1.原理 在现实中经常遇到这样的问题,一个函数并不是以某个数学表达式的形式给出,而是以一些自变量与因变量的对应表给出,老师讲课的时候举的个例子是犯罪人的身高和留下的脚印长,可以测出一些人的数据然后得到一张表,它反应的是一个函数,回归的意思就是将它还原成数学表达式,这个式子也称为经验表达式,之所以叫经验就是说它不完全是实际中的那样准确,是有一定偏差的,只是偏差很小罢了. 最小二乘法     设经验 方程是y=F(x),方程中含有一些待定系数an,给出真实值{(xi,yi)|i=1,2,...n},

工业相机拍摄的图像中,由于摄像质量的限制,图像中的直线经过处理后,会表现出比较严重的锯齿.在这种情况下求取直线的倾角(其实就是直线的斜率),如果是直接选取直线的开始点和结束点来计算,或是用opencv自带的哈夫曼直线方法,都会引起较大的角度偏差,一般会达到好几度.误差这么大,显然达不到工控要求.后来尝试采取直线点集做最小二乘拟合,误差缩小到0.5以下.以下是算法的代码: //最小二乘拟合计算直线的倾角 int pointCount = pointVect.size(); if (pointCou

0 引言 最近项目中用到了基于PCL开发的基于平面的点云和CAD模型的配准算法,点云平面提取采用的算法如下. 1 基于PCL的点云平面分割拟合算法 2 参数及其意义介绍 (1)点云下采样 1. 参数:leafsize 2. 意义:Voxel Grid的leafsize参数,物理意义是下采样网格的大小,直接影响处理后点云密集程度,并对后期各种算法的处理速度产生直接影响. 3. 值越大,点云密度越低,处理速度越快:值越小,点云密度越高,处理速度越慢.通常保持这个值,使得其他的与点数有关的参数可以比较

一直想基于传统图像匹配方式做一个融合Demo,也算是对上个阶段学习的一个总结. 由此,便采购了一个摄像头,在此基础上做了实时检测平面目标的特征匹配算法. 代码如下: # coding: utf-8 ''' @author: linxu @contact: 17746071609@163.com @time: 2021-07-26 上午11:54 @desc: 基于特征匹配的实时平面目标检测算法 @Ref: https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutor

一.引言 上篇文章中四种方法对图像进行倾角矫正都非常有效.Hough变换和Radon相似,其抗干扰能力比较强,但是运算量大,程序执行慢,其改进方法为:我们可以不对整幅图像进行操作,可以在图像中选取一块(必须含有一条与倾角有关的直线)进行操作,从而减小运算量.这里Hough变换法和Radon变换法进行倾角检测的最大精度为1度.它们的优点是可以计算有断点的直线的倾角.最小二乘法的优点就是运算量小,但是其抗干扰能力比较差,容易受到噪声的影响.两点法虽然理论简单,但由于采样点比较多而且这些点服从随机分布

在物理实验中经常要观测两个有函数关系的物理量.根据两个量的许多组观测数据来确定它们的函数曲线,这就是实验数据处理中的曲线拟合问题.这类问题通常有两种情况:一种是两个观测量x与y之间的函数形式已知,但一些参数未知,需要确定未知参数的最佳估计值:另一种是x与y之间的函数形式还不知道,需要找出它们之间的经验公式.后一种情况常假设x与y之间的关系是一个待定的多项式,多项式系数就是待定的未知参数,从而可采用类似于前一种情况的处理方法. 一.最小二乘法原理 在两个观测量中,往往总有一个量精度比另一个高得多,

刚读研究生的时候,自己导师研究的方向是双目视觉,于是让自己研究OpenCV,折腾了几个月,算法上没啥突破,不过工程上还是折腾出了一个能用的小玩意,基于OpenCV实现了相机的标定.双目视觉图片的矫正.匹配.转化为视差图后简单用线性拟合做了一个测距小程序,虽然不能说做得很完美,像一个成熟的软件,但至少思路实现了,路走通了,算是自己入门编程后有所收获的第一个小作品. 软件没啥技术含量,现在工作了,也不折腾了,有兴趣的童鞋可以拿来作为反面教材参考参考^_^. 开源地址:https://github.c

目录 Canny边缘检测算法(基于OpenCV的Java实现) 绪论 Canny边缘检测算法的发展历史 Canny边缘检测算法的处理流程 用高斯滤波器平滑图像 彩色RGB图像转换为灰度图像 一维,二维高斯函数及分布 生成高斯滤波卷积核 单色高斯滤波与彩色高斯滤波 用Sobel等梯度算子计算梯度幅值和方向 梯度 图像灰度值的梯度的简单求法 使用Sobel算子来计算梯度的大小及方向: 对梯度幅值进行非极大值抑制 双阈值检测 抑制孤立低阈值点 Reference Canny边缘检测算法(基于OpenC

文章目录 1 什么是相机标定? 2 图像形成几何学 2.1 设定 2.1.1 世界坐标系 2.1.2 相机坐标系 2.1.3 图像坐标系 2.2 图像形成方法总结 3 基于OpenCV的相机标定原理 3.1 相机标定相关参数 3.2 相机标定的目标 3.3 不同类型的相机标定方法 4 相机标定示例步骤 4.1 使用棋盘格模式定义真实世界坐标 4.2 从不同的角度捕获棋盘的多个图像 4.3 查找棋盘的2D坐标 4.3.1 查找棋盘角点 4.3.2 优化棋盘角点 4.4 校准相机 5 结果与代码 6

卡尔曼滤波器及其基于opencv的实现 源地址:http://hi.baidu.com/superkiki1989/item/029f65013a128cd91ff0461b 这个是维基百科中的链接,比较详细了,如果想详细了解应该看下那篇开篇论文,已经有人翻译成了中文. http://zh.wikipedia.org/zh/%E5%8D%A1%E5%B0%94%E6%9B%BC%E6%BB%A4%E6%B3%A2 卡尔曼滤波器 – Kalman Filter 1．    什么是卡尔曼滤波器(Wh

GOCVHelper(GreenOpen Computer Version Helper )是我在这几年编写图像处理程序的过程中积累下来的函数库.主要是对Opencv的适当扩展和在实现Mfc程序时候的功能增强.     这里将算法库开放源代码,并且编写一系列blog对函数实现进行说明.目的是在于“取之于互联网,用之于互联网”.并且也希望该库能够继续发展下去.     由于算法库基于Opencv和Mfc进行编写,所以要求阅读使用者具备一定基础.     最终提交的是GOCVHelper.h 和GO

基于OpenCv从视频文件到摄像头的人脸检测 在OpenCv中读取视频文件和读取摄像头的的视频流然后在放在一个窗口中显示结果其实是类似的一个实现过程. 先创建一个指向CvCapture结构的指针 CvCapture *capture; 再用两个函数就可以分别获取到视频文件或者摄像头的一些状态信息,然后把这些信息放进去之前指向的结构体 视频文件 capture = cvCreateCameraCapture(0); 打开摄像头 capture = cvCreateFileCapture(argv[

 基于opencv网络摄像头在ubuntu下的视频获取 1  工具 原料 平台 :UBUNTU12.04 安装库  Opencv-2.3 2  安装编译运行步骤 安装编译opencv-2.3  参考http://blog.csdn.net/xiabodan/article/details/23547847 提前下载OPENCV源码包 官方:http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-unix/ 我的:http://do

基于opencv的小波变换 提供函数DWT()和IDWT(),前者完成任意层次的小波变换,后者完成任意层次的小波逆变换.输入图像要求必须是单通道浮点图像,对图像大小也有要求(1层变换:w,h必须是2的倍数:2层变换:w,h必须是4的倍数:3层变换:w,h必须是8的倍数......),变换后的结果直接保存在输入图像中.1.函数参数简单,图像指针pImage和变换层数nLayer.2.一个函数直接完成多层次二维小波变换,尽量减少下标运算,避免不必要的函数调用,以提高执行效率.3.变换过程中,使用了一

 基于opencv在摄像头ubuntu根据视频获取 1  工具 原料 平台 :UBUNTU12.04 安装库  Opencv-2.3 2  安装编译执行步骤 安装编译opencv-2.3  參考http://blog.csdn.net/xiabodan/article/details/23547847 提前下载OPENCV源代码包 官方:http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-unix/ 我的:http://dow

得知OpenCV有一段时间.除了研究的各种算法的内容.除了从备用,据导游书籍和资料,尝试结合链接的图像处理算法和日常生活,第一桌面上(随着摄像头)完成了一系列的视频流处理功能.开发平台Qt5.3.2+OpenCV2.4.9. 本次试验实现的功能主要有: 调用摄像头捕获视频流: 将帧图像转换为素描效果图片: 将帧图像卡通化处理: 简单地生成"怪物"形象: 人脸肤色变换. 本节全部的算法均由类cartoon中的函数cartoonTransform()来实现: // Frame:输入每一帧图

Android上掌纹识别第一步:基于OpenCV的6种肤色分割 源码和效果图 分类: OpenCV图像处理2013-02-21 21:35 6459人阅读 评论(8) 收藏 举报   原文链接  http://blog.csdn.net/yanzi1225627/article/details/8600169 六种方法分别是:基于RGB分割,基于RG同道的分割,ycrcb+otsu(ostu可以参考http://blog.csdn.net/onezeros/article/details/613

本文主要介绍了自适应的中值滤波器,并基于OpenCV实现了该滤波器,并且将自适应的中值滤波器和常规的中值滤波器对不同概率的椒盐噪声的过滤效果进行了对比.最后,对中值滤波器的优缺点了进行了总结. 空间滤波器 一个空间滤波器包括两个部分: 一个邻域,滤波器进行操作的像素集合,通常是一个矩形区域 对邻域中像素进行的操作 一个滤波器就是在选定的邻域像素上执行预先定义好的操作产生新的像素,并用新的像素替换掉原来像素形成新的图像. 通常,也可以将滤波器称之为核(kernel),模板(template)或者窗

现在将Csharp调用基于Opencv编写的类库文件(Dll)的方法定下来,我取名叫做GreenOpenCsharpWarper,简称GOCW. 一.CLR编写的DLL部分 1.按照正常方法引入Opencv; 2.提供接口函数,进行图像处理(这里只是实现了cvtColor,实际过程中可以用自己编写的复杂函数) String];     ,CV_8U,pby1);     cv); ];    ,CV_8U,pby1);    cv); //////////////////////////////

本文主要介绍了自适应的中值滤波器,并基于OpenCV实现了该滤波器,并且将自适应的中值滤波器和常规的中值滤波器对不同概率的椒盐噪声的过滤效果进行了对比.最后,对中值滤波器的优缺点了进行了总结. 空间滤波器 一个空间滤波器包括两个部分: 一个邻域,滤波器进行操作的像素集合,通常是一个矩形区域 对邻域中像素进行的操作 一个滤波器就是在选定的邻域像素上执行预先定义好的操作产生新的像素,并用新的像素替换掉原来像素形成新的图像. 通常,也可以将滤波器称之为核(kernel),模板(template)或者窗

        基于OpenCV编写图像处理项目,除了算法以外,比较重要一个问题就是界面设计问题.对于c++语系的程序员来说,一般来说有QT/MFC两种考虑.QT的确功能强大,特别是QML编写android界面很有一套(https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/8286476.html),在树莓派上进行设计也很方便(https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/7839062.html):但是使用QT的一个现实问题就是和现有平台的结合,比如客户