要求:对给出的左右视图进行匹配,最后输出左右两张disparity map(视差图) e.g. 左视图.右视图(两幅图像大小相同,只有水平方向上的视角变换)   标准视差图如下:   SSD(sum of squared differences)实现: 1.把左右视图转成CV_8UC1单通道图像 可以直接引用opencv的API实现.自己写一个对三通道取平均值或者按照下面公式转换的函数,对结果影响不大 2.对每一个像素进行处理 假设dmax=79,则有,对于每个像素的每个d值,计算patch(滑

https://blog.csdn.net/jiake_yang/article/details/52589063 [OpenCV3.3]通过透视变换矫正变形图像 https://blog.csdn.net/rrrfff/article/details/77340641 OPENCV提供了输入图像直接进行hu矩匹配的函数,返回的是两个图像或轮廓之间hu矩的相似度: double cvMatchShapes(const void*object1,const void*object2,int met

前言 滑块拼图验证码的失败难度在于每次图片上缺口位置不一样,需识别图片上拼图的缺口位置,使用python的OpenCV库来识别到 环境准备 pip 安装 opencv-python pip installl opencv-python OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,提供了很多处理图片.视频的方法. OpenCV库提供了一个方法(matchTemplate()):从一张较大的图片中搜索一张较小图片,计算出这张大图上各

对于一个区域,怎么进一步针对区域内部特征进行处理呢 ? 首先,我们要提取出来内部的某些特征才能说话,下面提取一些简单的特征,话不多说见代码: 1.平均数及方差参数: Mat tempMean, tempStddv; double MEAN, STDDV;// mean and standard deviation of the flame region ]; //cout << "mean=" << m << endl; meanStdDev(fla

效果图: 代码: // FindGravity.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <string> #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/hi

//利用曲线逼近,计算逼近曲线的长度 //首先创建一个逼近曲线 vector<Point2f> approx; approxPolyDP(contours[i], approx, 2, true); arcLength(contours[i], false); double dstLength = arcLength(approx, true);

double Time = (double)cvGetTickCount();//  算法过程Time = (double)cvGetTickCount() - Time ; printf( "run time = %gms\n", Time /(cvGetTickFrequency()*1000) );//毫秒 printf( "run time = %gs\n", Time /(cvGetTickFrequency()*1000000) );//秒

我们在检测图像的边缘图时,有时需要检测出直线目标,hough变换检测出直线后怎么能更进一步的缩小区域呢?其中,可以根据距离来再做一判断,就涉及到了点与直线的距离问题. 点到直线距离代码如下: //=================================排除干扰直线============================================ // 根据中心点与直线的距离 排除干扰直线 // 点(x0,y0)到直线Ax+By+C=0的距离为d = (A*x0+B*y0+C)/s

vector<vector<Point>> vec_point;vector<Vec4i> hireachy;findContours(img_canny1, vec_point, hireachy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));//绘制轮廓img3 = Mat::zeros(img1.size(),CV_8UC1);float maxw = 0;float maxh = 0;double degree =

#coding:utf-8 #第一种方式 很慢很慢 自己写的如何计算均值 ''' import cv2 import os def access_pixels(frame): print(frame.shape) #shape内包含三个元素:按顺序为高.宽.通道数 height = frame.shape[0] weight = frame.shape[1] channels = frame.shape[2] value_b = 0 value_g = 0 value_r = 0 print("

OpenCV 计算图像的直方图 计算图像的直方图是图像处理领域一个非经常见的基本操作. OpenCV 中提供了 calcHist 函数来计算图像直方图.只是这个函数说实话挺难用的,研究了好久才掌握了些主要的使用方法. calcHist 函数 C++ 的函数原型例如以下: void calcHist(const Mat* images, int nimages, const int* channels, InputArray mask, SparseMat& hist, int dims, con

一.图像直方图的概念 图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表,其实横坐标代表了图像像素的种类,可以是灰度的,也可以是彩色的.纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比. 图像是由像素构成,因为反映像素分布的直方图往往可以作为图像一个很重要的特征.在实际工程中,图像直方图在特征提取.图像匹配等方面都有很好的应用. 二.利用OpenCV计算图像的直方图 OpenCV中计算图像直方图像函数是calcHist,它的参数比较多,下面分析一下它的接口和用法. void calcH

http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394115 2014-04-11 13:47:27 标签:opencv 直方图 统计表 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394115 一.图像直方图的概念 图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表,其实横坐标代表了图像像素的种类,可以是灰度的,也可以是彩色的.纵坐标代表了每一种

原文地址:http://www.expreview.com/19604-all.html SSD横评是最具消费指导意义的评测文章,也是各类热门SSD固态硬盘的决斗疆场.SSD评测在行业内已经有不少网站做过,超能网也从今年开始专注SSD固态硬盘重点产品的评测.随着40nm和25nm新制程的NAND颗粒的 量产,SSD固态硬盘在今年迎来了价格大幅度下降,特别是国内120GB和128GB的SSD固态硬盘价格已经达到非常合理的区间,因此需要阅读SSD评测特别是SSD横评来指导消费的用户,也在呈现爆发式增

本文部分内容转自 https://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3182157.html 一.统计学概念 二.为什么需要协方差 三.协方差矩阵 注:上述协方差矩阵还需要除以除以(n-1).MATLAB使用cov函数计算协方差时自动除以了(n-1),opencv使用calcCovarMatrix函数计算后还需要手动除以(n-1) 协方差具体计算 以学生成绩举例:有5名学生,参加数学.英语.美术考试,得分如图 1.计算均值矩阵M 均值是对每一列求平均值:means=[66

目录 Single Shot Detectors for Object Detection Deep learning-based object detection with OpenCV   这篇文章只是基于OpenCV使用SSD算法执行目标检测:不涉及到SSD的理论原理.不涉及训练过程:也就是说仅仅使用训练好的模型文件基于OpenCV做测试:包括图片和视频:   只用作笔记,原教程地址:Object detection with deep learning and OpenCV Single

最近工作过程中,一个常用的被测网站突然增加了滑块验证环节,导致整个自动化项目失效了. 为了解决这个滑块验证问题,在网上查阅了一些资料后,总结并实现了解决方案,现记录如下. 1.滑块验证思路 被测对象的滑块对象长这个样子.相对而言是比较简单的一种形式,需要将左侧的拼图通过下方的滑块进行拖动,嵌入到右侧空槽中,即完成验证. 要自动化完成这个验证过程,关键点就在于确定滑块滑动的距离. 根据上面的分析,验证的关键点在于确定滑块滑动的距离.但是看似简单的一个需求,完成起来却并不简单. 如果使用自然逻辑来分

前言:无人机和人工智能现在是非常热门的话题,将两者结合起来是一个比较好的创意,本文介绍一种可行的解决方案来实现基于视觉感知的跟踪无人机.从零开始搭建无人机系统工作量和难度(以及钱)都是非常大的,所以在无人机系统的选择上,选用正点原子开发的开源算法无人机Minifly四轴和摄像头.视觉感知模块(目标检测与跟踪)采用OpenCV + MobileNet SSD + KCF. 请移步http://www.openedv.com/thread-105197-1-1.html了解更多关于Minifly相关

实际比较filter2D和imfilter之间的关系 ​                  卷积运算是图像处理和增强中经常遇到的一种算法.由于很多优秀的开源算法都是采用matlab编写的,在我改写为c语言的时候就必然会遇到改写卷积算法的问题.在matlab中,卷积可以由imfilter来实现,在opencv中则是由filter2D来实现.它们之间的具体转化过程是什么?我通过一系列实验来研究.           一.实验准备           为了方便观察,仍然是采用分开来研究的方法.1)是输

在上篇文章中,介绍了三位场景中的同一个三维点在不同视角下的像点存在着一种约束关系:对极约束,基础矩阵是这种约束关系的代数表示,并且这种约束关系独立与场景的结构,只依赖与相机的内参和外参(相对位姿).这样可以通过通过匹配的像点对计算出两幅图像的基础矩阵,然后分解基础矩阵得到相机的相对位姿. 通过匹配点对估算基础矩阵 基础矩阵表示的是图像中的像点\(p_1\)到另一幅图像对极线\(l_2\)的映射,有如下公式: \[ l_2 = Fp_1 \] 而和像点\(P_1\)匹配的另一个像点\(p_2\)必

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