pH计，是一种常用的仪器设备，主要用来精密测量液体介质的酸碱度值，配上相应的离子选择电极也可以测量离子电极电位MV值，pH计被广泛应用于环保、污水处理、科研、制药、发酵、化工、养殖、自来水等领域。该仪器也是食品厂、饮用水厂办QS、HACCP认证中的必备检验设备。1.什么是pH标准缓冲溶液？它有哪些特点？pH缓冲溶液是一种能使pH值保持稳定的溶液
根据vc6.0c++的学习经验，如果可以很好的自己编程，让图像进行平移旋转这些操作，那么就好像能够清楚的看见图像的内部结构当然这里你怎么访问像素，这个可以自己选一种适合的，最多的是ptr指针，at也是挺多的。看着很简单的变换，可以对图像处理上手的更快，当然对于旋转可能就稍微i难了一点，不过opencv提供了resize(
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2024-03-26 10:40:55
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一、准备工作 step1：安装cmake执行以下命令安装最新的cmakesudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install build-essential cmakestep2：安装opencv依赖项sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcod
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2024-06-22 11:50:18
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模拟人的两只眼睛的Stereo相机最近变得很受欢迎。通过对stereo相机拍摄的左右两张图进行匹配找出视差图，可以还原物体的3D信息。
立体匹配（Stereo matching）的步骤如下：
1： 预处理：亮度归一化，去噪，图像增强，滤波等等
2： 匹配Cost计算Cost aggregation
译文参考The OpenCV Reference Manual （Release 2.3）August 17 2011Mat::eye返回一个恒等指定大小和类型矩阵。C++: static MatExpr Mat::eye(int rows, int cols, inttype)C++: static MatExpr Mat::eye(Size size, int type)参数rows –的行数
重映射 重映射，就是把一幅图像中某位置的像素放置到另一个图片指定位置的过程。为了完成映射过程，需要获得一些插值为非整数像素的坐标，因为原图像与目标图像的像素坐标不是一一对应的。 一般情况下，我们通过重映射来表达每个像素的 位置（x,y）,像这样： &
# Python OpenCV求解外参矩阵的原理与实践
在计算机视觉和机器学习的应用中，外参矩阵是描述相机在三维空间中的位置和方向的一个重要参数。外参矩阵通常分为旋转矩阵和位移向量两个部分。在本文中，我们将介绍如何使用Python和OpenCV求解外参矩阵，并通过示例代码说明其实现过程。
## 一、背景知识
在摄像机模型中，外参矩阵用于描述摄像机（或传感器）在世界坐标系中的位置和姿态。外参矩
相机标定的目的：获取摄像机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正，得到畸变相对很小的图像。相机标定的输入：标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（一般情况下假定图像位于Z=0平面上）。相机标定的输出：摄像机的内参、外参系数。这三个基础的问题就决定了使用Opencv实现张正友法标定相机的标定流程、
opencv张正友相机标定，可以运行#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <iostream>
#inclu
KeyPoint数据结构KeyPoint数据结构官方说明网站：(http://docs.opencv.org/3.3.0/d2/d29/classcv_1_1KeyPoint.html)公有属性(float)angle：角度，表示关键点的方向，通过Lowe大神的论文可以知道，为了保证方向不变形，SIFT算法通过对关键点周围邻域进行梯度运算，求得该点方向。-1为初值。(int)class_id：当要
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2024-08-19 09:35:42
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1内参内参：在小孔成像模型中有一个光点P，其将光以直线的方式穿过纸板的小孔(光心），射到显示纸板（物理成像平面）上，其坐标系结构如下图所示。而内参的作用即是在知道P的x、y、z后可以求出x`,y`。具体计算过程见：这里讲的很细，我直接就看懂了。 2外参第一步，假象你的头部就是三维世界的中心，相机、篮球都有一个坐标，但是现在要知道的是相机中照片中的篮球的一个点的位置，因此应该将
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2024-08-15 16:27:35
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core模块下面的矩阵掩码操作：矩阵的掩码操作很简单。其思想是：根据掩码矩阵（也称作核）重新计算图像中每个像素的值。掩码矩阵中的值表示近邻像素值（包括该像素自身的值）对新像素值有多大影响。从数学观点看，我们用自己设置的权值，对像素邻域内的值做了个加权平均。如果熟悉神经网络的话，说白了就是一个滤波器，所以官网给出的第二个方法就是滤波器访问。思考一下图像对比度增强的问题。我们可以对图像的每个像素应用下
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2024-09-04 14:45:21
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rectangle函数就是绘制一个矩形框，它有两种形式，一种是输入左上角和右下角的点的x和y坐标，即Point，另一种是输入一个Rect。分别如下：CV_EXPORTS_W void rectangle(CV_IN_OUT Mat& img, Point pt1, Point pt2,
const Scalar& color,
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2024-03-21 10:46:30
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这教程的目标是学习怎样通过一系列棋盘图片进行相机标定。1.打开【opencv\sources\samples\cpp】文件夹并将用到imagelist_creator.cpp和calibration.cpp文件 2.使用imagelist_creator 来创建一个包含你的目标标定照片列表的 XML/YAML 文件 3.运行 calibration 例程来进行摄像机标定. OpenCV sa
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2024-05-07 14:16:49
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双目测距的基本原理如上图所示，双目测距主要是利用了目标点在左右两幅视图上成像的横向坐标直接存在的差异（即视差）与目标点到成像平面的距离Z存在着反比例的关系：Z=fT/d。“@scyscyao ：在OpenCV中，f的量纲是像素点，T的量纲由定标板棋盘格的实际尺寸和用户输入值确定，一般是以毫米为单位（当然为了精度提高也可以设置为0.1毫米量级），d=xl-xr的量纲也是像素点。因此分子分母约去，Z的
相机和距离传感器的标定是机器人和计算机视觉领域中非常重要的基础问题之一。虽然MATLAB和OpenCV里都有对应的工具箱或者库函数，可以直接用来做相机标定，但如果需要同时标定多个相机（比如多目机器人、阵列相机），那这些传统的标定法将消耗掉研究者和开发者的大量时间和精力。有没有一种省心的、全自动化的标定方法呢？这里介绍一种可以实现全自动化对相机-相机、相机-距离传感器之间进行标定的方法，并且有论文和
所有期刊、会议文章下载链接均不贴出arxiv都有，只做标记 这里有一个大家必看的PPT：Mattoccia - 2012 - Stereo Vision Algorithms and Applications University of Bologna；很多人都有分享。如果没有C币可以直接从我网盘拿去。 链接：https://pan.baidu.com/s/1XQqvuqp9xYzz_grlr
流程：1. 拍摄棋盘格各个角度十几二十张图像；
2. openCV函数findChessboardCorners(image,patternSize,corners,flags = None)提取角点，其 中参数image表示输入图，pattenSize为棋盘格内角点每行每列个数，corners检测到的角点输 出保存数组。
3. 步骤2提取的整数坐标角点是不精
前言已经讲到，每个QUAD中的GT Transceiver通道有6个可用的参考时钟输入：两个外部参考时钟输入对，GTREFCLK0和GTREFCLK1来自于QUAD上部的两个参考时钟引脚对，GTSOUTHREFCLK0和GTSOUTHREFCLK1来自于QUAD下部的两个参考时钟引脚对，GTNORTHREFCLK0和GTNORTHREFCLK1GT Transceiver通道的参考时钟
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2024-04-29 18:21:13
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<span style="font-family:SimHei;font-size:18px;">0 前言
最近一直在看关于目标跟踪方面的算法实现，也是时候整理下思路看看怎么实现了。 这次我将带领大家看看基于
OpenCV的目标跟踪算法及其基本实现。由于目标跟踪方法众多，我将分为几次讲解逐个讲解。当然只是起个索引的
效果，要好的跟踪实现有待自己去深化。
概述
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2024-04-07 14:30:59
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