在前文 OpenCV3.0 + VS2013 配置一：基本配置中提到 安装包中没有所需版本的dll情况下，需要利用cmake + VS构建和编译OpenCV，而且这样利用我们自己编译得到的库文件还可以对OpenCV源码进行跟踪调试和修改，是OpenCV学习过程迈向“天师级”的基本要求。 虽然OpenCV3.0安装包中已经有VS2013（VC12）的dll文件，但是没有PDB无法调试，这里延续之前文
最近把电脑还原了，想提一下电脑的速度。所以要再重新安装程序，原先用的OpenCv2.0,现在在网上看到最新的是2.3.1.所以强烈的好奇心要用最新的。但是搜了好久网上的基本是vc2008和vs2010的。所以，无奈自己编译，研究。。。。。 把自己的安装过程分享一下，希望大家不会浪费这么多时间。好了，废话少说，开始配置。。。 &
摘要: 以opencv驱动摄像头, 并处理图像, 将结果传递给C#, 不涉及图像数据Mat的传递. 工程主体为C#, 封装opencv为dll, 进行调用. 开发环境用VS2019 文章目录openCV 程序设计全局变量摄像头初始化摄像头高级设置(`注意备份, 谨慎更改`)读取帧并显示图像处理关闭显示头文件声明生成dllC#窗体程序建立窗体项目导入dll调用dll其中遇到的问题 系统简化: 为了能
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2024-04-29 23:13:56
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## 基于Machine Vision和OpenCV的Python教程
### 介绍
Machine Vision 是一种通过计算机视觉技术实现对图像和视频的处理和分析的方法。OpenCV 是一个用于计算机视觉的开源库，提供了丰富的图像处理和分析工具。在本教程中，我们将介绍如何使用Python和OpenCV实现一些基本的机器视觉应用。
### 安装OpenCV
首先，我们需要安装OpenC
原创
2024-06-08 06:38:01
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EPnP在ORB-SLAM中主要用于Tracking线程中的重定位Relocalization模块，需要通过当前关键帧Bow与候选帧匹配上的3D地图点，迅速建立当前相机的初始姿态。PnP问题解决了已知世界参考系下地图点以及相机参考系下投影点位置时3D-2D相机位姿估计问题，不需要使用对极约束（存在初始化，纯旋转和尺度问题，且一般需要8对点），可以在较少的匹配点（最少3对点，P3P方法）中获得较好的
环境硬件：友善之臂NanoPi T4rk3399：Big.Little 架构：双核Cortex-A72 + 四核 Cortex-A53 架构，64位CPU主频超过1.8GHz软件：rk3399-eflasher-friendlydesktop-bionic-4.4-arm64-20181219.img这是友善之臂定制的一个基于ubuntu18.04的64位操作系统。探索思路自己买了一个配套的mip
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2024-09-21 09:07:26
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目录前言Vision Pro的外观设计Vision Pro的交互方式Vision Pro 硬件配置Vision Pro 上市时间及销售价格Vision Pro与传统XR设备不同点总结其它资料下载 前言苹果公司在2023年6月6日的WWDC23主题演讲中正式发布了传闻已久的头显产品——Vision Pro。WWDC，全称为“苹果全球开发者大会”，是苹果公司每年举办的一次为期一周的大会，旨在向开发者
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2024-01-12 16:09:59
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本次版本围绕“测量能力升级、流程灵活性提升、工业相机接入、参数表达式与全局变量体系、可视化交互增强、许可管控完善”六大方向展开；
1、更好的性能开发视觉组件是为了充分利用 64 位 Windows 环境。这意味着更好的图形、更快的加载时间和更流畅的用户体验。导航大布局是流动的。内存管理不断优化，以提高仿真性能。CAD 转换器经过优化，可快速将几何形状导入视觉组件 3D 世界。2、简化的用户界面/用户体验视觉组件利用熟悉的带状用户界面，因此命令组织良好，新功能的可发现性也很容易。3D 导航始终可用，允许更灵活的缩放、平移和布局
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2024-02-03 18:03:57
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人脸矩形检测人脸特征识别[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Usb8rM1B-1603176244145)(https://upload-images.jianshu.io/upload_images/1933747-6d092ce749856bf6.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/124
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2023-08-23 20:30:03
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# 实现iOS Vision教程
## 整体流程
首先我们来看一下实现iOS Vision的整体流程，可以用表格展示步骤：
| 步骤 | 动作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入Vision框架 |
| 2 | 创建一个视觉分析请求 |
| 3 | 处理视觉分析结果 |
| 4 | 创建一个图像处理请求 |
| 5 | 处理图像处理结果 |
接下来我们来详细说明每一步需要
原创
2024-04-25 04:13:26
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OLLAMA VISION 是一种新兴的视觉处理技术，旨在提高计算机的视觉理解能力。本文将从环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、版本管理和最佳实践等多个方面详尽阐述如何有效配置和应用 OLLAMA VISION。
## 环境预检
首先，我们需要评估当前的硬件和软件环境。为了更好地理解各个组件的兼容性，可以将环境以四象限图展示，使得不同的硬件和软件组合在此图中一目了然，以便做出最优选择。下
我的环境及对应的保存路径如下：Cygwin——【C:\Cygwin_】android-ndk-r9——【C:\Work\android-ndk-r9】OpenCV-2.4.6-android-sdk——【C:\Work\OpenCV4Android\OpenCV-2.4.6-android-sdk】具体步骤如下：首先，将Cartoonifier_Android和Cartoo
原创
2021-12-22 11:48:44
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我的环境及对应的保存路径如下：Cygwin——【C:\Cygwin_】android-ndk-r9——【C:\Work\android-ndk-r9】OpenCV-2.4.6-android-sdk——【C:\Work\OpenCV4Android\OpenCV-2.4.6-android-sdk】具体步骤如下：首先，将Cartoonifier_Android和Cartoo
原创
2022-04-11 13:37:51
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import cv2import numpyimport os# Make an array of 120,000 random bytes.randomByteArray = bytearray(os.urandom(120000))flatNumpyArray = numpy.array(randomByteArray)# Convert the array to make a
原创
2022-09-09 00:13:05
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NI Vision 控件模板
Vision控件模板位于LabVIEW控件模板的最顶层，由一下元素组成：
IMAQ Image.ctl—该控件是一个类型定义，用于声明图象类型的数据。在VI的前面板中使用该控件代表图象类型数据。例如，使用该控件作为一个子程序的输入或输出，使调用成成可以将一幅图像传送给子程序。
图像显示(Image Display)—该控件用于在LabVIEW 中直接显示图
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精选
2010-10-27 21:53:25
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Vision Transformer 的学习与实现Transformer最初被用于自然语言处理领域，具体可见论文Attention Is All You Need。后来被用于计算机视觉领域，也取得了十分惊艳的结果(An Image Is Worth 16x16 Words: Transformers For Image Recognition At Scale)，以至于现在的trans
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2023-11-20 21:51:23
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第五章 用生态学过滤方法改变图像这一章我们讨论：用形态过滤器磨损和扩大图像用形态过滤器打开和关闭图像用形态过滤器做边缘检测和角点检测用水印分割图像用抓取切割算法提取前景中物体到google上找到了书对应的代码下载了，然后条码的边缘检测有了点想法。 1 /*------------------------------------------------------------------------------------------*\ 2 This file contains material supporting chapter 5 of the cookbook: 3 ...
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2013-05-01 15:41:00
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一、目的：预发行说明（目前还没正式发布，此文章只做功能预览介绍）本次版本围绕“测量能力升级、流程灵活性提升、工业相机接入、参数表达式与全局变量体系、可视化交互增强、许可管控完善”六大方向展开；一、核心能力新增1. 卡尺测量模块：支持卡尺绘制及点、线、圆等几何要素测量（含线线、线圆、圆圆、点线、点圆、 ...
第二章 操作像素在本章，我们会讲述：处理像素值用指针扫描图像用迭代器扫描图像写高效的图像扫描循环用相邻的方法扫描图像展示简单的图像计算定义感兴趣的区域【概述】为了建立计算机图像应用，你必须能够接触图像内容，并且最终修改或者创建图像。这一章中会教你如何操作图像元素，比如像素。你会学习到如何扫描一幅图像并处理每个像素点。你也会学习到如何高效地做，因为就算是适当的维度的图像也会包含成千上万的像素的。基本上将，一个图像时一个数值对应的矩阵。这就是OpenCV2用cv::Mat处理图像的原因了。矩阵中的每一个元素代表一个像素。对于一个灰度图像（黑白图像），像素值是8位的无符号型值（也就是非负数。。），.
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2013-04-30 15:17:00
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