1.图像像素: 像素是指由图像的小方格即所谓的像素(pixel)组成的,这些小方块都有一个明确的位置和被分配的色彩数值,而这些一小方格的颜色和位置就决定该图像所呈现出来的样子.像素是构成图像的基本单元,通常以像素/英寸PPI(表示)为单位来表示图像分辨率. 当图像尺寸以像素为单位时,我们需要指定其固定的分辨率,才能将图像尺寸与实际尺寸进行转换. 在Halcon中,快速获得图像大小,像素个数及其它图像信息的算子是:get_image_pointer_rect 例程: read_image(Imag

https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/44756073 相机标定内容详解:转载自 祥的博客 预备知识 标定中的四个坐标系 1.1.平面旋转 首先看一下平面坐标系之间的转换. 两个平面坐标系 Oxy 和 Ox'y' 之间的夹角是 a .如下图所示: 顺时针旋转 (Oxy -> Ox'y') ,变换关系如下: 公式(1) 和 公式(2) 等价.注意坐标顺序,下面论证会用到. 1.2.三维旋转 1.2.1.基元旋转 1. 绕 Ox 轴顺时针旋

摄像机标定程序: 注意:E:/calibration_image :为标定图像文件路径       'E:/calibration_description/caltab_123mm.descr:为标定描述文件路径   *作者:骑蚂蚁上高速 *程序开始 list_files ('E:/calibration_image', 'files', ImageFiles) TmpCtrl_AllMarkRows := [] TmpCtrl_AllMarkColumns := [] TmpCtrl_Star

1. 使用OpenCV进行标定 相机已经有很长一段历史了.但是,伴随着20世纪后期的廉价针孔照相机的问世,它们已经变成我们日常生活的一种常见的存在.不幸的是,这种廉价是由代价的:显著的变形.幸运的是,这些是常数而且使用标定和一些重绘我们可以矫正这个.而且,使用标定你还可以确定照相机的像素和真实世界的坐标单位毫米之间关系. 原理: 对于变形(镜头畸变),OpenCV考虑径向畸变和切向畸变. 对于径向畸变参数使用以下公式: 所以对于一个输入图像的旧像素点(x,y),它在输出图像的新像素点坐标将会是(

假设现在有这样一个需求需要一直开着手机摄像头 但是不做任何拍照动作 但是每个手机的相机分辨率都不同 而默认预览的时候参数是最大分辨率 这样有时候就回导致电量损耗的加快 所以我们可以采取降低相机分辨率的方法 这样既达到了目标 又节省了电量 package com.example.camerbatterytest; import java.io.IOException; import java.util.List; import android.app.Activity; import androi

2019-2-2: 硬件选型--->镜头光源相机选型第一讲.avi: 高斯公式:1/u+1/v=1/f  u:物距  v:像距 f:焦距 线放大倍率:像高/物高  或者 像距/物距 镜头需要掌握基本概念:焦距 光圈 光圈数(这个参数越大,分辨率越大) 景深 物体在清晰成像的移动范围(光圈越小 景深越大 ;焦距越小,景深越大;拍摄距离越大景深越大) 具体选型案例如下: 硬件选型--->超人视觉初级班镜头光源选型第二讲.avi  相机主要参数:曝光 分辨率 增益 帧率 尺寸 镜头接口 输出接口 白

Camera相机类相关的几个流程方法 Camera.open(cameraId) 打开相机 camera.setDisplayOrientation(0) 设置相机水平方向 mCamera.setPreviewDisplay(holder) 在SurfaceHolder上显示画面 mCamera.setPreviewCallback(callback) 设置回调,将Yuv数据传递到onPreviewFrame方法 previewRate mParams = mCamera.getParamete

概览 mediaDevices 是 Navigator 对象的只读属性,一个单列对象,可以连接访问相机和麦克风,屏幕共享等媒体输入设备 方法 enumerateDevices 请求一个可用的媒体输入和输出设备列表,如麦克风.相机.耳机等.返回的 Promise完成状态中是一个带有 MediaDeviceInfo 的数组 let mediaDevices = navigator.mediaDevices if(!mediaDevices || !mediaDevices.enumerateDevi

一,我们在使用html5的技术开发手机app时,并不能像IOS,Android那样可以调取手机原生的相机功能,这是我们就要借助一些插件来时实现. 二,安装Cordoba的相机插件 1.在文件目录下,使用命令安装相机插件,命令如下: cordova plugin add cordova-plugin-camera 2.使用”camera.getPicture“函数来调取相机 camera.getPicture(successCallback, errorCallback, options) suc

斑点分析的算法非常简单:在图像中,相关对象的像素(也称为前景)通过其灰度值来识别.例如,图中示例显示了液体中的组织颗粒.这些粒子是明亮的,液体(背景)是暗的.通过选择明亮的像素(阈值),可以很容易检测到颗粒.在许多应用中,暗像素和亮像素的简单条件不再成立,但结果相同可以通过额外的预处理或像素选择/分组的替代方法来实现. 在这种情况下,斑点分析的优点是HALCON提供了大量算子使其具有极大的灵活性.此外,这些方法通常具有很高的性能.斑点分析也可以与许多其他视觉任务相结合,例如作为预处理步骤,灵活地

转载自牛猫靖  http://www.cnblogs.com/2008nmj/p/6278076.html 使用OpenCV进行相机标定 1. 使用OpenCV进行标定 相机已经有很长一段历史了.但是,伴随着20世纪后期的廉价针孔照相机的问世,它们已经变成我们日常生活的一种常见的存在.不幸的是,这种廉价是由代价的:显著的变形.幸运的是,这些是常数而且使用标定和一些重绘我们可以矫正这个.而且,使用标定你还可以确定照相机的像素和真实世界的坐标单位毫米之间关系. 原理: 对于变形(镜头畸变),Open

0x00 - 前言 看过example后,就会想自己动动手,这里改改那里修修.我们先试着添加自己喜欢的marker/nft进行识别. 比如我做了一个法拉利的marker: 还有网上找了一个法拉利logo的图片用于NFT(Natural Feature Tracking): 对应显示的模型是这样的(仅供参考^_^!) 0x01 - marker制作流程 1.制作marker图片 首先我们找到doc/patterns/Blank pattern.png,使用这个空白的marker图片制作出自己想要的

一.照片采集的实用概念 根据照片进行三维重建的过程中,有人没怎么遇到坑,有人被坑的不轻.可能是模型的纹理失真,模型的法线错了,模型会生成我们各种也想不到的结果,那么,是什么导致三维重建效果这么差的?是建模操作中哪一步设置错了?还是航拍之前的航带准备不充分还是天气光照的影响?今天我将和大家一起好好说说建模前期都有哪些拍照要求和技巧. 首先,在这之前,我先说明几个专业词汇概念,有助于后面文章的理解. [内方位元素]:指的是相机的内部参数,包括相机传感器的尺寸.镜头焦距.像平面主点的位置坐标.镜头畸变

WindowsPhone作为一款智能手机操作系统,支持APP中拍照是必不可少的,目前在WP8上的拍照主要有以下三种途径: 1.使用CameraCaptureTask: 2.使用PhotoCamera类: 3.使用PhotoCaptureDevice类. 下面简单介绍下这三种方法: 第一个就是CameraCaptureTask了.在做WP开发的都知道微软为了让开发者能够使用一些手机功能在framework中提供了大量的选择器和启动器,本文不谈论这个话题,但是要知道CameraCaptureTask

随着“平安城市”的广泛建设,各大城市已经建有大量的视频监控系统,虽然监控系统己经广泛地存在于银行.商场.车站和交通路口等公共场所,但是在公安工作中,由于设备或者其他条件的限制,案情发生后的图像回放都存在图像不清晰,数据不完整的问题,无法为案件的及时侦破提供有效线索.经常出现嫌疑人面部特征不清晰,难以辨认,嫌疑车辆车牌模糊无法辨认等问题.这给公安部门破案.法院的取证都带来了极大的麻烦.随着平安城市的推广.各地各类监控系统建设的进一步推进,此类问题会越来越突出. 一．模糊图像产生的原因 1.  系统

现如今,拥有着 80% 的市场份额的 Android 是最主流的手机操作系统.它运行在无数的智能手机.平板以及其他各种各样的设备上.仅凭这一点,我们是否可以认为  Android 编程是简单而轻松的呢? 几年前,Miley Cyrus 还在唱着乡村音乐,Justin Bieber 还梳着他那著名的“Bieber”发型,Malcolm 还在 AC/DC 乐队,而同时 Android 开发还相当复杂.Android 开发者对于Android 系统开发最简单的应用都有一大堆问题. 为什么?嗯,亲爱的读

基于OpenCV写了一个交互式获取图片上的人肉选取的特征,并保存到文件的小程序. 典型应用场景:当在一个精度不高的应用需求中,相机分辨率差或者变形严重,某些棋盘点通过代码检测不出,就可以通过手工选取的方式. 使用 通过滚轮来缩放图片显示 单击右键设置显示中心点 单击左键选取并记录点 'c'来取消上一次取点 'q'退出并保存数据 界面 代码 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <stdlib.h&

想一想,我们聊过AudioReord,AudioTrack,MediaPlayer,那多媒体四大金刚,就剩下了MediaRecorder了(SoundPool?我这里信号不好···).其实MediaRecorder个人用的也不多,很久前用它在拍摄视频上确实趟过无视次坑,那今天就聊它吧,把它聊到躺下(ノQ益Q)ノ彡┻━┻. MediaRecorder 一般用在多媒体录制上面,当然如果你只是简单的想录制音频,用它最合适不过,不过如果你想更多样化的录制这里推荐<Android MP3录制,波形显示,音

跨摄像头多目标跟踪(Multi-Target Multi-Camera Tracking, MTMC Tracking) 跨摄像头多目标跟踪(Multi-Target Multi-Camera Tracking, MTMC Tracking)是监控视频领域一个非常重要的研究课题,本文以下内容直接简称为MTMC.单摄像头的单目标跟踪和多目标跟踪目前来说还有一些不错的解决方法,但是MTMC这个领域总得来说还没形成一些解决套路,有非常大的研究空间.而MTMC算法的评价指标也是一个极其复杂的系统,拥有十

OLED作为一种电流型发光器件已越来越多地被应用于高性能显示中.由于它自发光的特性,与LCD相比,AMOLED具有高对比度.超轻薄.可弯曲等诸多优点.但是,亮度均匀性和残像仍然是它目前面临的两个主要难题,要解决这两个问题,除了工艺的改善,就不得不提到补偿技术. 补偿方法可以分为内部补偿和外部补偿两大类.内部补偿是指在像素内部利用TFT构建的子电路进行补偿的方法.外部补偿是指通过外部的驱动电路或设备感知像素的电学或光学特性然后进行补偿的方法. 1. 为何要对OLED进行补偿? 介绍补偿技术之前,首

在网上看了不少文章,发现还是官方文档介绍最详细,把重要的东西简单摘要出来.详细可看官方文档地址 ( http://www.bangchui.org/read.php?tid=9 ) . 在应用中显示图片,如果不多加小心,很容易就会使应用因为异常“java.lang.OutofMemoryError:bitmap size exceeds VM budget”而导致crash.在android中加载图片需要一定的技巧性,主要是因为: 1.通常设备资源有限,安卓设备给每个应用只分配16M的空间.当然