Histogram of Oriented Gradients(HOG)特征描述子原理解释以及在OpenCV中的使用一、什么是特征描述子？特征描述子是对一张图片或者一个图片块的一种表示，通过提取有用信息并扔掉多余的信息来简化图像。通常，特征描述子将一张大小为width×height×3 (通道数)的图片化成一个长度为n的特征向量/数组。以HOG特征为例，输入图像的大小是64×128×3，输出是一个
图像拼接技术，现在有非常广泛的应用，如小型机器人的单目视觉的视野较为小，使机器人在应用时有一定的局限性，双目视觉能提供更广阔的视野，双目视觉中较为常用的是对左右两个摄像头获取的识图通过拼接来获取更广阔的视野，再如较为热门的VR，Youtube也极大地运用图像拼接的技术。 图像拼接主要分为几个主要的步骤： （1）图像的校正:由于成象器件拍摄姿态和扫描非线性会引起的图象几何失真，由于成像系统本身的
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2024-08-28 11:35:53
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图像拼接|OpenCV3.4 stitching源码分析（一）续前言OpenCV与VLFeat的SIFT实现之对比opencvvlfeat参考 前言图像拼接|——OpenCV3.4 stitching模块分析（一）续 上一篇讲了OpenCV几种特征检测方法，其中默认的是surf算法，但个人感觉sift效果更好一些。实际上在很多计算机视觉项目中，特征检测更多使用的是vlfeat的sift实现，下面
opencv：4.1.1 /opencv-4.1.1/modules/calib3d/src/calibration.cppcv::stereoCalibrate 参数说明看opencv文档，这个函数作用就是进行参数检查，然后执行cvStereoCalibrateImpl//透视模型双目校准
double cv::stereoCalibrate( InputArrayOfAr
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2024-05-08 17:55:29
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当然，最近在看指针方面，当然也要了解一下opencv在这方面的用法。1.指针（1）saturate_cast<uchar>确保了RGB的值在0~255之间Mat.ptr<uchar>(int i=0) 获取图像像素矩阵指针，i表示从第几行开始，从0开始计行数
saturate_cast<uchar>(-100) 返回0
saturate_cast<uc
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2024-03-27 07:48:06
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Tesseract-ocr是一个文本识别的引擎，它能识别英文文本和数字文本，准确率极高，关于中文文本需要下载中文文本的文件进行加载，它也支持用户自定义训练文本。相比于机器学习或深度学习识别文本文字，tesseract方便小巧，对计算机性能要求不高，对样本量的要求也不高。本文不对任何文本做任何训练，只是单纯的想记录Tesseract-ocr在opencv中的使用。1、安装Tesseract-ocr。
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2024-04-23 14:22:09
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OpenCV学习笔记（五十一）——imge stitching图像拼接stitching stitching是OpenCV2.4.0一个新模块，功能是实现图像拼接，所有的相关函数都被封装在Stitcher类当中。这个类当中我们可能用到的成员函数有createDefault、estimateTransform、composePanorama、stitch。其内部实现的过程是非常繁琐的，需要很多算法
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2024-02-27 09:55:01
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接着前面那篇文章，继续讲解opencv-python的基本编程操作目录1.图像阈值的处理2.图像平滑处理3.图像形态学操作 4.梯度计算5.canny边缘检测算法 6.图像轮廓检测方法7.模板匹配8.金字塔的制作方法1.图像阈值的处理格式 ret,dst = cv2.threshold(src,thresh,maxval,type) 括号中src为输入图像，只能是灰度
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2023-11-14 22:03:54
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全景图像拼接全景图像拼接的手动实现环境： python3.6 + opencv3.4.2.16## 示例图片本次实验使用的图像拼接素材为以下三张图像：https://andreame.com/2019/11/12/stitch.html 本次实验的目标为，将此三张图像进行圆柱面投影并进行全景拼接opencv内置实现首先，opencv已经内置了stitch这一个类，包装好了全景图像拼接的所
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2023-07-30 19:15:14
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0x01 基础图像容器 MatMat 是一个类, 由两个数据部分组成 : 矩阵头 (包含矩阵尺寸、储存方法、储存地址等信息) 和一个指向存储地址所有像素值的矩阵 (根据所选存储方法的不同, 矩阵可以是不同维度) 的指针。由于矩阵的开销比较大, 不到万不得已, 不应该进行大图像的复制, 为了解决这个问题, OpenCV 使用了引用机制。 即让每个 Mar 对象有自己的信息头, 但共享同一个矩阵。 而
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2024-06-05 16:43:31
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这里说的图片相似度判断的demo中是先进行四种值的判断然后再进行边缘判断，是否匹配。那四种值分别是：1. 相关度判断；2.卡方；3.直方图相交值；4.Bhattacharyya距离但是哪怕进行了这些判断，加边缘匹配后，常常会有明显区别却判断成YES。可谓是精度太低。随后我们进行了思考。如何处理这种问题。废话不多说，直接说答案，我们将要对比的两张图片分解成多个区域。将每个区域裁剪成一个个
OpenCV学习心得——基础篇——了解OpenCV数据类型——辅助对象、工具函数与模板结构 FOR THE SIGMA FOR THE GTINDER FOR THE ROBOMASTER简介：这一系列的学习心得第一轮将参考《学习OpenCV3》一书操作系统版本：Ubuntu16.04（在这里博主在Linux下进行运行的）电子版书籍下载地址 暂无资源内容：辅助对象 这种主要针对于控制各种各样的算法
代码详解数据导入部分数据导入部分的代码主要有三个步骤，（1）从txt中读取文本数据，常规操作，这里没什么可说的；datasets = {
'%s-%s' % (task_name, f):
load_data('%s%s/%s.%s.data' % (data_path, task_name, task_name, f))
for f in ['train', 'valid
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2024-07-10 15:40:37
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方法一： Panorama.py# 导入必要的包
import numpy as np
import imutils
import cv2
class Stitcher:
def __init__(self):
# 确定是否使用的是OpenCV v3.X
self.isv3 = imutils.is_cv3(or_better=True)
def
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2023-09-04 10:42:32
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函数：Imgproc.matchTemplate(Mat image, Mat templ, Mat result, int method)参数说明：image：源图像templ：模板图像result：比较结果method：匹配算法匹配算法：T
原创
2022-08-09 09:36:16
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# 使用 Python 和 OpenCV 进行模板匹配的入门指南
模板匹配是一种用于在图像中查找特定子图像（模板）位置的技术。本文将为您详细说明如何使用 Python 中的 OpenCV 库实现模板匹配。我们将通过一个简单的流程，逐步引导您完成整个过程。
## 流程概述
下面是进行模板匹配的主要步骤，您可以根据这个表格跟随学习：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-12 04:31:58
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# 使用 R 语言进行数据拼接的指南
在处理数据的过程中，往往需要将多个数据框（data frame）合并在一起，而 R 语言的 `stitch` 功能正是实现这一功能的强大工具。本文将通过步骤和代码示例，帮助你掌握在 R 中实现数据拼接的过程。
## 流程概述
在开始之前，让我们先了解一下数据拼接的基本流程。以下是完整的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-02 04:02:32
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函数createTrackbar( trackbar_label, image_window, &match_method, max_Trackbar, MatchingMethod ); /*参数1：滑动条轨迹名
参数2：滑动条依附的窗口名
参数3：滑块的位置，创建时，滑块初始位置就是这个变量当前的值
参数4：轨迹的最大值
参数5：回调函数
参数6：默认0，用户传给回调函数的数据，如果第
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2024-04-14 12:09:43
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OpenCV 入门系列：OpenCV 入门（一）—— OpenCV 基础OpenCV 入门（二）—— 车牌定位OpenCV 入门（三）—— 车牌筛选OpenCV 入门（四）—— 车牌号识别OpenCV 入门（五）—— 人脸识别模型训练与 Windows 下的人脸识别OpenCV 入门（六）—— Android 下的人脸识别OpenCV 入门（七）—— 身份证识别本文主要内容：如何训练 OpenCV
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2024-07-29 14:49:04
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把数据张量的值交错成一个张量。tf.dynamic_stitch( indices, data, name=None)建立一个这样的合并张量。merged[indices[m][i, ..., j], ...] = data[m][i, ..., j, ...]例如，如果每个指标[m]是标量或向量，我们有# Scalar indices:m...
原创
2021-08-13 09:46:49
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