前言 项目需要通过摄像头采集图像并保存,主要是用于后续的摄像头标定.实现过程其实很简单,需要注意一些细节. 系统环境 系统版本:ubuntu16.04:opencv版本:opencv2.4.13:编程语言:c++: 实现过程 /************************************************************************ * Copyright(c) 2018 * All rights reserved. * File: capture_imag

标签(空格分隔): Opencv 相机标定是图像处理的基础,虽然相机使用的是小孔成像模型,但是由于小孔的透光非常有限,所以需要使用透镜聚焦足够多的光线.在使用的过程中,需要知道相机的焦距.成像中心以及倾斜因子(matlab的模型有考虑,实际中这个因子很小,也可以不考虑).为了增加光照使用了透镜,而使用透镜的代价是会产生畸变,现在市面上买到的相机,都存在着或多或少的畸变.畸变的种类比较多,这里介绍常见的两种:径向畸变.切向畸变.相机标定就是求解相机的内参数以及畸变参数的过程. 畸变种类 (1)径向

相机标定的目的:获取摄像机的内参和外参矩阵(同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵),内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正,得到畸变相对很小的图像. 相机标定的输入:标定图像上所有内角点的图像坐标,标定板图像上所有内角点的空间三维坐标(一般情况下假定图像位于Z=0平面上). 相机标定的输出:摄像机的内参.外参系数. 标定流程 1. 准备标定图片 2. 对每一张标定图片,提取角点信息 3. 对每一张标定图片,进一步提取亚像素角点信息 4. 在棋盘标定图上绘制找到的内角点(非必须,仅

原帖地址: http://blog.csdn.net/aptx704610875/article/details/48914043 http://blog.csdn.net/aptx704610875/article/details/48915149 这一节我们首先介绍下计算机视觉领域中常见的三个坐标系:图像坐标系,相机坐标系,世界坐标系以及他们之间的关系,然后介绍如何使用张正友相机标定法标定相机. 图像坐标系: 理想的图像坐标系原点O1和真实的O0有一定的偏差,由此我们建立了等式(1)和(2)

若该文为原创文章,未经允许不得转载原博主博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936原博主博客导航:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/102478062本文章博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/108489004 红胖子(红模仿)的博文大全:开发技术集合(包含Qt实用技术.树莓派.三维.OpenCV.OpenGL.ffmpeg.OS

在OpenCV中,可以使用calibrateCamera函数,通过多个视角的2D/3D对应,求解出该相机的内参数和每一个视角的外参数. 使用C++接口时的输入参数如下: objectPoints - 每一个视角中,关键点的世界坐标系.可以使用vector < vector <Point3f> >类型,第一层vector表示每一个视角,第二层vector表示每一个点. 如果使用OpenCV自带的棋盘格,可以直接传入交叉点(不包括边角)的实际坐标,以物理世界尺度(例如毫米)为单位. 写

Title: OpenCV OpenCV像素值的获取与设置 Fn 1 : 使用 Mat 中对矩阵元素的地址定位的知识 (参考博文:OpenCV中对Mat里面depth,dims,channels,step,data,elemSize和数据地址计算的理解) Code 1 : int main() { //新建一个uchar类型的单通道矩阵(grayscale image 灰度图) Mat m(400, 400, CV_8U, Scalar(0)); for (int col = 0; col <

一.编译OpenCV 要在Mac OS上使用OpenCV,需要自己编译源代码.操作过程如下: 1)从http://www.cmake.org下载cmake 2.8安装包. 2)安装cmake 2.8. 3)从http://opencv.org下载opencv 2.4.3 for linux/mac源代码. 4)解压OpenCV-2.4.3.tar.bz2. 5)运行Terminal命令行窗口,依次执行如下命令: cd /Users/REPEAE/OpenCV-2.4.3 sudo cmake -

OpenCV 官方文档 findChessboardCorners():Finds the positions of internal corners of the chessboard. bool cv::findChessboardCorners( InputArray image, Size patternSize, OutputArray corners, int flags = CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH+CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE ) Py

1.基本操作 capture = cv2.VideoCapture(0) ret, image = capture.read() cv2.imwrite("photo.jpg", image) capture.release() 2.相机属性设置(读.写) set: cv2.VideoCapture.set(propId, value) → retval 或cv.SetCaptureProperty(capture, property_id, value) → retval get:

本文假设已经安装了Basler官网提供的Pylon 目前最新的版本是5.0.5,如果上述链接打不开,请直接所有Basler官网下载,需要注意的是在安装Pylon5时要选择Developer模式,这样才会安装关于pylon5 SDK开发包,安装完可以到安装路径下找到,软件也会自动将一些路径自动添加到系统环境变量. 使用Pylon5 SDK开发与使用OpenCV开发一些功能流程一样,无非是引入包目录(include)和库包含目录(lib),本文使用的OpenCV版本为2.4.9...关于工程如何配置

参考:https://www.pyimagesearch.com/2016/10/24/ubuntu-16-04-how-to-install-opencv/ 步骤# 1:安装opencv的依赖项 本教程中的大部分(实际上全部)步骤将通过使用您的终端来完成. 首先,打开命令行并更新apt-get软件包管理器以刷新和升级以及预先安装的软件包/库: sudo apt-get update sudo apt-get upgrade 接下来,让我们安装一些开发者工具: sudo apt-get inst

00 环境配置 Anaconda 安装 1 下载 https://repo.anaconda.com/archive/ 考虑到兼容性问题,推荐下载Anaconda3-5.2.0版本. 2 安装 3 测试 在键盘按 Win + R, 输入 cmd,回车,将会打开cmd窗口,输入 activate base, 如下所示,表明anaconda环境系统变量无误. IDE PyCharm的安装 自行百度搜索下载并破解. http://idea.lanyus.com/ OpenCV安装 C:\Users\A

一直想基于传统图像匹配方式做一个融合Demo,也算是对上个阶段学习的一个总结. 由此,便采购了一个摄像头,在此基础上做了实时检测平面目标的特征匹配算法. 代码如下: # coding: utf-8 ''' @author: linxu @contact: 17746071609@163.com @time: 2021-07-26 上午11:54 @desc: 基于特征匹配的实时平面目标检测算法 @Ref: https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutor

人工神经网络(ANN) 简称神经网络(NN),能模拟生物神经系统对真实物体所作出的交互反应,是由具有适应性的简单单元(称为神经元)组成的广泛并行互连网络. 1  神经元 1.1  M-P 神经元 如下图所示,来自其它神经元的信号,$x_1, x_2, ... , x_n $,传递过来作为输入信号,并通过带权重 ($w_1, w_2, ... , w_n$) 的连接 (connection) 继续传递, 然后神经元的总输入值 $\sum w_i x_i$ 与阈值 $\theta$ 作比较,最后经过

1 概述 完成 Android 相机预览功能以后,在此基础上我使用 dlib 与 opencv 库做了一个关于人脸检测的 demo.该 demo 在相机预览过程中对人脸进行实时检测,并将检测到的人脸用矩形框描绘出来.具体实现原理如下: 采用双层 View,底层的 TextureView 用于预览,程序从 TextureView 中获取预览帧数据,然后调用 dlib 库对帧数据进行处理,最后将检测结果绘制在顶层的 SurfaceView 中. 2 项目配置 由于项目中用到了 dlib 与 open

昨天同事说微信更新有跳一跳小游戏,便更新了玩一玩.至于抄袭不抄袭我不讨论,看玩法和色彩都很简洁.想用Python试试摄像头捕捉图像,然后分析距离每次都能跳到中心,有生物机械手指之类的再弄到树莓派上岂不是能玩最高分啦. -心路历程 环境是windows,安装opencv pip install opencv-python 需要其他包的可另行下载. hello, OpenCV import cv2 as cv img=cv.imread("404.jpg") #读取图像 cv.imshow

介绍 人脸识别是什么?或识别是什么?当你看到一个苹果时,你的大脑会立刻告诉你这是一个苹果.在这个过程中,你的大脑告诉你这是一个苹果水果,用简单的语言来说就是识别.那么什么是人脸识别呢?我肯定你猜对了.当你看着你的朋友走在街上或他的照片时,你会认出他是你的朋友保罗.有趣的是,当你看你的朋友或他的照片时,你首先要看他的脸,然后再看其他东西.你想过为什么要这么做吗?这是为了让你看他的脸就能认出他来.好吧,这是你的面部识别. 但真正的问题是人脸识别是如何工作的?它非常简单和直观.举一个现实生活中的例子,

背景 之前写图像算法的程序都是在window10下使用VS编写,VS这个IDE结合“ImageWatch.vsix“插件,用于调试opencv相关的图像算法程序十分方便.后因项目需要,需将相关程序移植到Linux系统,才开始研究如何使用VS编写Linux上的Opencv程序. 一.Ubuntu安装相关库 0/先把ubuntu镜像源换成清华的 这样安装下载的速度会快些. 1/下载opencv cmake安装包 新建opencv文件夹,去opencv官网下载源文件,https://opencv.or

近期试验了一下 ubuntu 12.06 (x86) 安装.openCV 安装脚本 最好的文章是 https://help.ubuntu.com/community/OpenCV. 它提供一个脚本( opencv.sh) 做了全部的安装工作 version="$(wget -q -O - http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-unix | egrep -m1 -o '\"[0-9](\.[0-9]+)+'

最近一段时间学习并做的都是对图像进行处理,其实自己也是新手,各种尝试,所以我这个门外汉想总结一下自己学习的东西,图像处理的流程.但是动起笔来想总结,一下却不知道自己要写什么,那就把自己做过的相似图片搜索的流程整理一下,想到什么说什么吧. 首先在进行图片灰度化处理之前,我觉得有必要了解一下为什么要进行灰度化处理. 图像灰度化的目的是什么? 将彩色图像转化为灰度图像的过程是图像的灰度化处理.彩色图像中的每个像素的颜色由R,G,B三个分量决定,而每个分量中可取值0-255,这样一个像素点可以有1600