%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 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

*关闭窗口 dev_close_window () dev_close_window () *打开指定大小.颜色背景的窗口 dev_open_window (, , /, /, 'black', WindowHandle1) dev_update_pc ('off') dev_update_window ('off') dev_update_var ('off') dev_update_time ('off') dev_set_draw ('margin') dev_set_line_width

*关闭窗口 dev_close_window () dev_close_window () *打开指定大小.颜色背景的窗口 dev_open_window (0, 0, 768/2, 576/2, 'black', WindowHandle1) dev_update_pc ('off') dev_update_window ('off') dev_update_var ('off') dev_update_time ('off') dev_set_draw ('margin') dev_set_

本文讲解常用GD函数的应用 1.一个简单的图像 我们先看一个例子: <?php $w = 200; $h = 200; $img = imagecreatetruecolor($w,$h); $white = imagecolorallocate($img,255,255,255); $blue = imagecolorallocate($img,0,0,64); imagefill($img,0,0,$blue); imageline($img,0,0,$w,$h,$white); image

'*************************************************************************'**模 块 名:工程1 - Form1'**说    明:蓝凤凰设计商城 浴火凤凰-郭卫 | 蓝凤凰-魔灵 | 郭卫-icecept'**创 建 人:浴火凤凰-郭卫'**日    期:2015年10月19日  21:53:17'**修 改 人:浴火凤凰-郭卫'**日    期:'**描    述:QQ:493405998 | 微信\旺旺:icece

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数017·point点函数 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours: IHUntypedObjectX;

哈希表最关键的几个方面有: 通过key访问(通过哈希函数计算出key) 映射到数据结构中(哈希表本身的存储结构) 映射的处理(冲突或者碰撞检测和处理函数) 理解PHP的哈希算法 一般来说对于整形索引进行哈希我们很容易想到的是取模运算,比如array(1=>'a', 2=>'b', 3=>'c'),这类我们可以使用index%3来哈希,不过PHP数组的下标还有更灵活的array('a'='c', 'b'=>'d'),此时选择什么哈希函数?答案是DJBX33A算法. PS:DJBX33

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数013,shape模型 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours: IHUntypedObjectX; o

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数006, image,影像处理(像素图) 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours: IHUntypedO

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数005·graphics-obj,基本绘图单元,包括线段.矩形.椭圆.圆形 graphics-obj,基本绘图单元,包括线段.矩形.椭圆.圆形 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数001·3D函数 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours: IHUntypedObjectX; out

<zw版·delphi与halcon系列原创教程>zw版_THOperatorSetX控件函数列表v11中文增强版 Halcon虽然庞大,光HALCONXLib_TLB.pas文件,源码就要7w多行,但核心控件就是两个: THImagex,图像数据控件,v11版,包括488个函数和子程序 THOperatorSetX,操作主接口控件,v11版,包括1929个子程序 以上两大核心控件,已经删除个别delphi内部属性函数,不影响日常使用. 其他控件,基本上,都是为配合两个控件,提供数据类型支持.

目录 1 . 回调对象callbacks的演示 回调的使用有一点像事件绑定,先绑定好,等到有点击事件或者其他时就触发. <script src="js/jquery-2.0.3.js"></script> <script> function aaa(){ alert(1); } function bbb(){ alert(2); } function ccc(){ alert(3); } var cb=$.Callbacks(); cb.add(aa

损失函数:度量模型一次预测的好坏 经验函数:度量模型平均意义下的预测好坏 输出预测值F(x)与实际值Y可能不一致也可能一致,损失函数(Loss function)可以度量一次预测,记作L(Y,F(x)),常用的的损失函数有以下几种: 1,0-1损失函数 2,平方损失函数 3,绝对损失函数 4,对数损失函数或者对数似然损失函数 损失函数数值越小,模型就越好. 给定一个训练数据集: 那么关于这个数据集的平均损失称为:经验风险或者经验损失: 期望风险是模型关于联合分布的期望损失,经验风险估计期望风险往

2年前在学习图像算法的时候看到一个文档倾斜矫正的算法. 也就是说能将一些文档图像进行旋转矫正, 当然这个算法一般用于一些文档扫描软件做后处理 或者用于ocr 文字识别做前处理. 相关的关键词: 抗倾斜 反倾斜  Deskew 等等. 最简单算法实现思路,采用 霍夫变换(Hough Transform)进行直线检测, 当然也可以用霍夫变换检测圆. 在倾斜矫正算法中,自然就是检测直线. 通过对检测出来的直线进行角度判断, 一般取 认可度最高的几条直线进行计算, 最后求取均衡后的角度值. 进行图像角度

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

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>

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

标签: EmguCV摄像头标定C# 2015-05-03 14:55 501人阅读 评论(6) 收藏 举报  分类: C# 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   前言 之前用OpenCV做过摄像机标定及矫正,现在平台换了,改用C#,就用EmguCV做一下,其实就是OpenCV的C#版. 在EmguCV中有两类摄像机标定的类,一个是CvInvoke类,一个是CameraCalibration类,两种标定效果差不多,只不过CvInvoke涉及的函数大多都是指