%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 辛苦原创所得,转载请注明出处 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% start -- 摄像机标定 ----------------------------------------------> 摄像机标定的数学过程如下 详细的数学解析可以看如下网址 http://blog.csdn.net/ssw_1990/article/details/53216767 标定事

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安装opencv时,在opencv的安装路径下, sources\samples\cpp\  路径里面提供了好多经典的例子,很值得学习. 这次的例子是利用inpaint函数进行图像修复. CV_EXPORTS_W void inpaint( InputArray src, InputArray inpaintMask, OutputArray dst, double inpaintRadius, int flags ); 其中 InputArray src 表示要修复的图像, InputArra

我们经常会遇到这种情况,有一个数学函数,我们希望了解他的图像,这个时候使用python 的matplotlib就可以帮助我们. 用sigmoid函数来举个例子. sigmoid函数: 代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.linspace(-5,5,1000)  #这个表示在-5到5之间生成1000个x值 y=[1/(1+np.exp(-i)) for i in x]  #对上述生成的1000个数循环用sigmoi

OpenCV提供了resize函数来改变图像的大小,函数原型如下: , , int interpolation=INTER_LINEAR ); 参数解释: src:输入,原图像,即待改变大小的图像: dst:输出,改变大小之后的图像,这个图像和原图像具有相同的内容,只是大小和原图像不一样而已: dsize:输出图像的大小.如果这个参数不为0,那么就代表将原图像缩放到这个Size(width,height)指定的大小:如果这个参数为0,那么原图像缩放之后的大小就要通过下面的公式来计算: dsize

模式识别的一个实验,要求画出贝叶斯决策的图.这里我是利用python中的matplotlib库实现的图线的拟合.主要对于matplotlib的使用可以参照博客:webary 如果要绘制三维图像可以参考博客:python绘制三维图 具体实现: 接下来,就是对具体数据进行绘图了.比如我们要绘制一条y=x^2的曲线,可这样写代码: x = range() # 横轴的数据 y = [i*i for i in x] # 纵轴的数据 pl.plot(x, y) # 调用pylab的plot函数绘制曲线 pl

本章节主要介绍NumPy中的三个主要的函数,分别是随机函数.统计函数和梯度函数,以及一个较经典的用数组来表示图像的栗子!,希望大家能有新的收货,共同进步! 一.np.random的随机函数(1) rand(d0,d1...,dn) 根据d0-dn创建随机数数组,浮点数,[0,1)均匀分布: randn(d0,d1...,dn)   根据d0-dn创建随机数数组,符合标准正态分布: randint(low[,high,shape)    根据shape创建随机整数或整数数组,范围是[low,hig

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 一.使用全局变量进行变量传递 OpenCV-Python中可以使用setMouseCallback来设置鼠标事件的回调函数,我们来看个样例. 1.1.案例1代码 import numpy as np import cv2 #freetype mode = 0 #创建回调函数 def OnMouseAction(event,x,y,flags,param): global x1, y1 img = img1 if mode == 0 and event =

GDAL中除了读取各种类型的图像外,也可以实现对各种图像的保存操作,具体实现测试代码如下: int test_gadl_GDALDataset_write() { const char* image_name = "E:/GitCode/GDAL_Test/test_images/1.jpg"; { // write bgr: CreateCopy GDALAllRegister(); const char* pszFormat = "jpeg"; //"

1. cv2.hconcat().cv2.vconcat() 将从摄像头捕获的多个图像帧,横向(cv2.hconcat)或纵向(cv2.vconcat)拼接到一起,使得可以在一个 window 中进行显示,而不是在不同的 window 中分别显示. while True: ... final = cv2.hconcat((img1, img2)) cv2.imshow('final', final) ... 2. 添加文本和几何形状 添加文本:cv2.putText(img, 'IoU: {.4

<?php header("Content-type:text/html;charset=utf-8"); header("Content-type:image/gif"); $im=imagecreatefromjpeg("images/qie.jpg"); $textcolor=imagecolorallocate($im,,,); $fnt="c:/windows/fonts/simhei.ttf"; $text=

前言 std::vector<int> compression_params; compression_params.push_back(CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY); //选择jpeg compression_params.push_back(); //在这个填入你要的图片质量 cv::imwrite("test2.jpg", img, compression_params); 参考 1. https://www.cnblogs.com/skyfsm/

2020-10-10原文地址:https://opencv-java-tutorials.readthedocs.io/en/latest/09-camera-calibration.html#id1 Note We assume that by now you have already read the previous tutorials. If not, please check previous tutorials at http://opencv-java-tutorials.read

转自博客:http://blog.163.com/fei_lai_feng/blog/static/9289962200991713415422/ 一. 读写图像文件 1. imread imread函数用于读入各种图像文件,如:a=imread('e:\w01.tif') 注:计算机E盘上要有w01相应的.tif文件. 2. imwrite imwrite函数用于写入图像文件,如:imwrite(a,'e:\w02.tif',’tif’) 3. imfinfo imfinfo函数用于读取图像文

void cv::inpaint( const Mat& src, const Mat& mask, Mat& dst, double inpaintRange, int flags ) //src:要修复的图像: //mask:修复模板,必须是单通道图像: //dst:目标图像: //inpaintRange:选取邻域半径; //flags:要使用的方法,可以是CV INPAINT NS或CV INPAINT TELEA(本文介绍的方法).

1.get_image_size(Image : : : Width, Height) 返回图像的尺寸. 2.parameters_image_to_world_plane_centered (CamParam, Pose, CenterRow, CenterCol, WidthMappedImage, HeightMappedImage, ScaleForCenteredImage, PoseForCenteredImage) Halcon内部程序,输出为图像的比率和姿态. 3.gen_ima

『Catlike系列教程』第二篇来了~今天周六,早上(上午11点)醒来去超市买了一周的零食回来以后就玩了一整天游戏非常有负罪感.现在晚上九点天还亮着感觉像下午7点左右的样子好像还不是很晚...所以就写一点东西吧.这一篇是「Building a Graph」挑战一下试试吧. PART 1 概述 那么大概文章看下来我们预计要做以下事情. 使用一定数量的小方块表达函数图像 做一个 Shader 给图像上色使其更好看 给图像传入时间参数使其动起来 PART 2 画函数图像 首先我们确认一下要支持的功能细

前言 有时会碰到一张图片太大了,想将它缩小.本文将讲解一个很好用的函数解决这个问题. 图像尺寸调整函数 cvResize() // 图像尺寸调整函数 void Resize ( const CvArr * src, // 待处理图像 CvArr * dst, // 处理后图像 int interpolation = CV_LINTER_LINTER //插值方法 ) 在调用此函数前,需要定制好处理后图像的格式,再将其内存块地址传入第二个参数:对于第三个参数可暂时不去理会,使用默认参数即可,它的作

1,计算机眼中的图像 我们打开经典的 Lena图片,看看计算机是如何看待图片的: 我们点击图中的一个小格子,发现计算机会将其分为R,G,B三种通道.每个通道分别由一堆0~256之间的数字组成,那OpenCV如何读取,处理图片呢,我们下面详细学习. 2,图像的加载,显示和保存 我们看看在OpenCV中如何操作: import cv2 # 生成图片 img = cv2.imread("lena.jpg") # 生成灰色图片 imgGrey = cv2.imread("lena.j

一 RPC正射校正的原理 影像正射校正的方法有很多,主要包含两大类:一类是严格的几何纠正模型,另一类是近似几何纠正模型.当遥感影像的成像模型和有关参数已知时,可以根据严格的成像模型来校正图像,这种方法属于严格几何纠正,最具代表的是共线方程法.当传感器成像模型未知或者无法获取相关的辅助参数时,可以用假定的数学模型模拟成像模型,对影像实现校正,这种方法属于近似几何纠正,主要有:几何多项式纠正.有理函数法.局部区域校正等模型.本文将主要对RPC正射校正模型进行展开讨论. RPC模型将像点坐标d(lin

代码 先给出代码,再详细解释一下过程: #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <iostream> using namespacecv; using namespacestd; #define GRAY_THRESH 150 #define HOUGH_VOT