1.模板匹配 模板匹配是在图像中寻找目标的方法之一.Come On, Boy.我们一起来看看模板匹配到底是怎么回事. 参考链接:http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/histograms/template_matching/template_matching.html http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2010/02/05/MatchTemplate.htm

这个题目要求在一个大矩阵里面匹配一个小矩阵,是AC自动机的灵活应用 思路是逐行按普通AC自动机匹配,用过counts[i][j]记录一下T字符矩阵以i行j列为开头的与P等大的矩阵区域 有多少行已经匹配了,显然如果该数值==p的行数,则说明匹配成功 就是在自动机的过程中,匹配得时候要稍微多想一下,每次匹配都要调用函数对 counts进行维护,以及还要注意某些行是相同的情况,用个链表保存,匹配成功后直接链过去继续对counts进行维护 最后统计counts里面有多少个值==p的行数即可得出结果 #i

在工业中经常要检测一个零件的尺寸,但是图像处理得到的是像素值,怎么才能得到实际的毫米值呢?这就要用到二维标定,我用OPENCV写了一个利用标定板进行标定的DEMO. 很多商业软件都没有二维标定的功能,只有三维标定,因此本DEMO还是很有用武之地的. 附图如下:

我使用过FindContours,而且知道有能够直接寻找联通区域的函数.但是我使用的大多只是"最大轮廓"或者"轮廓数目"这些数据.其实轮廓还有另一个很重要的性质,那就是轮廓的相互包含特性. 比如典型的运用在二维码上面     对于它的3个定位点,认为构造了相互包含的轮廓区域,这种特性,在图上只有三处,而且在自然图片中是不容易重复的(当然二维码内部还有校验机制).那么基于此就能够很容易地获取准确定位.将二维码的这种机制进行扩展,能够得到对实际物体的定位方法.比如如果我

CUDA用于并行计算非常方便,但是GPU与CPU之间的交互,比如传递参数等相对麻烦一些.在写CUDA核函数的时候形参往往会有很多个,动辄达到10-20个,如果能够在CPU中提前把数据组织好,比如使用二维数组,这样能够省去很多参数,在核函数中可以使用二维数组那样去取数据简化代码结构.当然使用二维数据会增加GPU内存的访问次数,不可避免会影响效率,这个不是今天讨论的重点了. 举两个代码栗子来说明二维数组在CUDA中的使用(亲测可用): 1. 普通二维数组示例: 输入:二维数组A(8行4列) 输出:二

Given a 2D board and a word, find if the word exists in the grid. The word can be constructed from letters of sequentially adjacent cell, where "adjacent" cells are those horizontally or vertically neighboring. The same letter cell may not be us

参考: pnp问题 与 solvepnp函数:https://www.jianshu.com/p/b97406d8833c 对图片进行二维仿射变换cv2.warpAffine() or 对图片进行二维射影变换cv2.warpPerspective :https://www.jianshu.com/p/1c6512d475cc 关键:今天裁图过程中发现裁出来的一些图较正常图发生了奇怪的仿射变换,最后发现是solvepnp求解出的头部坐标系到摄像机坐标系的RT有错误,改用solvepnpRansac

使用Opencv+Zbar组合可以很容易的识别图片中的二维码,特别是标准的二维码,这里标准指的是二维码成像清晰,图片中二维码的空间占比在40%~100%之间,这样标准的图片,Zbar识别起来很容易,不需要Opencv额外的处理. 下边这个例程演示两者配合对条形码和二维码的识别: #include "zbar.h" #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <iostream> usin

前言 因工作需要,需要定位图片中的二维码:我遂查阅了相关资料,也学习了opencv开源库.通过一番努力,终于很好的实现了二维码定位.本文将讲解如何使用opencv定位二维码. 定位二维码不仅仅是为了识别二维码:还可以通过二维码对图像进行水平纠正以及相邻区域定位.定位二维码,不仅需要图像处理相关知识,还需要分析二维码的特性,本文先从二维码的特性讲起. 1 二维码特性 二维码在设计之初就考虑到了识别问题,所以二维码有一些特征是非常明显的. 二维码有三个“回“”字形图案,这一点非常明显.中间的一个点位

花了2天时间终于把二维码识别做出来了,不过效果一般,后面会应用在ROS辅助定位上,废话少说先上图: 具体过程参考了这位大神的博客:http://blog.csdn.net/qq_25491201/article/details/51065547 详细解释: 第一步:利用opencv提取二维码区域 1,先将读入的摄像头frame转换成灰度图: gray = cv2.cvtColor(image_path, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 2,使用opencv自带的Sobel算子进行过滤:

在做图像处理中,常用的函数接口有OpenCV中的Mat图像类,有时候需要直接用二维指针开辟内存直接存储图像数据,有时候需要用到CxImage类存储图像.本文主要是总结下这三类存储方式之间的图像数据的转换和相应的对应关系. 一.OpenCV的Mat类到图像二值指针的转换 以下为函数代码: unsigned char** MatTopImgData(Mat img) { //获取图像参数 int row = img.rows; int col = img.cols; int band = img.c

zbar本身自带检测二维码条形码功能,这里使用opencv只是做一些简单的读取图片,灰度图片以及显示条形码和二维码时用到一些绘制 // barcode-qrcodescanner.cpp: 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <opencv2/opencv.hpp> #include <zbar.h> #pragma comment( lib,"winmm.lib" ) using n

---恢复内容开始--- 在OpenCV中将Mat(二维)与二维数组相对应,即将Mat中的每个像素值赋给一个二维数组. 全部代码如下: #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> //包含imread, imshow等标识符 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" //包含c

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,

<微信二维码引擎OpenCV开源研究> 一.编译和Test测试        opencv_wechat_qrcode的编译需要同时下载opencv(https://github.com/opencv/opencv)和opencv_contrib(https://github.com/opencv/opencv_contrib),如果需要正常运行Test,还要下载opencv_extra(https://github.com/opencv/opencv_extra).        Windo

题意:     给你两个矩阵,一个大的一个小的,然后问你这个小矩阵在大的矩阵里出现了多少次? 思路:       说好了AC自动机的,我自己尝试写了个暴力的KMP竟然过了,AC自动机自己的模板还没写完,就暂时没用,说下KMP的解法吧,首先我们考虑如果是一维的情况,是不是就直接KMP裸题了,那么我们就想办法把二维降成一维,我用的是比较笨的方法就是把每一数列看成一个字母(每次比较的时候要比较一数列),求出next数组,然后在把大的那个串暴力拆成一些小串,宽度是他自己的宽度,长度是和小串长度一样,然后

二维码和车牌识别基本都会涉及到图像的校正,主要是形变和倾斜角度的校正,一种二维码的畸变如下图: 这个码用微信扫了一下,识别不出来,但是用Zbar还是可以准确识别的~~. 这里介绍一种二维码校正方法,通过定位二维码的4个顶点,利用仿射变换校正.基本思路:滤波->二值化->膨胀(腐蚀)操作->形态学边界->寻找直线->定位交点->仿射变换校正->Zbar识别. 滤波.二值化: 腐蚀操作: 形态学边界: 寻找直线: 角点定位: 仿射变换校正: Zbar识别: Code实

项目复盘总结 开发需求: 在桌面机器人(向下俯视)摄像头拍摄到的图像中做条形码识别与二维码识别. 条形码在图像固定位置,二维码做成卡片的形式在固定区域内随意摆放. 开发环境及相关库:ubuntu 18.04 + Clion + opencv4.1.0 + zxing + zbar 开发思路及识别流程: 摄像头拍摄图像分辨率为640*480 1. 图像画面还原校正 由于摄像头(俯视)拍摄到的图像存在线性的透视偏差,类似于车辆行驶的车道线,两条相交的直线,因为透视效应直线向视距远处集中. 此处采用透

这里采用循环resize的方式,对二维码图像进行放缩. 识别到name(二维码结果)不为空,则立即退出循环 //循环识别 for (int i = 1;name.empty(); i++){ resize(mat, mat, Size(mat.cols*1.5, mat.rows*1.5)); name = QRCodeScanner::scanQRCode(0, mat); if (i >= 5 && name.empty()) name = "二维码识别失败"

我想通过简单的模板匹配来进行图像识别. 把预处理好的字符图片,分别与A到Z的样本图片进行模板匹配. 结果最大的表明相关性最大,就能够识别字符图片了. 在实际应用中.我用了openCV的matchTemplate()函数,可是未达到我想要点的效果. matchTemplate()的功能是在图像中搜索出指定的模板,假设模板是从待搜索的图像中截取出来的,会有非常好的效果.可是假设模板不是待搜素图像的一部分,似乎达不到我想要的效果. 在尝试了matlab的corr2()后.发现corr2能非常好的解决我

JqueryQrcode.js有一个小小的缺点,就是默认不支持中文. 这跟js的机制有关系,jquery-qrcode这个库是采用 charCodeAt() 这个方式进行编码转换的, 而这个方法默认会获取它的 Unicode 编码,一般的解码器都是采用UTF-8, ISO-8859-1等方式, 英文是没有问题,如果是中文,一般情况下Unicode是UTF-16实现,长度2位,而UTF-8编码是3位,这样二维码的编解码就不匹配了. 解决方式当然是,在二维码编码前把字符串转换成UTF-8,具体代码如