SIFT检测方法 SIFT算法就是把图像的特征检测出来,通过这些特征可以在众多的图片中找到相应的图片 import cv2 #读取图片,以1.png为例 img=cv2.imread('1.png') #检测关键点并计算描述 sift=cv2.xfeatures2d.SIFT_create() #描述符是对关键点的描述,可用于图片匹配 keypoints,descriptor=sift.detectAndCompute(img,None) #将关键点勾画到图片上 flags=cv2.DRAW_M

offsetParent() V1.2.6概述 返回第一个匹配元素用于定位的父节点. 这返回父元素中第一个其position设为relative或者absolute的元素.此方法仅对可见元素有效.大理石平台支架 示例 描述: 设置最近的祖先定位元素的背景颜色 HTML 代码: <div style="width:70%;position:absolute;left:100px;top:100px"> <div style="margin:50px;backg

前言 因工作需要,需要定位图片中的二维码:我遂查阅了相关资料,也学习了opencv开源库.通过一番努力,终于很好的实现了二维码定位.本文将讲解如何使用opencv定位二维码. 定位二维码不仅仅是为了识别二维码:还可以通过二维码对图像进行水平纠正以及相邻区域定位.定位二维码,不仅需要图像处理相关知识,还需要分析二维码的特性,本文先从二维码的特性讲起. 1 二维码特性 二维码在设计之初就考虑到了识别问题,所以二维码有一些特征是非常明显的. 二维码有三个“回“”字形图案,这一点非常明显.中间的一个点位

// The "Square Detector" program. // It loads several images sequentially and tries to find squares in // each image #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highg

写在前面 HIT大三上学期视听觉信号处理课程中视觉部分的实验三,经过和学长们实验的对比发现每一级实验要求都不一样,因此这里标明了是2019年秋季学期的视觉实验三. 由于时间紧张,代码没有进行任何优化,实验算法仅供参考. 实验要求 对给定的车牌进行车牌识别 实验代码 代码首先贴在这里,仅供参考 源代码 实验代码如下: import cv2 import numpy as np def lpr(filename): img = cv2.imread(filename) # 预处理,包括灰度处理,高斯

import cv2 # 读取图片 img = cv2.imread("image.jpg") # 加载模型,模型可以从https://github.com/opencv/opencv/blob/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml下载 classifier = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")

vim /usr/lib/systemd/system/sshd.service [Unit] Description=OpenSSH server daemon Documentation=man:sshd(8) man:sshd_config(5) After=network.target sshd-keygen.service Wants=sshd-keygen.service [Service] Type=notify EnvironmentFile=/etc/sysconfig/ssh

http://blog.csdn.net/superdont/article/details/24935383 OpenCV使用边缘提取.腐蚀.轮廓进行车牌定位 2014-05-03 21:38 6786人阅读 评论(2) 收藏 举报  分类: opencv(24)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 采用OpenCV249利用边缘检测.轮廓检测.腐蚀实现的车牌定位,具体为: Mat srcImage=imread("image/000.jpg"); //imsho

前言 本文将主要讲解如何使用 OpenCV 实现图像分割,这也是图像金字塔在 OpenCV 中的一个重要应用. 关于图像分割 在计算机视觉领域,图像分割(Segmentation)指的是将数字图像细分为多个图像子区域(像素的集合)(也被称作超像素)的过程.图像分割的目的是简化或改变图像的表示形式,使得图像更容易理解和分析.[1]图像分割通常用于定位图像中的物体和边界(线,曲线等).更精确的,图像分割是对图像中的每个像素加标签的一个过程,这一过程使得具有相同标签的像素具有某种共同视觉特性. 图像分

为visual studio2012搭建openCV平台,实现打开图片. 实现步骤: 1.1.配置环境变量 基于win7操作系统的环境配置步骤: 1.1.1 计算机—>属性—>更改设置—>高级—>环境变量—>系统变量 1.1.2 系统变量中选择新建,弹出的新建的系统变量.变量名中填写 opencv,在下面变量值一栏填写F:\opencv\build\x86\vc11\bin点击确定关闭. 变量值为opencv的安装位置及dll文件,实现与vs2012的数据和资源共享. 1.1

在图像处理领域,有一个非常重要的名词ROI. 什么是ROI? 它的英文全称是Region Of Interest,对应的中文解释就是感兴趣区域. 感兴趣区域,就是我们从图像中选择一个图像区域,这个区域就是图像分析所关注的焦点.我们圈定这个区域,那么我们要处理的图像就从大图像变为一个小图像区域了,这样以便进行进一步处理,可以大大减小处理时间. 定义ROI区域有两种方法: 第一种,指定矩形的坐标,并且规定好他的长宽. Mat img = imread("1.jpg"); Mat roi =

Opencv中Surf算子提取特征,生成特征描述子,匹配特征的流程跟Sift是完全一致的,这里主要介绍一下整个过程中需要使用到的主要的几个Opencv方法. 1. 特征提取 特征提取使用SurfFeatureDetector类中的detect方法,先定义一个SurfFeatureDetector类的对象,通过对象调用detect方法就可以提取输入图像的Surf特征.可以使用不带参数的默认构造函数构建SurfFeatureDetector对象,也可以使用含参数的构造函数: CV_WRAP SURF

轮廓是定义或限定形状或对象的边或线,是机器视觉中的常用的概念,多用于目标检测.识别等任务. 关于OpenCV轮廓操作,尤其是级别及如何使用轮廓级别进行筛选等问题,相关文章比较少,正好最近用到,因此将其总结成文. 本文主要介绍OpenCV的查找轮廓函数findContours()绘制函数drawContours(),及其轮廓级别参数hierarchy,涉及到预处理.轮廓筛选等内容,并提供全部源代码,希望能帮助大家理解基本概念并能借鉴示例代码编写自己的算法. 本文代码:C++ 本文包括如下内容: 基

位置指纹法中最常用的算法是k最近邻(kNN):选取与当前RSS最邻近的k个指纹的位置估计当前位置,简单直观有效.本文介绍kNN用于定位的基本原理与具体实现(matlab.python). 基本原理 位置指纹法可以看作是分类或回归问题(特征是RSS向量,标签是位置),监督式机器学习方法可以从数据中训练出一个从特征到标签的映射关系模型.kNN是一种很简单的监督式机器学习算法,可以用来做分类或回归. 对于在线RSS向量\(s\),分别计算它与指纹库中各个RSS向量{\(s_1, s_2, ..., s

原文:<Advanced Location-Based Technologies and Services>--chapter 2 WiFi Location Fingerprint 作者: Prashant Krishnamurthy [TOC] 摘要 GPS难以解决室内环境下的一些定位问题,大部分室内环境下都存在WiFi,因此利用WiFi进行定位无需额外部署硬件设备,是一个非常节省成本的方法.然而WiFi并不是专门为定位而设计的,传统的基于时间和角度的定位方法并不适用于WiFi.近十年来,

很多情况下大家都采用实际测量的数据进行定位算法的性能分析和验证,但是实际测量的工作量太大.数据不全面.灵活性较小,采用仿真的方法获取RSS数据是另一种可供选择的方式.本文介绍射线跟踪技术的基本原理,以及如何得到用于定位仿真的RSS数据.在此基础上得到位置指纹库与一组测试数据,用于以后定位算法的验证.(本文的原理介绍并不严谨,但求快速理解) 对数距离损耗模型 在自由空间中,没有任何障碍物,信号从发射源向四面八方呈球面形状发射出去,各个方向上没有任何区别,因此信号的功率和距离的平方呈反比:\(P \

在新的API标准中,可以通过navigator.geolocation来获取设备的当前位置,返回一个位置对象,用户可以从这个对象中得到一些经纬度的相关信息. navigator.geolocation的三个方法: 1. getCurrentPosition() 2. watchPosition() 3. clearWatch() getCurrentPosition() 使用方法:navigator.geolocation.getCurrentPosition(successCallback,

注明:本内容从https://my.oschina.net/flashsword/blog/147334处转载. 在使用selenium webdriver进行元素定位时,通常使用findElement或findElements方法结合By类返回的元素句柄来定位元素.其中By类的常用定位方式共八种,现分别介绍如下. 1. By.name() 假设我们要测试的页面源码如下: <button id="gbqfba" aria-label="Google Search&quo

在新的API标准中,可以通过navigator.geolocation来获取设备的当前位置,返回一个位置对象,用户可以从这个对象中得到一些经纬度的相关信息. navigator.geolocation的三个方法: 1. getCurrentPosition() 2. watchPosition() 3. clearWatch() getCurrentPosition() 使用方法:navigator.geolocation.getCurrentPosition(successCallback,

  为什么手机在室内也能定位?大部分人知道手机会通过GPS进行定位,其实手机定位系统并不是和我们的RTK完全一样的,因为那样就无法解释为何在室内也能定位了,这里我来科普一下智能手机的那些定位方法.           GPS定位         大家都对GPS定位应该都比较熟悉了,我就在这里简而言之它的原理.一般来讲,GPS卫星需要计算终端的x,y,z三维坐标,然后一个卫星计算时间,最终确定终端的位置方向,所以要想确定你的位置必须要搜到至少4个卫星才可以.         目前智能手机都支持GP

× 目录 [1]定义 [2]堆叠规则 [3]堆叠上下文[4]兼容 前面的话 对于所有定位,最后都不免遇到两个元素试图放在同一位置上的情况.显然,其中一个必须盖住另一个.但,如何控制哪个元素放在上层,这就引入了属性z-index 定义 利用z-index,可以改变元素相互覆盖的顺序.这个属性的名字由坐标系统得来,其中从左向右是x轴,从上到下是y轴.从屏幕到用户是z轴.在这个坐标系中,较高z-index值的元素比较低z-index值的元素离用户更近,这会导致较高z-index值的元素覆盖其他元素,这