误差扩散法在数据处理中经常碰到, 尤其是用于图象处理中, 降低色彩的深度. 下面三张图, 图1 是 256 级灰度过度, 图 2 是简单的将图一按就近原则, 转换成了 16 级灰度. (直接把 8bit 灰度的后 4bit 砍掉) 图3 是将图 1 用误差扩散的方法转换成 16 级灰度. 图一图二图三 很明显, 同是 16 色, 但是图三的效果明显好于图二. 其原因是使用的误差扩散算法. 顾名思义
第 33 卷第 4 期 红外与激光工程 2004 年 8 月 Vol. 33No. 4 Infrared and Laser Engineering Aug. 2004 点扩散函数的一维数值计算及其 MATLAB实现3江月松1 , 邱志伟2 ,李 铮1 (1. 北京航空航天大学 电子信息工程学院
绘制多边形的函数中需要用到一个二维数组，这个二维数组中每一行存储的是一个多边形的所有顶点，一个二维数组中可以存储多个多边形的顶点。在使用的时候需要创建一个指针数组，数组中每一个指针指向存储多边形顶点的二维数组中的一行还需要创建一个整型数组，数组中每个元素表示的是每一个多边形中的顶点个数，对应着二维数组中每一行的顶点数fillPoly函数：是一个绘制填充多边形的函数函数原型：void fillPol
转载
2024-03-16 09:25:30
68阅读
主要介绍函数resize();图像缩放的效果图如下：主程序代码及函数解释如下所示： 1. /************************************************************************/
2. /*
3. OpenCV图像缩放使用的函数是：resize
4. void resize(InputArray src, OutputArray
转载
2024-03-08 10:12:30
62阅读
导读做图像处理的同学应该经常都会用到图像的缩放，我们都知道图片存储的时候其实就是一个矩阵，所以在对图像进行缩放操作的时候，也就是在对矩阵进行操作，如果想要将图片放大，这里我们就需要用到过采样算法来扩大矩阵，利用欠采样来缩小图像。 如上图所示，左图是原图像矩阵，右图是扩大后的图像矩阵，右图中的橙色点表示的是矩阵扩大之后通过插值算法填充的像素值。所以，这篇文章我们主要探讨的就是如何来通过插值算法来填充
转载
2024-04-24 14:13:24
118阅读
之前做的眼在手上的手眼标定，流程结束后，会得到相机坐标系到机械臂末端坐标系的变换关系T_cam2end。我一般直接量取机械臂末端到相机的直线距离来校对z轴方向的距离，但只是做个估算，并未进行精确测量。 我认为手眼标定的误差计算流程： 以眼在手上为例，标定结束后得到T_cam2end，再根据公式计算得到目标和机械臂基底的位姿关系，让相机识别到某一点，然后在机械臂末端加装一个锥形的尖端，通
转载
2024-04-12 12:20:26
670阅读
Opencv 通用图像变换 General Image Transforms相比于一类图像变换——卷积，其特点是图像中某个像素点的值只周围的几个像素点的值有关，而本文将介绍的图像变换并不属于此类。拉伸、收缩、扭曲和旋转Uniform Resizevoid cv::resize(
cv::InputArray src, // Input image
cv::OutputArray dst, //
转载
2024-05-15 14:57:12
9阅读
OPENCV项目 -人脸识别目的通过opencv对人脸检测使用opencv对人脸数据收集对opencv收集的人脸数据进行训练通过摄像头对新旧人脸进行捕捉并显示该人脸的ID以及相似度材料及用具200W及以上摄像头python3.5及以上pycharm2017以及以上opencv相关的包如(opencv-python)最新版本 python-pip版本步骤及原理1,摄像头测试所谓的摄像头拍摄其原理就是
转载
2024-05-30 09:03:41
28阅读
本篇集锦要介绍的是各向异性扩散滤波，也叫Anisotropic filter，它克服了高斯模糊的缺陷，具有保留图像边缘细节同时减少噪声的作用，因此，也是可以做人像美颜磨皮算法的；首先，我们来了解一下各向异性扩散。各向异性扩散也叫P-M扩散，各向异性扩散(Anisotropic diffusion)的算法可以详见论文：Scale-space and edge detection using anis
一、标定技术常见的机器人视觉伺服中要实现像素坐标与实际坐标的转换，首先就要进行标定，对于实现视觉伺服控制，这里的标定不仅包括摄像机标定，也包括机器人系统的手眼标定。以常见的焊接机器人系统为例，有两种构型，如下：即：摄像机固定于机器手和摄像机固定于外部场景；本文针对前一种构型：摄像机固定于机器手。1、摄像机标定技术（1）理论部分：以张正友的棋盘标定法为摄像机标定方式，由于摄像机标定结果要用到后面的手
BA理论解读1. 基本原理1.1 BA介绍最小化重投影误差，获得最优的机器人位姿估计。bundle指的是光束，就是通过针孔相机模型获得的像素。重投影误差指的真实三维空间点在图像平面上的投影像素（真实值）和通过针孔相机模型计算得到的像素（估计值）差值。这些东西归根结底就是Gauss“发明”的least squares method（最小二乘法）。当年天文学家Piazzi整天闲得没事看星星，在1801
1.引言PnP算法是什么、用途以及部分求解方法我在PnP算法详解(超详细公式推导)中介绍过，但在那篇文章中基于基于优化的PnP求解方法我没有讲，因为我觉得这个方法比较重要，涉及一些李群李代数求导和非线性优化的知识，所以打算单独写一篇博客，后面也会出一片全c++代码实现的文章。2.核心思想重投影误差法，也叫Bundle Adjustment(BA法)，顾名思义这个问题的误差项是3D点的投影位置与实际
1.单目摄像机标定目的单目摄像机标定的目的就是使摄像机实际状态无限接近理论推导的理想状态。单目摄像机标定最终将确定9个参数，摄像机内参数有4个，透镜畸变参数5个。2.单目摄像机标定流程制作标定板使用摄像机拍摄不同角度的标定板将照片放置于预设的文件夹中编写程序计算摄像机内参数和透镜畸变参数保存9个参数3.关键源代码说明3.1bool findChessboardCorners((InputArra
转载
2024-05-01 15:15:16
139阅读
在一个三维测量项目中，如果采用立体视觉方案，首先，要根据测量需求（精度、测量范围、速度等），确定立体视觉的硬件方案。Thomas Luhmann在他的《Close-Range Photogrammetry and 3D Imaging》（2014）中，给出立体视觉系统的简化分析方法。这个方法假设两个相机的光轴平行，基线与光轴垂直，基线长度b和焦距值c不存在误差。分析了图像处理误差对立体定位精度的影
文章目录前言一、人脸检测是什么？二、案例：总结 前言随着人工智能的不断发展，OpenCV这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习OpenCV，本文就介绍了OpenCV的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考。案例:Fu Xianjun. All Rights Reserved.一、人脸检测是什么？“人脸检测（Face Detection）”是检测出图像中人脸所在位置的一项技术。
1.说到直线拟合，一般是用最小二乘啦，在opencv里面就是用cv.fitLine来完成，首先简单介绍一下该函数：cv.fitLine(points, distType, param, reps, aeps[, line]) -> linepoints：点集坐标distType：距离度量的方法，有cv.DIST_L2，cv.DIST_L1等等，L2就是距离r平方的一半，L1就是距离r，其它的
转载
2024-05-09 08:08:35
853阅读
题目大意 一个点每过一个单位时间就会向四个方向扩散一个距离，如图。 两个点 \(a,b\) 连通，记作 \(e(a,b)\)，当且仅当 \(a,b\) 的扩散区域有公共部分。 连通块的定义是块内的任意两个点 \(u,v\) 都必定存在路径 \(e(u,a0),e(a0,a1),…,e(ak,v)\) ...
转载
2021-10-16 23:46:00
199阅读
2评论
关于扩散的研究是很重要的，例如粒子的扩散 热量的扩散等等，扩散现象为什么会发生而且不可逆？这是和热力学第二定律有关系的。扩散分为稳态扩散和非稳态扩散。所谓稳态扩散是指单位时间通过和扩散方向垂直的扩散通量不随时间变化而变化，非稳态扩散通量随时间变化而变化。研究扩散首先得知道扩散速率问题。生理学家Fick最早研究了并提出了他的著名的两个定律（注意定律与定理的区别） 
转载
2023-07-23 13:32:11
403阅读
引言经过这前两天的系统学习以及出差后的两天工作关于康耐视的VersionPro标定大概已经掌握了，可能很多人没有熟悉这个软件 搜遍全网没有找到特别仔细的教程 现在利用摸鱼时间出一个VersionPro介绍1：VersionPro并不是一个开源的软件 需要加密狗才能运行2：VersionPro这个软件比较局限 主要针对于生产线上固定位置的 格式统一的器件3：VersionPro功能强大在
转载
2024-09-17 17:04:29
126阅读
二值图像的轮廓操作寻找二值图像的轮廓1、skimage2、cv2根据轮廓点画轮廓根据轮廓点得到二值mask最大内切圆和最小外接圆点集的最小外接多边形点集的最小外凸多边形最小凸多边形填充二值图像的连通区域连通区域边界线 寻找二值图像的轮廓1、skimageimport numpy as np
from skimage import measure
aa = np.array([[0,0,0,0],
转载
2024-04-27 14:09:48
76阅读
