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

//.................................................................................//采用QHD分辨率使用kinect2_calibration,完成QHD图像校正参考“http://www.bubuko.com/infodetail-2151412.html”1.修改kinect2_calibration.cpp文件如下:a)K2_TOPIC_HD 改为 K2_TOPIC_QHDb)把文件中涉及到分辨率1920

后记: 当时能不放弃这个方向是因为这里面涉及了一种很有效的三位场景存储方式,可能给出除图元建模之外的一种三维场景描述方式.这和Flash与位图的对比一样,基于图元的flash始终抵不过基于点描述的位图格式. 总结:OpenNI已经有了一个专门的语句对标定进行了封装,我们不需要再费力去使用自己的代码了. 原文链接:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/09/27/2706417.html 系列文章,作者相当给力! 不过有一个更为强大的文章:

本文档主要对如何使用GDAL提供的工具对FY3系列卫星数据进行校正处理.FY3系列卫星提供的数据一般是以HDF5格式下发,一个典型的FY3A和FY3B的数据文件名如下: FY3A_MERSI_GBAL_L1_20100321_0150_1000M_MS.HDF FY3B_MERSI_GBAL_L1_20130620_0600_1000M_MS.HDF 下面分为三个部分来对FY3系列数据校正进行处理,分别是数据预处理.构造子数据集和校正三个部分,下面分别进行详述. 该文档用到的GDAL[1]工具主

image rectification 图像校正 在配准时,先找到特征点,找到特征点后剔除伪匹配点. 然后针对两幅图像做几何矫正(一般通过估计出来的仿射矩阵完成). 这部完成后,图像可以匹配了,但是两幅图像的拍摄条件和光照不一致. 找到合适的权重将两幅图像融合这个问题就比较难了. 显然平均融合应该不理想. 目前融合技术还是分为空域和变换域两大类.可根据自己的图片特征选取一种. 1.主要有平均融合, Brovey, 主成份分析,亮度色度饱和度融合技术等.2.诸如小波,轮廓波,曲波等频域技术. 对于

当家长多年,每天都要拍照试卷打印.用App去掉图片黑底就成了每天必备工作.可是,有些图片文件不是来自手机,所以需要一个电脑版的图片漂白工具. 因此,经过几周的努力,图片漂白工具 PicGrayRemover 诞生了 最新版0.96,支持文档四角检测和变形校正.更改了打包方式,通过在线杀毒引擎检测,可以放心使用. *************************************************************************为了加快图片漂白速度,程序带了几个处理图

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原文链接:https://blog.csdn.net/qq_27045589/article/details/81062586 一.几何校正方法 图像校正本质是建立一种从原始图像行列号到某种投影的数学关系,即实现图像行列坐标到投影坐标的转换.不同的校正方法利用了不同的方法来表示转换关系,但本质上式相同的.常用的几何校正方法包括:几何多项式校正.有理函数模型校正.局部区域校正模型.地理查找表校正等.  GDAL库中可以实现的校正方法就包括以上四种方法,即:1~3次的几何多项式校正.RPC(有理函数

光度标定(Photometric Camera Calibration)是DSO(Direct Sparse Odometry)论文中比较特别的一部分.常规的vSLAM不太考虑光度标定的问题.比如基于特征点的vSLAM,由于特征描述一般会有光照不变性,对图像的亮度值并不敏感.而在直接法(direct method)中,由于姿态估计以图像的亮度值为出发点,亮度值的准确度会影响算法的精度和稳定性.因此,作者引入了光度标定的概念,利用精细的相机成像模型,标定成像过程中的光度参数,并用这些参数校正图像亮

1.一维码简述: 一维条码是一种能用于信息编码和信息自动识别的标准符号,是由一组宽度不同的黑白符号按一定规则交替排列编码组成的图形符号,用于表示一定的信息. 码制指条码符号的类型,不同的类型有不同的编码规则.我们本次实验是基于EAN-13码制.EAN-13码主要由起始符(3).左侧数据符(42).中间分割符(5).右侧数据符(42).校验符.终止符(3)组成,一共95个模块,表示13个字符.条表示1,空表示0:只能表示0-9这十个数字:每个字符的宽度为7个模块,交替由两个条和两个空组成,每个条或

#include "Stafx.h" ; //棋盘上有13个格子,那么角点的数目12 ; ; //图片的总张数 int main(int argc, char** argv) { ; int board_n=board_h*board_w; //一张图像上,角点的数目 CvSize board_sz=cvSize(board_w,board_h); CvMat* object_points=cvCreateMat(image_count*board_n,,CV_32FC1); //实际

今天从材料科学应用角度介绍Avizo的基本功能. Avizo是一款先进的三维可视化及分析应用,可用来探索从断层扫描.显微镜.核磁共振成像及更多其他技术获得的材料科学数据.从简单的可视化与测量到高级的图像处理.量化与骨架化,Avizo 提供了针对先进2D/3D可视化.材料表征.3D有限元分析模型生成及物理性能计算的全面多模态的数字实验室. Avizo的核心特点: Avizo 提供先进的三维成像工作流程,针对需要深入了解完整三维结构材料性能的科学家和工程师,使其在一系列材料科学研究领域中进行任何规模

图像清晰度是衡量图像品质优劣的标准之一,清晰的图像能给人以赏心悦目的视觉享受.长期以来,图像扫描设备和图像处理软件的开发生产厂商都很重视图像清晰度处理功能的开发,图像处理人员也在日常的实践中不断摸索出图像清晰度的调节技巧. 数字化图像清晰度的处理原理 清晰度是图像细节边缘变化的敏锐程度.在图像细节的边缘处,光学密度或亮度随位置的变化越敏锐(变化快).越剧烈(反差大),则细节的边缘就越清晰,可辨程度越高. 在图像信息的传递过程中,细节本身及其清晰度都会有所损失.以印刷复制为例,假设原稿为彩色反转片

分享吉林大学机械科学与工程学院,zhao jun 博士的Halcon学习过程及知识分享 全文转载zhao jun 博士的新浪博客,版权为zhaojun博士所有 原文地址:http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_1143733774_0_1.html  三十一.matching之二(例篇1-3) 三十.matching之一(基础篇)  二十九.Laser Triangulation with … 二十八.Laser Triangulation with …  二

1.在调用之前,可以用工具(Dependency)检测下c++库所依赖的文件,看是否有错误.如果有错误,请先下补充所需运行环境. 2.如果c++ 函数 形参需要C#传入结构体,可如下: [StructLayout(LayoutKind.Sequential)]//作用:按顺序排列,防止C#编译器打乱,起到与C++那边保持一致. public struct mwEdgeFileHeader { uint type; //切面数据文件头类型固定为0xFF0000F1 uint version; //

QR代码(Quick Response Code, 高速响应码)属于二维矩阵码在一个.由DENSO(日本电装)公司开发,由JIS和ISO将其标准化. QR码分为两种模式:模式1.模式2.当中.模式1相应旧的标准,眼下普遍採用的是模式2,即,新的开放式标准: QR码的基本特征: 1.编码字符集: (1)数字型数据:(数字0--9) (2)字母数字型数据:(数字0--9:大写字母A--Z,9个其他字符:space,$,%,*,+,-,.,/,:); (3)8位字节型数据: (4)日本汉字字符 (5)

使用GDAL进行RPC坐标转换 对于高分辨率遥感卫星数据而言,目前几乎都提供了有理函数模型(RFM)来进行图像校正(SPOT系列提供了有理函数模型之外还提供了严格轨道模型).对遥感影像进行校正目前最常用的就是使用有理函数模型来进行校正. 有理函数模型的计算公式网上可以搜到,同时我之前的博客中也有比较详细的说明,可以参考这篇博客http://blog.csdn.net/liminlu0314/article/details/24810593. GDAL库从1.3左右就开始提供基于RPC的坐标转换,

前言 GDAL库中提供的gdalwarp支持各种高性能的图像重采样算法,图像重采样算法广泛应用于图像校正,重投影,裁切,镶嵌等算法中,而且对于这些算法来说,计算坐标变换的运算量是相当少的,绝大部分运算量都在图像的重采样算法中,尤其是三次卷积采样以及更高级的重采样算法来说,运算量会成倍的增加,所以提升这些算法的处理效率优先是提高重采样的效率.由于GPU的多核心使得目前对于GPU的并行处理非常热,同时也能大幅度的提升处理速度.基于上述原因,GDALWARP也提供了基于OPENCL的GPU加速,之前在

引自https://blog.csdn.net/qq_27045589/article/details/81062586 def main(): infile = "F:\\Temp_Data\\MOD13A2_20180610_H23V04_NDVI.tif" outfile = "F:\\Temp_Data\\MOD13A2_20180610_H23V04_NDVI_GEO.tif" dataset = gdal.Open(infile, gdal.GA_Upd

http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/index.html#examples 文档中举了几个例子,有关双目的是第5个, 这个例子展示了如何使用工具箱用于校准一个立体系统(内在和外在)和使用立体标定的结果为立体图像校正和3 d立体三角测量. 下载stereo_example.zip立体数据集,包含14对对应的左右图像.图片命名left01.jpg,…,left14.jpg和right01.jpg…,right14.jpg.这个包包含分别的