《机器人SLAM导航核心技术与实战》第1季:第3章_OpenCV图像处理
视频讲解
第1季:第3章_OpenCV图像处理
  • 先 导 课
  • 第 1 季 : 快 速 梳 理 知 识 要 点 与 学 习 方 法
  • 第 2 季 : 详 细 推 导 数 学 公 式 与 代 码 解 析
  • 第 3 季 : 代 码 实 操 以 及 真 实 机 器 人 调 试
  • 答 疑 课
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本书内容安排

机器人、图像处理 和 OpenCV 是什么关系?

 
①机器人,为什么需要图像处理技术?
感知
识别
定位
建图
避障

 

 
②图像处理技术究竟是什么?
图像处理是利用计算机对图像进行计算分析的技术,包括数字图像处理和计算机视觉两大领域

③图像处理技术与OpenCV是什么关系?
常见图像处理库
OpenCV
Halcon
Matlab
PIL
skimage
...
AI图像处理平台
TensorFlow
PyTorch
Caffe
...
图像处理办公软件
PhotoShop
美图秀秀
iSee
...

 
3.1 认识图像数据

 

 
3.2 图像滤波
图像是由一个一个像素点组成的,处理图像就是处理这些像素点。
图像像素之间的关联性是重要的信息,不能完全把像素点割裂开来,这一点也正是众多图像算法的出发点。这里就通过图像滤波,来帮助大家具体理解像素之间的这种关联性。
图像滤波的目的是在尽量保留图像特征的条件下,过滤掉图像中的噪声,其滤波效果直接影响到后续图像识别、分析等算法的效果。
  • 线性滤波
  • 非线性滤波
  • 形态学滤波

 

3.3 图像变换
经过3.2节图像滤波的学习,相信大家对图像处理有了一定的了解。不过,图像滤波只是很初级的处理,其目的是提升图像本身的质量。
本节要讲到的图像变换,从改变图像的结构入手,将图像变换成不同的形态。
由于篇幅限制,这里重点讨论在后续视觉SLAM章节中涉及到的一些图像变换算法。其他一些常用图像变换算法将略过,比如频谱变换、小波变换、图像金字塔等,感兴趣可以查阅相关资料。
  • 射影变换
  • 霍夫变换
  • 边缘检测
  • 直方图均衡

 

 

 

3.4 图像特征点提取
特征点提取算法能帮助计算机获取图像的区域特征信息,并应用于图像识别、图像匹配、三维重建、物体跟踪等领域。在实际工程中,具有很高的应用价值。
在图像领域,特征点(feature points)也常常被称为关键点(key points)或兴趣点(interest points)。
特征点的提取有多种算法,可以从图像纹理信息来提取,也可以通过图像区域灰度统计信息来提取,或者通过频谱变化、小波变换等变换后的特殊空间进行提取。
  • SIFT特征点
  • SURF特征点
  • ORB特征点

 

OpenCV图像处理与PCL点云处理

 

 
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