《机器人SLAM导航核心技术与实战》第1季：第3章_OpenCV图像处理

合集 - 机器人SLAM导航(15)

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《机器人SLAM导航核心技术与实战》第1季：第3章_OpenCV图像处理

视频讲解

• 【第1季】3.第3章_OpenCV图像处理-视频讲解
• 【第1季】3.1.第3章_OpenCV图像处理_认识图像数据-视频讲解
• 【第1季】3.2.第3章_OpenCV图像处理_图像滤波-视频讲解
• 【第1季】3.3.第3章_OpenCV图像处理_图像变换-视频讲解
• 【第1季】3.4.第3章_OpenCV图像处理_图像特征点提取-视频讲解
• 【第1季】3.5.第3章_OpenCV图像处理_拓展-视频讲解

第1季：第3章_OpenCV图像处理

• 先 导 课
• 第 1 季 ： 快 速 梳 理 知 识 要 点 与 学 习 方 法
• 第 2 季 ： 详 细 推 导 数 学 公 式 与 代 码 解 析
• 第 3 季 ： 代 码 实 操 以 及 真 实 机 器 人 调 试
• 答 疑 课

------（永 久 免 费 ● 系 列 课 程 ● 长 期 更 新）------

本书内容安排

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机器人、图像处理 和 OpenCV 是什么关系？

 

①机器人，为什么需要图像处理技术？

感知

识别

定位

建图

避障

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②图像处理技术究竟是什么？

图像处理是利用计算机对图像进行计算分析的技术，包括数字图像处理和计算机视觉两大领域

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③图像处理技术与OpenCV是什么关系？

常见图像处理库

OpenCV

Halcon

Matlab

PIL

skimage

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AI图像处理平台

TensorFlow

PyTorch

Caffe

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图像处理办公软件

PhotoShop

美图秀秀

iSee

...

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3.1 认识图像数据

 

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3.2 图像滤波

图像是由一个一个像素点组成的，处理图像就是处理这些像素点。

图像像素之间的关联性是重要的信息，不能完全把像素点割裂开来，这一点也正是众多图像算法的出发点。这里就通过图像滤波，来帮助大家具体理解像素之间的这种关联性。

图像滤波的目的是在尽量保留图像特征的条件下，过滤掉图像中的噪声，其滤波效果直接影响到后续图像识别、分析等算法的效果。

• 线性滤波
• 非线性滤波
• 形态学滤波

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3.3 图像变换

经过3.2节图像滤波的学习，相信大家对图像处理有了一定的了解。不过，图像滤波只是很初级的处理，其目的是提升图像本身的质量。

本节要讲到的图像变换，从改变图像的结构入手，将图像变换成不同的形态。

由于篇幅限制，这里重点讨论在后续视觉SLAM章节中涉及到的一些图像变换算法。其他一些常用图像变换算法将略过，比如频谱变换、小波变换、图像金字塔等，感兴趣可以查阅相关资料。

• 射影变换
• 霍夫变换
• 边缘检测
• 直方图均衡

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3.4 图像特征点提取

特征点提取算法能帮助计算机获取图像的区域特征信息，并应用于图像识别、图像匹配、三维重建、物体跟踪等领域。在实际工程中，具有很高的应用价值。

在图像领域，特征点（feature points）也常常被称为关键点（key points）或兴趣点（interest points）。

特征点的提取有多种算法，可以从图像纹理信息来提取，也可以通过图像区域灰度统计信息来提取，或者通过频谱变化、小波变换等变换后的特殊空间进行提取。

• SIFT特征点
• SURF特征点
• ORB特征点

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OpenCV图像处理与PCL点云处理

 

 

例程源码下载

• Github下载： github.com/xiihoo/Books_Robot_SLAM_Navigation
• Gitee下载（国内访问速度快）：gitee.com/xiihoo-robot/Books_Robot_SLAM_Navigation

课件下载

• PPT课件下载：

http://xiihoo.com/static/file/PPT/1-%E7%AC%AC1%E5%AD%A3%EF%BC%9A%E7%AC%AC3%E7%AB%A0_OpenCV%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%A4%84%E7%90%86.pptx

• PDF课件下载：

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