通过matlab标定得到相机参数放到stereoconfig.py import numpy as np import cv2 #双目相机参数 class stereoCameral(object): def __init__(self): #左相机内参数 self.cam_matrix_left = np.array([[249.82379, 0., 156.38459], [0., 249.07678, 122.46872], [0., 0., 1.]]) #右相机内参数 self.cam_

学习OpenCV双目测距原理及常见问题解答 转自博客:https://blog.csdn.net/angle_cal/article/details/50800775 一. 整体思路和问题转化.  图1. 双摄像头模型俯视图 图1解释了双摄像头测距的原理,书中Z的公式如下:  在OpenCV中,f的量纲是像素点,T的量纲由定标棋盘格的实际尺寸和用户输入值确定,一般总是设成毫米,当然为了精度提高也可以设置为0.1毫米量级,d=xl-xr的量纲也是像素点.因此分子分母约去,z的量纲与T相同  图2,

Introduction 网上存在很多人脸识别的文章,这篇文章是我的一个作业,重在通过摄像头实时采集人脸信息,进行人脸检测和人脸识别,并将识别结果显示在左上角. 利用 OpenCV 实现一个实时的人脸识别系统,人脸库采用 ORL FaceDatabase (网上下载) ,另外在数据库中增加了作业中自带的20张照片和自己利用摄像头采集到的10张照片,系统利用摄像头实时的采集到场景图像,从中检测出人脸用方框标出,并利用提供的数据库进行人脸识别,并在图像左上角显示相匹配的数据库图片. Method 算

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

源码在这 #!/usr/bin/env python ''' Camshift tracker ================ This is a demo that shows mean-shift based tracking You select a color objects such as your face and it tracks it. This reads from video camera (0 by default, or the camera number the u

注: 从外设摄像装置中获取图像帧,把每帧的图片与人脸特征进行匹配,用方框框住识别出来的人脸 需要用到的函数: CvHaarClassifierCascade* cvLoadHaarClassifierCascade( const char* directory, CvSize orig_window_size ); 第一个参数:训练好的级联分类器的路径 第二个参数:级联分类器训练中采用的检测目标的尺寸 #include "stdafx.h" #include "iostrea

通过电脑摄像头识别事先指定的模板图像,实时跟踪模板图像的移动[用灰色矩形框标识] ps:一开始以为必须使用OpenCV Manager,可是这样会导致还需要用户去额外安装一个apk,造成用户体验很差,后来在网上找到一些牛人说的方法,实现了可以不用安装OpenCV Manager,直接加载其需要的静态库,从而优化了用户体验. 效果如图所示:

参考:[OpenCV] -- 简单摄像头操作 - 代码人生 - 博客频道 - CSDN.NET http://blog.csdn.net/qiurisuixiang/article/details/8670882 1.打开Qt Creator,新建一个Qt Gui工程 2.打开ui文件,设计成下图(注意:图像显示是一个QLabel,用于显示摄像头拍到的照片,将其拖大点,不然太小拍到的照片显示部分过小) 3.大致思路是:点击打开摄像头按钮,则开启摄像头,并设置一个定时器,每隔一段时间捕获摄像头摄取

#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <string.h>#include <pthread.h>#include <iostream>#include <unistd.h>#include <signal.h>#include <sys/types.h>#include <sys/wait.h>#include <semaphore.h&

PYTHON ubuntu16.04 默认安装的Python版本2.7.12,当用pip install opencv-python 安装了opencv for python 3.3.0.10后,运行命令 python -c "import cv2;cap=cv2.VideoCapture(0);print(cv2.isOpened())" 输出为false 经过各种百度,安装其他包文件也没有解决问题. 索性回头运行命令:pip uninstall opencv-python,卸载op

示例代码: #include <opencv.hpp> using namespace cv; int main() { VideoCapture Capture(); //打开默认摄像头0 // VideoCapture Capture("xxx.mp4"); // 读取视频的路径 ) { Mat frame; Capture >> frame; // 获取每一帧 imshow("显示",frame); // 显示每一帧 waitKey()

在Mac下面使用默认的OpenCV读取摄像头程序会报错 int main(int, char**) { VideoCapture cap(0); // open the default camera if(!cap.isOpened()) // check if we succeeded return -1; Mat edges; namedWindow("edges",1); for(;;) { Mat frame; cap >> frame; // get a new

#include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() {         Mat input_image;         VideoCapture cam(0);         if (!cam.isOpened()) exit(0);         Size s(320, 240);         VideoWriter w

VideoCapture capture(0);/*设置摄像头参数 不要随意修改capture.set(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1080);//宽度 capture.set(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 960);//高度capture.set(CV_CAP_PROP_FPS, 30);//帧数capture.set(CV_CAP_PROP_BRIGHTNESS, 1);//亮度 1capture.set(CV_CAP_PROP_CONTRAST,

#!/usr/bin/env python ''' Video capture sample. Sample shows how VideoCapture class can be used to acquire video frames from a camera of a movie file. Also the sample provides an example of procedural video generation by an object, mimicking the Vide

#!/usr/bin/env python ''' This module contais some common routines used by other samples. ''' import numpy as np import cv2 import os from contextlib import contextmanager import itertools as it image_extensions = ['.bmp', '.jpg', '.jpeg', '.png', '.

# 摄像头捕获图像或视频import numpy as np import cv2 # 创建相机的对象 cap = cv2.VideoCapture(0) while(True): # 读取相机所拍到的图片 ret, frame = cap.read() # 给这个frame添加自适应的颜色 # gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将这个 # cv2.imshow('frame',gray) # 将这个frame显示出来 cv2.im

1.ord()函数:它以一个字符(长度为1的字符串)作为参数,返回对应的 ASCII 数值,或者 Unicode 数值,如果所给的 Unicode 字符超出了你的 Python 定义范围,则会引发一个 TypeError 的异常. 2.cap.read()返回一个布尔值,如果帧读取的是正确的,就是True,可以通过检查返回值来看视频文件是否已经到了结尾 3.cap.isOpened()可以用来检查是否成功初始化,如果返回值是true那就没有问题 否则就要使用cap.open() 4.可以使用函数

VideoCapture cap(); if(!cap.isOpened()) ; Mat frame, edges; namedWindow(); for(;;) { cap >> frame; cvtColor(frame, edges, CV_BGR2GRAY); GaussianBlur(edges, edges, Size(,), 1.5, 1.5); Canny(edges, edges, , , ); imshow("edges", edges); ) >

1. 引言 在某些场景下,我们不仅需要进行实时人脸检测追踪,还要进行再加工:这里进行摄像头实时人脸检测,并对于实时检测的人脸进行初步提取: 单个/多个人脸检测,并依次在摄像头窗口,实时平铺显示检测到的人脸: 图 1 动态实时检测效果图 检测到的人脸矩形图像,会依次 平铺显示 在摄像头的左上方: 当多个人脸时候,也能够依次铺开显示: 左上角窗口的大小会根据捕获到的人脸大小实时变化: 图 2 单个/多个人脸情况下摄像头识别显示结果 2. 代码实现 主要分为三个部分: 摄像头调用,利用 OpenCv

opencv识别二维码:https://blog.csdn.net/jia20003/article/details/77348170 opencv视频:http://www.opencv.org.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=259029 基于opencv2实现证件照换背景(从蓝色到红色):http://blog.csdn.net/jiang111_111shan/article/details/46272429 怎么检测图片中的高光(镜面反射)部分的位置:h