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合集-OpenCV 系列
OpenCV 之 透视 n 点问题
摘要:透视 n 点问题,简称 PnP,源自相机标定,是计算机视觉的经典问题,广泛应用在机器人定位、SLAM、AR/VR、摄影测量等领域 1 PnP 问题 1.1 定义 已知:相机的内参和畸变系数;世界坐标系中,n 个空间点坐标,以及投影在像平面上的像素坐标 求解:相机在世界坐标系下的位姿 R 和 t,即
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OpenCV 之 自定义滤波
摘要:图像处理中,"空间域" 指的是图像平面,因此,空间滤波 可定义为:在图像平面内对像素灰度值进行的滤波 1 空间滤波 1.1 滤波过程 如图,一个 3x3 滤波核,当它从图像的左上角开始,逐个像素沿水平方向扫描,最后到右下角时,便会产生滤波后的图像 假设输入图像 ,滤波后的图像为 $
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OpenCV 之 特征匹配
摘要:OpenCV 中有两种特征匹配方法:暴力匹配 (Brute force matching) 和 最近邻匹配 (Nearest Neighbors matching) 它们都继承自 DescriptorMatcher,是基于特征描述符距离的匹配,根据描述符的不同,距离可以是 欧氏距离,也可以是 汉明距
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OpenCV 之 特征检测
摘要:特征,也称 兴趣点 或 关键点,如下所示:除蓝框区域平坦,无特征外,黑框内的“边缘”,红框内的“角点”,都可称为“特征” 以角点为例,它具有 旋转不变性:当图像旋转时,代表角点响应函数 R 的特征椭圆,其形状保持不变 然而,角点不具有 尺度不变性,左图中被检测为角点的特征,当放大到右图的尺度空间时,
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OpenCV 之 空间刚体变换
摘要:刚体就是 "刚性物体",它在运动过程中,内部各质点间的相对位置不会改变,也即 每两个质点间的距离 保持不变 假设刚体内任意两个质点,坐标分别为 和 ,则在刚体运动过程中,它们满足如下条件: $\quad \left( (x_1 -
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OpenCV 之 平面单应性
摘要:上篇 OpenCV 之 图像几何变换 介绍了等距、相似和仿射变换,本篇侧重投影变换的平面单应性、OpenCV相关函数、应用实例等。 1 投影变换 投影变换 (Projective Transformation),是仿射变换的一般化,二者区别如下: 1.1 平面单应性 假定平面 与 $
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OpenCV 之 图像几何变换
摘要:二维平面中,图像的几何变换有等距、相似、仿射、投影等,如下所示: 1 图像几何变换 1.1 等距变换 等距变换 (Isometric Transformation),是一种二维的刚体变换,可理解为旋转和平移的组合 $\quad \begin{bmatrix} x^{\prime} \\ y^{\pr
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OpenCV 之 角点检测
摘要:角点 (corners) 的定义有两个版本:两条边缘的交点,或 邻域内具有两个主方向的特征点 从人眼来看,角点是图像亮度发生剧烈变化的点 或 边缘曲线上曲率为极大值的点。例如,下图 E 和 F 便是典型的角点 1 检测思路 在图像中定义一个局部小窗口,然后沿各个方向移动时,会出现 a) b) c)
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OpenCV 之 编译配置 4.6.0
摘要:OpenCV 4.3.0 版本,在4月份发布了,新加的功能如下: https://github.com/opencv/opencv/wiki/ChangeLog#version430 其中,imgproc 模块的 HoughCircles() 函数,新加了检测算法 HOUGH_GRADIENT_AL
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OpenCV 之 Mat 类
摘要:数字图像可看作一个数值矩阵, 其中的每个元素代表一个像素点,如下: 数值矩阵在 OpenCV 中用 Mat 表示,它是一种非常重要的数据结构,因为 OpenCV 中的大部分函数都和 Mat 有关: - 有的是 Mat 的成员函数; - 有的把 Mat 作为参数; - 有的将 Mat 作为返回值 1
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OpenCV 之 网络摄像头
摘要:1 RTSP RTSP (Real Time Streaming Protocol),是一种语法和操作类似 HTTP 协议,专用于音频和视频的应用层协议 和 HTTP 类似,RTSP 也使用 URL 地址,海康网络摄像头的 RTSP URL 格式如下: rtsp://[username]:[pass
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OpenCV 之 神经网络 (一)
摘要:人工神经网络(ANN) 简称神经网络(NN),能模拟生物神经系统对物体所作出的交互反应,是由具有适应性的简单单元(称为神经元)组成的广泛并行互连网络。 1 神经元 1.1 M-P 神经元 如下图所示,来自其它神经元的信号,,传递过来作为输入信号,并通过带权
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OpenCV 之 图像边缘检测
摘要:1 图像边缘 OpenCV 之 图像平滑 中的“平滑”,从信号处理的角度看,是一种"低通滤波",图像边缘是 像素值变化剧烈 的区域 (“高频”),可视为一种 "高通滤波",对应的场景如下: 1) 深度的不连续 (物体处在不同的物平面上) 2) 表面方向的不连续 (如,正方体不同的两个面) 3) 物体
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OpenCV 之 基本绘图
摘要:OpenCV 虽然是计算机视觉库,但也有一些计算机图形学的功能,本文将介绍几种常用绘图函数:直线、圆、椭圆、长方形、多边形等。 1 数据结构 1.1 二维向量 cv::Point 代表的是二维点 (int 型),可用来表示图像坐标 (x, y) // one way Point pt; pt.x =
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OpenCV 之 支持向量机 (一)
摘要:机器学习是由 模型 + 策略 + 算法 构成的,构建一种机器学习方法 (例如,支持向量机),就是具体去确定这三个要素。 1 支持向量机 支持向量机,简称 SVM (Support Vector Machine),是一种二分分类模型。 1) 模型 (model) 定义在特征空间上的,一种间隔 (mar
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