HanWenKing的博客

直线检测是计算机视觉领域的基础任务，广泛应用于自动驾驶、机器人导航和图像分割等场景。OpenCV作为开源的计算机视觉和机器学习库，提供了强大的图像处理功能。本文将介绍如何使用OpenCV进行直线检测并计算直线角度，为读者提供实用的技术指南。通过本文的学习，读者将掌握使用OpenCV进行直线检测和角度计算的基本方法，为后续图像处理和计算机视觉任务打下坚实基础。

在眼在手外辅助机械臂抓取的时候会通过视觉返回被抓去物体的空间坐标xyz，本次以黑色圆形为例子返回其空间位姿，黑色圆形图片如下图所示：首先，我们读取相机的视频流和深度流，并将它们进行对齐处理，以确保后续步骤的准确性。接下来，我们对视频流进行处理，使用gamma变换使黑色物体更加突出，以便于后续的分割和识别。在视频流处理完成后，我们使用二值化方法对物体进行分割，将黑色圆形从背景中分离出来。然后，我们查找物体的边缘，并使用霍夫圆检测算法来识别圆形。霍夫圆检测算法是一种常用的图像处理算法，它可以准确地检测出图像

在现代化的生产与包装流程中，确保产品质量和包装完整性是至关重要的环节。奥比中光深度相机作为一种先进的视觉检测技术，为自动化生产线带来了革命性的变革。通过实时获取物体的三维信息，深度相机能够对产品进行精确的形状、位置和状态分析。本文旨在探讨如何利用奥比中光深度相机检测箱盖是否盖严，以保障产品质量，提高包装线的自动化水平和生产效率。本次的项目需求为检测箱子四个角点与相机之间的高度差，用来判别箱盖是否盖严，箱子形状如下所示。

在这个信息化、智能化的时代，汽车已经成为我们日常生活中不可或缺的交通工具。随着科技的不断发展，汽车电子技术也在日新月异。今天，我将为大家带来一篇关于利用OpenCV实现汽车360全景影像制作的博客。通过本篇博客，我们将一起探索如何运用计算机视觉技术，为汽车安全驾驶保驾护航，为您的爱车打造一款炫酷的360全景影像系统。汽车360度全景影像技术是一种创新的行车辅助系统，它为驾驶者提供了无死角的视野，极大地提升了驾驶时对周围环境的感知能力。

在数字图像处理领域，图像亮度的调整是一项基本且至关重要的技术。它不仅关系到图像的视觉效果，而且在许多实际应用中，如医疗影像分析、卫星遥感监测、视频监控系统等，都扮演着关键角色。同态滤波作为一种经典的图像增强技术，因其独特的优势而在众多亮度提升方法中脱颖而出。本文旨在探讨基于同态滤波的图像亮度提升技术。同态滤波技术不仅能够有效地改善图像的亮度，还能同时增强图像的对比度，使图像细节更加清晰。通过对同态滤波原理的深入剖析，我们将探讨如何利用这一技术实现图像亮度的优化。

傅里叶变换的目的是可将时域（即时间域）上的信号转变为频域（即频率域）上的信号，随着域的不同，对同一个事物的了解角度也就随之改变，因此在时域中某些不好处理的地方，在频域就可以较为简单的处理。（w代表频率，t代表时间，e^-iwt为复变函数）傅里叶变换认为一个周期函数(信号)包含多个频率分量，任意函数（信号）f(t)可通过多个周期函数（基函数）相加而合成。从物理角度理解傅里叶变换是以一组特殊的函数（三角函数）为正交基，对原函数进行线性变换，物理意义便是原函数在各组基函数的投影。

在数字图像处理领域，人像分割是一项极具挑战性的任务，它旨在从复杂背景中准确提取出人物图像。随着技术的不断发展，人像分割技术在许多领域都展现出了广泛的应用前景，如摄影后期处理、视频监控、虚拟现实等。在这其中，GrabCut 算法作为一种高效、精确的图像分割方法，备受关注。本文将带你深入了解 GrabCut 算法，探讨如何利用它来实现人像的精确分割，让你在处理图像时能够轻松应对复杂背景，为创作和科研带来更多可能性。

随着科技的飞速发展，计算机视觉技术在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。从无人驾驶汽车到智能手机的摄像头，再到各种智能监控系统，角点检测作为计算机视觉领域的基础技术之一，其应用范围日益广泛。在本文中，我们将聚焦于一种经典的角点检测算法——Shi-Tomasi角点检测算法，并以箱子角点检测为例，探讨其在实际应用中的效果和优势。Shi-Tomasi角点检测算法是基于Harris角点检测算法改进而来的一种高效、稳定的角点检测方法。

在当今这个信息化时代，图像和视频处理技术已经渗透到我们生活的方方面面，从安防监控、智能交通到人机交互等领域，都离不开目标跟踪技术的应用。作为计算机视觉领域的一个重要分支，目标跟踪技术一直以来都是研究的热点。而在众多的目标跟踪算法中，基于OpenCV的Mean Shift算法以其简洁、高效的特点受到了广泛的关注。本文将带你走进基于OpenCV的Mean Shift跟踪算法的世界，深入剖析其原理，并通过实战案例，教你如何使用OpenCV库实现一个简单而实用的人脸跟踪系统。

在当代计算机视觉的研究与应用中，图像显著性检测扮演着至关重要的角色。它模拟人类视觉系统的注意力机制，旨在识别图像中最能吸引观察者注意力的区域。这种视觉关注点的识别过程通过生成所谓的“显著图”来实现，这是一种量化图像中每个像素或区域显著性水平的二维映射，本文将介绍如何通过opencv获取图像的显著图并辅以对应的代码案例。图像的显著图是一种模拟人类视觉注意力的映射，它揭示了图像中哪些部分最引人注目。显著图通过计算每个像素或区域的显著性来生成，这种显著性基于颜色、亮度、纹理等视觉特征的差异。

在当今计算机视觉领域，直线提取作为图像处理的一项基本任务，广泛应用于工业检测、道路识别、建筑测量等多个场景。然而，在实际应用中，复杂多变的背景往往给直线提取带来了极大挑战。本文将围绕OpenCV这一强大的计算机视觉库，探讨如何在复杂背景下实现高效的直线提取。本次提取直线的图片为下图：如图所示，图片中充满复杂的椒盐噪声实现直线提取所需的流程为图像去噪，清除图像噪点，霍夫直线拟合提取图像中的直线，形态学细化提取直线骨架，再次拟合提取出干净的直线。

在数字图像处理和计算机视觉领域，相机标定是一个至关重要的步骤。它为相机提供了一个准确的数学模型，使我们能够从二维图像中准确地恢复三维世界信息。而在众多标定方法中，使用棋盘格图案进行相机内参标定无疑是最经典且广泛采用的技术之一。在这篇博客中，我们将深入探讨棋盘格相机内参标定的原理、步骤及其在实际应用中的重要性。我们将详细介绍如何使用棋盘格图案来获取相机的内参矩阵，包括焦距、主点坐标以及镜头畸变系数等关键参数并通过Opencv实现它。校正镜头畸变：相机镜头通常存在一定的光学畸变，主要包括径向畸变和切向畸变。

在数字化时代，图像处理技术的应用日益广泛，其中表盘校正作为一项重要技术，在工业自动化、智能监控、时间同步等领域发挥着至关重要的作用。传统的表盘校正方法往往依赖于人工操作，不仅效率低下，而且精度难以保证。随着计算机视觉技术的飞速发展，基于算法的自动表盘校正技术逐渐成为研究热点。本文将为您介绍一种基于BEBLID（Binary Efficient Boosted Local Identity Features）特征点匹配技术的表盘校正方法。

在现代计算机视觉领域，模板匹配是一种基础而强大的技术，它能够帮助我们在图像中找到预定义的形状或模式。OpenCV作为Python中广泛使用的计算机视觉库，提供了丰富的API来支持这一功能。在这篇博客中，我们将探讨OpenCV中的cv2.matchTemplate函数，它是一个核心的模板匹配工具，用于在图像中寻找与模板图像相匹配的区域。我们将通过具体的代码示例来演示这一过程，帮助读者更好地理解和掌握OpenCV中模板匹配的用法。

在智能科技不断渗透我们日常生活的今天，人体姿态检测技术已成为计算机视觉领域的一项重要研究方向。它不仅为运动分析、交互娱乐、安全监控等领域带来了创新应用，还为人们的日常生活带来了诸多便利。本项目将采用MediaPipe这一强大的开源跨平台机器学习解决方案，结合OpenCV这一广泛使用的计算机视觉库，实现对人体姿态的实时检测。

在当今的工业自动化领域，精密制造和智能控制技术的发展正推动着生产流程的持续优化。随着机器视觉技术的不断成熟，其在工业应用中的角色愈发重要，特别是在产品质量监控和自动化装配过程中。本文将深入探讨一种基于计算机视觉的先进技术，旨在实现对箱盖旋转角度与位置的精确检测，从而为高端制造业提供一种高效、可靠的解决方案。本文将详细介绍如何运用计算机视觉技术，结合图像处理、等算法，实现对箱盖旋转角度及位置的自动检测。

随着科技的飞速发展，二维码作为一种信息载体，已经广泛应用于我们的日常生活中。无论是支付、身份验证还是信息传播，二维码都发挥着不可替代的作用。然而，在实际应用中，我们常常会遇到一个问题：由于拍摄角度、设备性能等因素的影响，导致二维码出现倾斜，从而影响识别效率。为此，本文将为大家介绍一种基于透射变换的二维码倾斜校正方法，帮助大家解决这一难题。

在计算机视觉和图像处理领域，纹理分析一直是一个热门且富有挑战性的话题。纹理，作为图像中的一种重要视觉特征，不仅承载着丰富的视觉信息，而且在许多实际应用中扮演着关键角色，如物体识别、场景分类、图像检索等。为了有效地提取和描述图像中的纹理信息，研究者们提出了多种算法和工具，其中Gabor滤波器因其独特的优势而备受关注。Gabor滤波器，一种基于正弦和余弦函数的线性滤波器，以其在空域和频域中同时具有局部化的特性而著称。它能够模拟人类视觉系统中的简单细胞感受野，因此在纹理分析和特征提取方面表现出色。

二维码识别是一种利用图像处理技术，从数字图像中提取并解析二维码信息的过程。该技术广泛应用于信息快速交换、移动支付、产品追踪等领域。通过专业算法对图像进行预处理、定位、采样和解码，实现高效准确的二维码内容读取，为现代社会提供了极大的便利。

在日常生活中，我们常常会遇到带有水印的图片，这些水印虽然保护了版权，但有时也会影响图像的美观和使用。本次博客将向您介绍如何运用OpenCV这一强大的计算机视觉库，轻松实现图像去水印，让您的照片恢复纯净之美。在这篇文章中，我们将深入探讨OpenCV在图像处理领域的应用，特别是如何通过简单的代码操作，定位并去除图像中的水印。

在日常生活中，我们经常会遇到拍摄文档时出现的倾斜问题，这不仅影响文档的美观，还可能导致OCR识别率降低。为了解决这一问题，本文将带您走进OpenCV的世界，教您如何利用Python和OpenCV库轻松实现文档倾斜校正。

在这个信息化时代，图像处理技术在众多领域发挥着越来越重要的作用。无论是自动驾驶、工业检测，还是医疗影像分析，都离不开对图像的精确识别和处理。在众多图像处理技术中，透射变换（Perspective Transform）无疑是一种非常实用的方法，它能够帮助我们校正因视角、镜头畸变等因素导致的图像失真。今天，我将带领大家走进透射变换的世界，探讨如何利用这一技术对仪表表盘进行校正，以便更准确地读取数据。

在数字化时代，图像处理技术已成为计算机视觉领域的重要组成部分。其中，图像颜色聚类作为一项关键技术在众多应用场景中发挥着重要作用，如图像分割、物体识别、色彩调整等。K-means算法作为一种经典的聚类方法，以其简洁、高效的特点在图像颜色聚类领域得到了广泛应用。本文将围绕K-means图像颜色聚类技术，探讨其原理、实现方法以及在实际应用中的价值，为广大图像处理爱好者和技术人员提供参考。

随着科技的不断进步，自动化和智能化在工业生产中的应用越来越广泛。在钢材生产过程中，钢材表面缺陷检测是一个重要的环节，直接关系到产品的质量和生产效率。传统的表面缺陷检测方法依赖于人工操作，不仅效率低下，而且容易受到主观因素的影响，导致检测结果的不准确性。因此，开发一种高效、准确的钢材表面缺陷检测系统具有重要的现实意义。

在图像处理和计算机视觉领域，曲别针方向的计算是一项具有挑战性的任务，它涉及到形状识别、轮廓提取和几何分析等多个技术环节。本文将详细介绍如何运用OpenCV库，这一强大的开源计算机视觉工具，来实现曲别针方向的精确计算。文章将深入探讨以下关键步骤：图像预处理、边缘检测、轮廓识别、主成分分析（PCA）以及角度计算。通过本文，读者将学习到如何利用OpenCV的高级功能和算法，从图像中提取曲别针的轮廓，并通过PCA方法确定其方向.

图像融合是一种将两个或多个图像合成为一幅新图像的技术，目的是结合源图像中的有用信息，生成一幅更具信息量和视觉效果的新图像。拉普拉斯金字塔是一种常用于图像融合的方法，它通过多尺度分解图像，并在不同尺度上进行融合，最终重建出融合后的图像。在拉普拉斯金字塔的构建过程中如下所示：首先通过高斯模糊和逐层减半尺寸的下采样，形成高斯金字塔。然后，通过从当前层高斯图像中减去经过上采样和下采样处理的上一层高斯图像，计算出拉普拉斯金字塔的每一层。在这个过程中，下采样用于降低图像分辨率，上采样用于恢复分辨率。

本项目旨在开发一个基于OpenCV的图像处理工具，实现根据颜色从图片中自动抠图的功能。通过该项目，用户可以轻松指定一种颜色，系统将自动识别并提取该颜色的所有像素，生成新的图像。

在智能视频监控、人流量统计和运动检测等领域，背景减除法是一种常用的图像处理技术。本文将带您走进OpenCV的世界，探讨背景减除法的原理及其在实际应用中的重要性。通过学习OpenCV提供的多种背景减除算法，我们将掌握如何轻松地从视频序列中提取前景对象，为后续的图像分析和处理奠定基础。背景减除法，作为一种计算机视觉技术，旨在从固定摄像头捕获的视频流中提取出活动的主体。该方法基于一个基本假设：视频背景相对静止或变化微小，而前景则是动态的。

液位检测在工业生产中具有重要意义，它关乎生产安全、效率和质量。传统的液位检测方法如浮子式、压力式等存在一定的局限性。随着图像处理技术的发展，利用摄像头结合传统图像处理方法进行液位识别逐渐成为一种趋势。本文将以一个简单的温度计温度识别为例子，带你了解如何使用传统图像处理技术实现液位识别。

在计算机视觉领域，颜色检测是一项非常实用的技术。通过颜色检测，我们可以轻松识别图像中的特定颜色区域，从而实现目标追踪、物体识别等功能。本文将带你了解如何使用OpenCV库进行颜色检测。

opencv 图像拼接技术

视频防抖技术是一种通过算法补偿摄像过程中产生的抖动，以提升视频画面稳定性的方法。其主要目的是消除由于手持拍摄、移动平台震动或摄像设备机械不稳定等因素引起的画面波动，从而提高视频的整体质量和观看体验。特征点检测与跟踪：通过在视频序列中检测并跟踪特征点，捕捉帧与帧之间的相对运动。运动估计：基于特征点的跟踪结果，估计摄像机的运动向量，包括平移、旋转和缩放等参数。运动平滑：对估计出的运动向量进行滤波处理，以减少突兀的运动变化，实现平滑的运动轨迹。画面矫正。

随着科技的不断发展，车牌识别技术在智能交通、安防监控等领域得到了广泛应用。本文将介绍如何使用OpenCV库来实现车牌识别功能。通过学习本项目，您将掌握如何通过opencv以及ocr字符识别来进行车牌定位与识别。

在日常生活中，摄影已成为记录关键时刻的重要手段。不论是使用手机还是专业相机，拍摄工具都是我们保存回忆的辅助工具。然而，由于各种原因，如微风或手抖，拍摄的照片可能会出现模糊。为了高效地管理这些照片，图像模糊检测技术应运而生。该技术能够自动识别图像的清晰度，迅速筛选出模糊照片，从而节省用户在照片筛选上投入的时间和精力。通过算法分析图像特征，如梯度、频率成分和边缘强度，图像模糊检测技术能够客观地评估图像质量。用户仅需简单的操作，即可实现对照片库的快速清理，确保保留的都是高质量、清晰的照片。

在智能交通系统中，车辆检测是一项重要的技术，而通常情况下一张图片中无用信息过多会带来额外的计算负担，这时我们就可以使用帧差法来对无用信息进行过滤，利用视频序列中的帧间差异来检测运动车辆，排除掉路面以及天空等信息。本文将介绍帧差法的基本原理，并探讨如何利用OpenCV库实现帧差法获取运动车辆蒙版的过程。