官方教程地址： http://docs.opencv.org/doc/tutorials/calib3d/camera_calibration/camera_calibration.html 利用OpenCV校正摄像机 摄像机流行了很久了。随着20世纪末的便宜的针孔摄像机的引入，摄像机融入到了人们日常生活中。不幸的是，这种便宜是需要代价的：显著的畸变。幸运的是，这些变形都是常数，可以利用校
**OpenCV: 基于特征的图像校准**什么是图像配准或图像对齐图像配准的应用图像配准的基本理论如何得到单应矩阵寻找匹配点结果： 本文将会介绍一种基于特征的图像校准方式，在这种方式中，大量的特征将在第一张源图中被提取出来，这些特征将在目标图像中寻找匹配的特征信息。通过两幅图片中相匹配的特征信息，源图和目标图像之间的像素坐标转换关系将会被提取出来。借助这种转换关系可以实现将一幅图片与另一幅校准对
纸质文档扫描中经常会发生扫描出来的图像有一定角度的偏斜，对后期的文档信息化OCR提取造成很大的干扰，导致OCR识别准确率下降从而影响文档信息化的结果。这个时候可以使用OpenCV对文档进行纠偏，最常见的文本纠偏算法有两种，分别是基于FFT变换以后频率域梯度基于离散点求最小外接轮廓这两种方法各有千秋，相对来说，第二种方法得到的结果更加准确，第一种基于离散傅立叶变换求振幅的方法有时候各种阈值选择在实际
煤矿皮带跑偏撕裂智能检测算法能够通过python+opencv深度学习技术实时监测运输皮带的状况，当监测到皮带出现撕裂跑偏时，立刻抓拍告警并中止皮带的运输。OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。OpenCV可以在不同的系统
本人很菜，也没怎么学习过C++，opencv程序运行时经常出错，所以把问题和解决方案都记下来以免再犯。 OpenCV的feature2d module中提供了从局部图像特征（Local image feature）的检测、特征向量（feature vector）的提取，到特征匹配的实现。其中的局部图像特征包括了常用的几种局部图像特征检测与描述算子，如FAST、SURF、SIFT、以及ORB。对
实验一 熟悉OpenCV环境和基本操作一、实验目的 熟悉OpenCV运行环境，了解图像的基本操作及直方图均衡化。 二、实验内容 一个简单的图像处理例子。 代码如下：#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main( ) {
Mat img = imread("result1.bmp");
在进行图像处理时，你迟早会发现需要转换图像——一般通过应 用艺术滤镜、推断某些部分、混合两幅图像，或者任何你能够想到的 方法完成。本章将介绍一些可以转换图像的技术。最后，你还能够执 行图像锐化、标记主体的轮廓、利用线段检测器检测人行横道。 本章将介绍以下主题： ·在不同颜色模型之间进行图像转换。 ·理解频率和傅里叶变换在图像处理中的重要性。 ·应用高通滤波器（High-Pass Filter，HP
1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存；
2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口；
3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像；
4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作；
5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存；
6、cvDestroyWindow：销毁显示图像文件的窗
文章目录10 膨胀与腐蚀(1)形态学操作(morphology operators)——膨胀、腐蚀(2)相关API(3)动态调整结构元素大小TrackBar11 形态学操作(1)开操作- open(2)闭操作- close(3)形态学梯度- Morphological Gradient(4)顶帽- Tophat(5)黑帽- Blackhat(6)API12 形态学操作应用——提取水平与垂直线(1
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2023-08-20 22:41:53
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经过前面的讨论，我对Image类进行了优化，代码如下：//C#灰度图像处理类，作者：wmesci
//unsafe class Image :CriticalHandle, IDisposable
{
[DllImport("kernel32.dll")]
static extern IntP
一、图像加法运算代码import cv2
img=cv2.imread("demoimg.jpg",0) #读取图片，参数0等价于cv2.IMREAD_GRAYSCALE，将图像调整为单通道的灰度图像
#分别用“+”运算符和cv2.add()函数处理图像
result1=img+img
result2=cv2.add(img,img)
#显示图像
cv2.imshow("original ima
这样转靠谱吗？废话不多，先上代码void CCeresProblem::halconToCvParam(HTuple camParam, cv::Mat &cvParam, cv::Mat &D)
{
D = (cv::Mat_<double>(1, 5) << 0, 0, 0, 0, 0);
cvParam = (cv::Mat_<doubl
使用OpenCV实现偏斜文档校正纸质文档扫描中经常会发生扫描出来的图像有一定角度的偏斜，对后期的文档信息化OCR提取造成很大的干扰，导致OCR识别准确率下降从而影响文档信息化的结果。这个时候可以使用OpenCV对文档进行纠偏，最常见的文本纠偏算法有两种，分别是基于FFT变换以后频率域梯度基于离散点求最小外接轮廓这两种方法各有千秋，相对来说，第二种方法得到的结果更加准确，第一种基于离散傅立叶变换求振
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2023-09-05 13:27:32
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文章目录图像的读取与属性信息读取属性信息示例图像保存图像通道处理的基本操作拆分通道和显示图像合并图像运算加法运算运算符“+”cv2.add()函数减法运算运算符“-”cv2.subtract()函数乘法运算矩阵乘法矩阵的点乘除法运算按位与按位或按位非按位异或 本文会告诉大家一些图像处理的基础，包括图像的基本表示方法，图像处理的基础操作，图像运算。色彩空间转换会放到图像处理基础(二)里单独讲。 这
文章目录图像的基本表示方法二值图像灰度图像彩色图像像素处理二值图像及灰度图像彩色图像使用 numpy.array 访问像素二值图像及灰度图像彩色图像感兴趣区域（ROI）通道操作通道拆分通过索引拆分通过函数拆分通道合并获取图像属性 本章主要介绍图像的基本表示方法、像素的访问和操作、感兴趣区域处理、通道处理等知识点。需要强调的是，使用面向 Python 的 OpenCV（OpenCV for Pyt
5、图像滤波（平滑） 图像滤波（平滑），即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。 &nb
图像预处理对于整个图像处理任务来讲特别重要。如果我们没有进行恰当的预处理，无论我们有多么好的数据也很难得到理想的结果。本篇是视觉入门系列教程的第二篇。整个视觉入门系列内容如下： 1. 理解颜色模型与在图像上绘制图形（图像处理基本操作）。 2. 基本的图像处理与滤波技术。 3. 从特征检测到人脸检测。 4. 图像分割与分水岭（Watershed）算法（TBU）在边缘和轮廓检测中，噪声对检测的精度有很
1 前言在计算机视觉技术中，阈值处理是一种非常重要的操作，它是很多高级算法的底层处理逻辑之一。比如在使用OpenCV检测图形时，通常要先对灰度图像进行阈值（二值化）处理，这样就得到了图像的大致轮廓，以便于识别图形。在阈值处理中，会将图像的每一个像素值与阈值进行比较，如果小于阈值，则将像素值置为0（黑色），若大于或等于阈值，将像素值置为最大值255（白色）。下边我们一起了解一下OpenCV中的三种阈
文章目录一、图像的基础操作1. 图像的IO操作1.1 读取图像1.2 显示图像1.3 保存图像1.4 总结2. 绘制几何图形2.1 绘制直线2.2 绘制圆形2.3 绘制矩形2.4 向图像中添加文字2.5 效果展示3. 获取并修改图像中的像素点4. 获取图像的属性5. 图像通道的拆分与合并6. 色彩空间的改变二、算数操作1. 图像的加法2. 图像的混合 一、图像的基础操作1. 图像的IO操作这里我
1、blur 2、GaussianBlur 3、medianBlur 4、bilateralFilter 5、腐蚀和膨胀
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2023-08-13 10:10:34
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