摘要 在机器视觉中,对于图像的处理有时候因为放置的原因导致ROI区域倾斜,这个时候我们会想办法把它纠正为正确的角度视角来,方便下一步的布局分析与文字识别,这个时候通过透视变换就可以取得比较好的裁剪效果. 本次实战,对于图像的矫正使用了两种矫正思路: 针对边缘比较明显的图像,使用基于轮廓提取的矫正算法. 针对边缘不明显,但是排列整齐的文本图像,使用了基于霍夫直线探测的矫正算法. 基于轮廓提取的矫正算法 整体思路: 图片灰度化,二值化 检测轮廓,并筛选出目标轮廓(通过横纵比或面积去除干扰轮廓) 获取

演示结果参考: 功能实现:运行程序,会显示图片的尺寸,按回车键后,依次点击需矫正的图片的左上.右上.左下.右下角,并能显示其坐标,结果弹出矫正后的图片,如图上的PIC2对话框.可以继续选择图片四个点进行实验,按下字符'q'后退出. 代码如下:(注:图中的11.jpg图片自己选取放到该程序目录下.) //使用鼠标在原图像上选取感兴趣区域 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <vector>

参考链接 [ 基于opencv 识别.定位二维码 (c++版) ](https://www.cnblogs.com/yuanchenhui/p/opencv_qr.html) OpenCV4.0.0二维码识别代码简析 1.使用Qrdetector实现二维码检测 opencv中的QRCodeDetector类可以实现二维码的定位,识别功能,由于本项目使用的是自己设计的二维码,因此暂时只使用到QRCodeDetector的检测功能 函数接口 bool detect (InputArray img,

#include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/features2d/features2d.hpp" //需要添加该头文件 #include <iostream> #include "Math.h&

前两周,同事和我说检测时间超时,其中对图像做畸变矫正和投影变换就要花费25ms(3000×3000的图).而此时我们已经用上了文章opencv图像畸变矫正加速.透视变换加速方法总结中的方法.突然我想到了我去年笔记OpenCV笔记(10) 相机模型与标定中的一个函数cv::undistortPoints(),对感兴趣点进行畸变矫正.在应用之前,需要测试下两种方法计算出来的点的差值,即remap和undistortPoints的不同.结论:对全图进行畸变矫正,再找点 VS 找点后,对点进行畸变矫正,

OpenCascade Shape Representation in OpenSceneGraph eryar@163.com 摘要Abstract:本文通过程序实例,将OpenCascade中的拓朴数据(边.面)离散化后在OpenSceneGraph中进行显示.有了这些离散数据,就可以不用OpenCascade的显示模块了,可以使用其他显示引擎对形状进行显示.即若要线框模式显示形状时,就绘制离散形状拓朴边后得到的多段线:若要实体渲染模式显示形状时,就绘制离散形状拓朴面得到的三角网格.理解这些

摄像机有6个外参数(3个旋转,3个平移),5个内参数(fx,fy,cx,cy,θ),摄像机的内参数在不同的视场,分辨率中是一样的,但是不同的视角下6个外参数是变化的,一个平面物体可以固定8个参数,(为了表明平面投影视场中的所有目标只需要4个点,无论在一个平面中我们检测到多少个角点,只有4个有用的角点,每个角点有X,Y两个坐标,一共有8个方程) 摄像头标定其实就是把三维坐标的点首先经过平移,旋转将世界坐标系变到摄像机坐标系,然后根据三角几何变换得到图像物理坐标系,最后根据像素和公制单位的比率得到图

很多时候我们拍摄的照片都会产生一点畸变的,就像下面的这张图 虽然不是很明显,但还是有一点畸变的,而我们要做的就是把它变成下面的这张图 效果看起来并不是很好,主要是四个顶点找的不准确,会有一些偏差,而且矫正后产生的目标图是倒着的,哪位好心人给说说为啥 因为我也没有测试畸变很大的图像,也不能保证方法适用于每个图像,这里仅提供我的思路供大家参考. 思路: 我们最重要的就是找到图像的四个顶点,有利用hough直线,求直线交点确定四个顶点,有采用寻找轮廓确定四个顶点等等:今天我提供的思路,也是采用寻找轮廓

更多的时候,我们得到的图像不可能是正的,多少都会有一定的倾斜,就比如下面的 我们要做的就是把它们变成下面这样的 我们采用的是寻找轮廓的思路,来矫正图片:只要有明显的轮廓都可以采用这种思路 具体思路: 1.先用opencv提供的canny函数,进行一次边缘检测 2.再用opencv提供的findContours函数,寻找图像的轮廓,从中间结果种,找到最大的轮廓,就是我们图像的最外面的轮廓 3.得到最终轮廓后,计算矩形轮廓与水平的夹角,然后旋转图像 4.最后我们在从旋转后的图像中,把我们感兴趣的切割

用户在使用Android手机拍摄过程中难免会出现文本图像存在旋转角度.这里采用霍夫变换.边缘检测等数字图像处理算法检测图像的旋转角度,并根据计算结果对输入图像进行旋转矫正. 首先定义一个结构元素,再通过该结构元素对该图像进行开运算和闭运算(即腐蚀膨胀运算). Imgproc.cvtColor(matOri, matGray, Imgproc.COLOR_RGB2GRAY); Mat kernel = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.CV_SHAPE_R

平面物体检测 这个教程的目标是学习如何使用 features2d 和 calib3d 模块来检测场景中的已知平面物体. 测试数据: 数据图像文件,比如 “box.png”或者“box_in_scene.png”等. 创建新的控制台(console)项目.读入两个输入图像. Mat img1 = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); Mat img2 = imread(argv[2], CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); 检测两个图像的

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 辛苦原创所得,转载请注明出处 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% start -- 摄像机标定 ----------------------------------------------> 摄像机标定的数学过程如下 详细的数学解析可以看如下网址 http://blog.csdn.net/ssw_1990/article/details/53216767 标定事

上篇 OpenCV 之 图象几何变换 介绍了等距.相似和仿射变换,本篇侧重投影变换的平面单应性.OpenCV相关函数.应用实例等. 1  投影变换 1.1  平面单应性 投影变换 (Projective Transformation),是仿射变换的泛化 (或普遍化),二者区别如下: 假定平面 $P^{2}$ 与 $Q^{2}$ 之间,存在映射 $H_{3 \times 3}$,使得 $P^{2}$ 内任意点 $(x_p, y_q, 1)$,满足下式: $\quad \begin{bmatrix}

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

博客转载自:http://blog.csdn.net/Loser__Wang/article/details/51811347 本文目的在于记录如何使用MATLAB做摄像机标定,并通过opencv进行校正后的显示. 首先关于校正的基本知识通过OpenCV官网的介绍即可简单了解: http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/calib3d/camera_calibration/camera_calibration.html 对于摄像机我们所关心的主要参数为摄像

主要代码参考https://blog.csdn.net/wzh191920/article/details/79589506 GitHub:https://github.com/yinghualuowu 答辩通过了,补完~ 用的是仿射变换 def img_Transform(car_contours,oldimg,pic_width,pic_hight): car_imgs = [] for car_rect in car_contours: if car_rect[2] > -1 and ca

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念.它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征.特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点.连续的曲线或者连续的区域. 特征的定义  至今为止特征没有万能和精确的定义.特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定.特征是一个数字图像中"有趣"的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点.因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定.因此特征提取最重要的一个特性是"可重复性":同一

0.绪论 这篇文章主要为了研究双目立体视觉的最终目标--三维重建,系统的介绍了三维重建的整体步骤.双目立体视觉的整体流程包括:图像获取,摄像机标定,特征提取(稠密匹配中这一步可以省略),立体匹配,三维重建.我在做双目立体视觉问题时,主要关注的点是立体匹配,本文主要关注最后一个步骤三维重建中的:三角剖分和纹理贴图以及对应的OpenCV+OpenGL代码实现. 1.视差计算 1.1基于视差信息的三维重建 特征提取 由双目立体视觉进行三位重建的第一步是立体匹配,通过寻找两幅图像中的对应点获取视差.Op

相机标定的目的:获取摄像机的内参和外参矩阵(同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵),内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正,得到畸变相对很小的图像. 相机标定的输入:标定图像上所有内角点的图像坐标,标定板图像上所有内角点的空间三维坐标(一般情况下假定图像位于Z=0平面上). 相机标定的输出:摄像机的内参.外参系数. 标定流程 1. 准备标定图片 2. 对每一张标定图片,提取角点信息 3. 对每一张标定图片,进一步提取亚像素角点信息 4. 在棋盘标定图上绘制找到的内角点(非必须,仅

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

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(