 07:37:02
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opencv Python 详述
霍夫直线检测
原理
其中φ为直线正切角，b为直线截距，ON为原点O到直线的垂11至直线的代数距离。由图示直线方程可由θ和ρ表示。 对于图（a）：φ=π/2+θ b=ρ/sinΘ 整理后有 其余象限同理可得同样的结果。
故可知平面内一条直线可唯一计算出唯一的ρ和θ，即xoy平面内任意条直线对应参数空间
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2024-04-02 00:02:04
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对图像处理时，会遇到这样一个场景：找到图像主体轮廓，这是其一，可能为了凸显轮廓，需要用指定的颜色进行标记；轮廓标记完可能任务还没有结束，还需对轮廓所勾勒的像素面积区域统计计算。本篇文章的主要内容就是要解决上面场景遇到的三个问问题找到图像主题轮廓；用指定颜色对源图像进行轮廓标记；计算轮廓中的主体;实验环境配置为 Python + Opencv 3.4， 处理的图像如下：第一步，提取轮廓，Opencv
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2023-07-30 20:49:45
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目录1--cv::line()绘制直线2--cv::Rect()绘制矩形3--cv::ellipse()绘制椭圆4--cv::circle()绘制圆5--cv::fillPoly()填充多边形6--cv::putText()绘制字体6--cv::RNG随机产生坐标点1--cv::line()绘制直线使用 cv::Point p1 定义坐标点；使用 cv::line() 绘制直线，传入的参数依次为：
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2024-04-28 00:50:44
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1. 直线检测Hough Line Transform：前提：边缘检测已经完成，基于霍夫变换1.1 原理 可以通过（theta，r）唯一表示一个点。 把过三个点的全部直线以某一角度全部计算出来，如果三个点的直线有相同的，则说明有一条直线过了这三个点。至于为啥用（theta, r）而不是斜率k和截距b来表示一条直线，是因为利用y = kx + b来表示直线时，存在斜率k无穷大的情况，无法计算。并且t
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2023-11-10 21:40:40
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霍夫变换(Hough Transform)的主要思想： OpenCV的霍夫变换(Hough Transform)直线检测 一条直线在平面直角坐标系(x-y)中可以用y=ax+b式表示，对于直线上一个确定的点(x0,y0)，总符合y0-ax0=b，而它可以表示为参数平面坐标系(a-b)中的一条直线。因此，图像中的一个点对应参数平面的一条直线，同样，图像中的
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2023-12-27 20:52:09
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