https://github.com/kruglov-dmitry/pnd2pcd_batch

  分类: OpenCV [Q1]怎么样用opencv将彩色图片转化成像素值只有0和255的灰度图? 进行灰度化,IplImage* pImg = cvLoadImage( "C:\\1.bmp", 0 ); 这样图像已经灰度化,然后调用cvThreshold(image, image, 125, 255, CV_THRESH_BINARY); 就可以了,125那里是你所用的阈值,这就是最简单的二值化,你要用ostu,或者别的高级一点的,就要自己写函数了   // Truncate v

这里主要利用了Opencv打开摄像头的代码,以及写入视频的函数,只是这里要注意的是摄像头好像没有帧率,在cvCreateVideoWriter,时要自己设置 #include"cv.h" #include"highgui.h" int main(int argc, char** argv) { cvNamedWindow("camera", CV_WINDOW_AUTOSIZE); argc = ; CvCapture* capture; cap

/** * 从阿里云下载文件 (以附件形式下载) 多个文件进行zip下载 第二种 * @param request * @param response */ @ResponseBody @RequestMapping(value = "/zipFilesDown", method = RequestMethod.GET) public void zipFilesDown(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response){

python写法: import cv2 img = cv2.imread(img_dir, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.imwrite(dis_dir, img) imread的flag为-1的时候要返回原图同时带alpha通道,这个通道用来记录图像中的透明度信息 https://blog.csdn.net/tiankongtiankong01/article/details/80043214 stixel-world读入图片就需要读入透明度信息

博客转载自:http://www.cnblogs.com/ironstark/p/5046479.html 关键点又称为感兴趣的点,是低层次视觉通往高层次视觉的捷径,抑或是高层次感知对低层次处理手段的妥协. ——三维视觉关键点检测 1.关键点,线,面 关键点 = 特征点: 关键线 = 边缘: 关键面 = foreground: 上述三个概念在信息学中几乎占据了统治地位.比如1维的函数(信号),有各种手段去得到某个所谓的关键点,有极值点,拐点...二维的图像,特征点提取算法是标定算法的核心(har

关键点又称为感兴趣的点,是低层次视觉通往高层次视觉的捷径,抑或是高层次感知对低层次处理手段的妥协. ——三维视觉关键点检测 1.关键点,线,面 关键点=特征点: 关键线=边缘: 关键面=foreground: 上述三个概念在信息学中几乎占据了统治地位.比如1维的函数(信号),有各种手段去得到某个所谓的关键点,有极值点,拐点...二维的图像,特征点提取算法是标定算法的核心(harris),边缘提取算法更是备受瞩目(canny,LOG.....),当然,对二维的图像也有区域所谓的前景分割算法用于提取

在做SLAM时,希望用到深度图来辅助生成场景,所以要构建立体视觉,在这里使用OpenCV的Stereo库和python来进行双目立体视觉的图像处理. 立体标定 应用标定数据 转换成深度图 标定 在开始之前,需要准备的当然是两个摄相头,根据你的需求将两个摄像头进行相对位置的固定,我是按平行来进行固定的(如果为了追求两个双目图像更高的生命度,也可以将其按一定钝角固定,这样做又限制了场景深度的扩展,根据实际需求选择) 由于摄像头目前是我们手动进行定位的,我们现在还不知道两张图像与世界坐标之间的耦合关系

摘要:在ROS kinetic下,利用realsense D435深度相机采集校准的RGBD图片,合成点云,在rviz中查看点云,最后保存成pcd文件. 一. 各种bug 代码编译成功后,打开rviz添加pointcloud2选项卡,当我订阅合成点云时,可视化失败,选项卡报错: 1)Data size (9394656 bytes) does not match width (640) times height (480) times point_step (32).  Dropping mes

目录 摘要 1.引言: 2.点云深度学习的挑战 3.基于结构化网格的学习 3.1 基于体素 3.2 基于多视图 3.3 高维晶格 4.直接在点云上进行的深度学习 4.1 PointNet 4.2 局部结构计算方法 4.2.1 不探索局部相关性的方法 4.2.2 探索局部相关性的方法 4.3 基于图 5. 基准数据集 5.1 3D模型数据集 5.2 3D室内数据集 5.3 3D室外数据集 6. 深度学习在3D视觉任务中的应用 6.1 分类 6.2 分割 6.3 目标检测 7. 总结与结论 (Rem

这篇文章主要介绍了阿里云的NoSQL存储服务OTS的应用分析,OTS作为阿里巴巴开发的NoSQL存储技术服务现已面向用户商业化,需要的朋友可以参考下. 1. 概要  OTS是构建在阿里云飞天分布式系统上的NoSQL存储服务,提供海量结构化数据的存储和实时访问.OTS以实例和表来组织数据,通过自动的数据分区和负载均衡技术,对应用提供规模(数据和访问)的无缝扩展.应用通过调用OTS API/SDK或者操作管理控制台来使用OTS服务.OTS服务具有以下几个主要的特点:  规模可扩展:OTS具备可扩展的

原文转自: http://blog.csdn.net/tutuguaiguai0427/article/details/6646051 这阵子,确切说这几天,还是看了好多东西的.虽然无用功居多. 上篇日志说的东西做完以后暂时就没事了,然后窝实验室吹着空调做我的小屋. 后来实在觉得无聊找了点事做. 第一天是打算消除视频水印的.其实最土或者说其实最有效的方法是单帧PS,但是,明显我不是这么勤快的人.我学的可不是PS,总觉得这是搞设计之类的人用的. 然后记得上次在xiaotie博客看过程序除水印的,又

最近需要做一个图像识别的GUI应用,权衡了Opencv+ 1)QT,2)Python GUI,3).NET后选择了.NET... 本文给出C#+Opencv和Python+Opencv的相应参考,节省大家时间. (一)C#.NET + Opencv 1)下载并安装Emgu库(for opencv on .NET env) Download @ http://sourceforge.net/projects/emgucv/ 2)How to use opencv on C#? VS上配置Emgu(

免责声明:     本文转自网络文章,转载此文章仅为个人收藏,分享知识,如有侵权,请联系博主进行删除.     原文作者:刘黎明      原文地址:http://www.chinacloud.org/  (已失效)     转载地址:http://www.csdn.net/article/2012-10-24/2811095 真不喜欢这么长的文章标题,真怕有的人一口气读不过来,也真怕语文不好的人断句困难,但为了搜索引擎愿意收录,也为了有人看到标题后能够有兴趣读下去,不得不用这个冗长的标题.想用

利用相机拍摄一个场景不同角度的图片,使用VisualSFM能够得到稀疏点云,如果想要得到稠密点云,可以在VisualSFM中加入PMVS的应用程序,PMVS会作为一个插件运行将稀疏点云插成稠密的点云. ViusalSFM在Changchang WU的主页下载,分64bit和32bit. CMVS-PMVS可以在gitHub上下载:https://github.com/pmoulon/CMVS-PMVS. 我的电脑是32bit ,将\CMVS-PMVS-master\CMVS-PMVS-maste

该论文的地址是:https://arxiv.org/pdf/1609.07720.pdf segmatch是一个提供车辆的回环检测的技术,使用提取和匹配分割的三维激光点云技术.分割的例子可以在下面的图片中看到. 该技术是基于在车辆附近提取片段(例如车辆.树木和建筑物的部分),并将这些片段与从目标地图中提取的片段相匹配.分段匹配可以直接转化为精确的定位信息,从而实现精确的三维地图构造和定位.在先前记录的部分(白色)和最近观察到的部分(彩色)之间,匹配的段的实例用绿色线显示在下面的图像中. 该方法依

一.各库功能说明 pdfminer----用于读取pdf文件的内容,python3安装pdfminer3k jieba----用于中文分词 wordcloud----用于生成词云 matplotlib----用于将词云可视化 这几个库的顺序也对应程序的顺序: 生使用pdfminer读取pdf文件的内容,然后使用jieba对内容进行中文分词,再然后使用wordcloud基于分词生成词云,最后使用matplotlib将词云可视化 二.程序源码 from urllib.request import u

1983年3月15日,国际消费者联盟组织将3月15日确立为国际消费者权益日. 2019年3月15日,袋鼠云举办三周年年会. 一生二,二生三,三生万物.植树节后,万物生长. 年会现场,袋鼠云宣布成立新公司——杭州云掣科技有限公司(www.dtsre.com). 由袋鼠云CEO拖雷,袋鼠云COO江枫,云掣科技CEO丁原,袋鼠云联合创始人强哥以及云掣科技核心团队成员俊达.南方.祁幽共同开启,云掣科技正式启航. 云掣科技启航现场 云掣科技启航现场 袋鼠云联合创始人徐进挺(花名:丁原)担任云掣科技CEO.

这篇文章是在OSX上测试和运行的的, Ubuntu下的安装和配置请移步到这里 应用程序进程树, 默认 Poolboy 中初始化10个用于处理图片的 Python 工作进程(Worker) 首先安装OpenCV需要的工具包     1 2 3 4 5 6 ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" brew install python brew tap

使用命令查看当前的opencv版本: pkg-config --modversion opencv 自带的是opencv-2.4.9 安装opencv3.1 安装opencv的依赖项 sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libvtk5-dev libjpeg-dev libtiff4-dev libjasper-dev libopenexr-dev libtbb-dev 进入解压后的opencv安装包,新建目录,目录名为build

mnist数据集是以二进制形式保存的,这里借助OpenCV把mnist数据集转换成图片格式.转换程序如下: #include <iostream> #include <fstream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace cv; u