心得体会 初学opencv发现opencv3.2(下载链接在附录)是没有xfeatures2d等模块的。第三方库opencv_contrib是在GitHub上。（下载链接在附录）。那么问题就在于怎么把原Opencv与opencv_contrib合成一个工程，这不仅仅对于加载头文件等有帮助，而且对欣赏源码也很有帮助。通过cmake（下载链接在附录）编译合成一个工程无疑是最好的解决方法。 1.准备工具
0.数字图像处理中卷积数字图像是一个二维的离散信号，对数字图像做卷积操作其实就是利用卷积核（卷积模板）在图像上滑动，将图像点上的像素灰度值与对应的卷积核上的数值相乘，然后将所有相乘后的值相加作为卷积核中间像素对应的图像上像素的灰度值，并最终滑动完所有图像的过程。 这张图可以清晰的表征出整个卷积过程中一次相乘后相加的结果：该图片选用3*3的卷积核，卷积核内共有九个数值，所以图片右上角公式中一共有九行
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2024-10-25 13:25:10
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本博文为本人学习三维重建的学习笔记，本博文的大部分内容来源于网络各类教程博客，本博文仅供本人学习记录用理论学习视觉三维重建=定位定姿+稠密重建+surface reconstruction/mesh+纹理贴图 SLAM与三维重建的区别（SLAM和三维重建有什么区别？ - 知乎）：sfm对应是无序的图像，而SLAM一般是有序的sfm不需要标定，而SLAM一般要sfm是offline，SLA
实例级视差估计实现双目三维物体检测Disp R-CNN: Stereo 3D Object Detection via Shape Prior Guided Instance Disparity Estimation本期导读 本期分享探讨当前人工智能和计算光学热门应用方向自动驾驶领域一个重要问题：快速有效地检测三维物体。众所周知，使用双目图像进行物体三维检测在自
第3关：X 射线衍射曲线峰值任务描述本关任务：读文件中的数据绘制线图形并加绘制峰值。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：python 读取文件中的数据使用 matplotlib 绘制图形python 读取文件 python读取文件可以用以下函数实现：def read_file(file):
""" 读文件file， 返回值为二维列表，其中数据是字符串类型。 """
with op
Abstract集成了外观信息(appearance information)提升sort性能， 减少了identity witches。two stages。 offline阶段，学习 deep association metric; online阶段， 使用最近邻查询构建跟踪测量。deepsort代码的流程应该是这样的，先单独训练检测器，比如说是yolov4，这个训练过程和追踪没有任何关系，就
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2024-05-28 10:31:17
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# 使用Python和OpenCV实现点云重建的入门指南
在计算机视觉和图像处理领域，点云重建是一个常见而且重要的任务。点云是三维空间中的一组点集合，通常用于表示物体的形状和表面。在本文中，我们将通过步骤分解的方法帮助你理解如何使用Python OpenCV实现点云重建。
## 流程概览
首先，我们将这个过程分解为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
图像变换可以看作如下：**（1）**像素变换 – 点操作（2）邻域操作 – 区域（作用：图像的卷积，图像的整体特征的提取，图像的梯度，对图像做一些更深入的模式匹配，图像的前期处理、图像模糊等等操作）调整图像亮度和对比度属于像素变换-点操作2、重要的API（1）Mat new_image = Mat::zeros( image.size(), image.type() ); 创建一张跟原
我们在实时三维重建方面的工作今年已经密集展开。或许不久后某一天，你会在本站看到带有SLAM（即时定位与地图构建）功能的四轴飞行器，或者让你在书桌上打一场现代战争的增强现实应用。在敲锣打鼓欢天喜地亮出我们自己的三维重建实现前，先拿别人的东西给大家打打牙祭。 中科大刘利刚教授的3D建模软件与处理软件简介介绍了N多实用的3D相关软件。而基于照片的快
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2024-01-26 15:37:52
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文章目录一、平行视图1.1 示意图1.2 平行视图的基础矩阵1.3 平行视图的极几何1.4 平行视图的三角测量二、图像校正三、对应点问题3.1 相关匹配法3.2 归一化相关匹配法3.3 窗口问题3.4 相关法存在的问题3.5 约束问题 一、平行视图1.1 示意图 和 ，平行视图下， 在 3. 极点位于无穷远处。 和 的情况下， 上找到一组匹配点 。 映射到无穷远点 ，变换公式：。 ① 先将
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2024-09-17 20:48:16
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射影几何基础文章目录射影几何基础2D2D点2D直线二次曲线3D3D点3D 平面3D直线2D2D点欧氏空间中的笛卡尔坐标，缩放、旋
原创
2024-06-04 11:10:36
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目录背景拼接步骤1.新建并保存项目2.添加照片3.对齐照片4.添加标记（Markers）5.添加地面控制点6.建立批处理任务7.使用批处理文件进行批处理8.导出DEM9.导出DOM背景本文介绍使用地面控制点（GCPs）拼接无人机RGB影像，生成DEM、DOM。数据获取情况：无人机：DJI M600 PRO相机：Sony A7RM2(40mm)，不具备GPS记录功能场景：农田旁向航向重叠率：≥75%
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2023-11-12 20:07:52
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# Python OpenCV 双目立体重建
## 概述
双目立体重建是一种基于计算机视觉的技术，通过使用两个摄像机同时拍摄同一场景的图像，利用视差信息来重建场景的三维结构。Python中的OpenCV库提供了丰富的功能和算法来实现双目立体重建。本文将介绍双目立体重建的原理、步骤以及使用Python和OpenCV实现的示例代码。
## 原理
双目立体重建的原理基于视差，即同一场景的不同视角下，
原创
2023-09-09 04:11:54
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一、什么是视觉三维重建？我们知道，照相机的原理是将一个三维场景投影到二维平面。所谓视觉三维重建，顾名思义就是从已有的二维图像中复原原始三维场景。三维重建的原理大致如下：首先，通过多角度拍摄或者从视频中提取得到一组图像序列，将这些图像序列作为三维重建系统的输入；然后分析多个视角的图像，根据纹理特征提取出稀疏特征点（稀疏点云），通过这些特征点估计相机位置和参数；在得到相机参数并完成特征点匹配后，就可以
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2024-03-29 13:08:12
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照相机和三维结构的计算1 三角剖分给定照相机参数模型，图像点可以通过三角剖分来恢复出这些点的三维位置。基本 的算法思想如下。对于两个照相机 P1 和 P2 的视图，三维实物点 X 的投影点为 x1 和 x2（这里用齐次坐 标表示），照相机方程（4.1）定义了下列关系： 由于图像噪声、照相机参数误差和其他系统误差，上面的方程可能没有精确解。我 们可以通过 SVD 算法来得到三维点的最小二乘
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2024-03-22 14:16:45
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推荐：将 NSDT场景编辑器 加入你的3D开发工具链。1、Meshroom ⭐4,474Meshroom是一款基于AliceVision摄影测量计算机视觉框架的**开源三维重建软件。https://github.com/alicevision/meshroom2、Openmvg ⭐2,829Openmvg库根据三维计算机视觉和结构的运动。OpenMVG提供了一个端到端的3D重建
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2024-05-03 22:59:28
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文章目录1. 介绍2. 下载OpenSfm2.1 下载opensfm的原始github库2.2 安装依赖3. 测试4. 注意事项5. 配置文件 1. 介绍照相机是将一个三维场景或物体投影到二维平面上，降维的过程通常会存在信息的损失，而重建(Reconstruction)就是要从获取到的众多二维图像中复原原始三维场景或物体。具体流程就是：通过多角度拍摄或者从视频中提取得到一组图像序列，将这些图像序
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2024-05-13 09:04:43
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在这篇文章中，我们将介绍如何使用通过 MultiTracker 类实现的 OpenCV 的多对象跟踪 API。我们将共享C++ 和 Python 代码。1.为什么我们需要多目标跟踪大多数计算机视觉和机器学习的初学者都学习对象检测。如果您是初学者，您可能会想为什么我们需要对象跟踪。我们不能只检测每一帧中的对象吗？让我们来探究一下跟踪是有用的几个原因。首先，当在视频帧中检测到多个对象（例如人）时，跟踪
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2024-04-18 22:35:16
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opencv 特征点提取、匹配（一）opencv中特征点提取和匹配步骤： 提取特征点 生成特征点的描述子 特征点匹配opencv对应类： 图像特征点的提取 — FeatureDetector 特征点描述子生成 – DescriptorExtractor 特征点的匹配 – DescriptorMatcher （可从这三个基类派生出了不同的类来实现不同的特征提取算法、描述及匹配）特征提取
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2023-10-10 11:21:26
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一，基本概念1，无穷远点平面内有唯一的一个无穷远点。如果一个平面内两条直线平行，那么这两条直线就交于无穷远点。2，圆、切线把直线看作是具有无穷大半径的圆，而曲线的切线被看作是割线的极限。...
原创
2021-12-28 09:55:08
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