火柴的初心的博客

1.高斯滤波高斯滤波的定义如下：其中二维高斯函数为：高斯滤波是领域内相邻像素的加权平均，权重值为G(||p-q||)，和均值滤波，中值滤波一样，都是将噪声（高频信息）滤除，但是边缘也是高频信号，所以会造成边缘的模糊，边缘信息的丢失，下面为不同的高斯核函数滤波的效果。2.双边滤波双边滤波器用于平滑图像并减少噪声，同时保留边缘。此文章解释了使用平均滤波器的方法，而该文章使用中值滤波器提供了一个。但是，这些卷积通常会导致重要边缘信息的丢失，因为它们会使所有内容模糊化，而不管它是噪.

题目：《GMS: Grid-based Motion Statistics for Fast, Ultra-robust Feature Correspondence》作者：边佳旺首先，这篇文章针对特征匹配问题，提出了一种基于网格的、运动统计特性的快速、超鲁棒的特征匹配方法。该方法的效果：1.文章的目的之前的算法质量好的速度跟不上，速度快的质量达不到要求，为了得到一种速度快、质量好的方法。2.文章的思想从上图可以看出，如果有一个正确的match，那么旁边肯定有几个正确的支撑匹配

1.线性空间线性空间需要满足的条件： 加法封闭（可加性）：空间内任意两向量相加（减），结果必须还在空间中。 数乘封闭（齐次性）：空间内任意向量乘以标量，结果必须还在空间中。 注意：“数乘封闭”隐含了： 线性空间必须包括零向量（当λ=0时）；线性空间的属性：维数 基：一组n个线性无关的向量2.矩阵4个子空间首先，介绍下矩阵的秩（rank），即矩阵最大线性无关组中包含的向量数 —— 刨除所有因为和其他向量线性相关，而在作为基向量的时候对张成空间的维数“毫无贡献...

1.边缘边缘的一阶导数在图像由暗变亮的突变位置有一个正的峰值，而在图像由亮变暗的位置有一负的峰值，而在其他位置都为0。这表明可用一阶导数的幅度值来检测边缘的存在，幅度峰值对应的一般就是边缘的位置，峰值的正或负就表示边缘处是由暗变亮还是由亮变暗。同理，可用二阶导数的过0点检测图像中边缘的存在。 2.边缘检测算子1.Roberts算子Roberts梯度就是采用对角方向相邻两像素之差，故也称为四点差分法。其水平和垂直方向梯度定义为： 由于Roberts算子是利用图像的两...

张氏标定法的原理1.单应性矩阵H的计算根据针孔相机模型，可以得到如下表达式：s[uv1]=A[Rt][XWYWZW1]=A[r1r2r3t][XWYWZW1]s\left[\begin{array}{l}u \\v \\1\end{array}\right]=A\left[\begin{array}{ll}R & t\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}X_{W} \\Y_{W} \\Z_{W} \\1\end{array}\r

1.2D图像变换2D图像变换包括：（可用变换矩阵来表示）平移变换(Translation) 刚体变换(Rigid) 相似变换(Similarity) 仿射变换(Affine) 投影变换(Projective)各种2D变换的矩阵形式和自由度：各种2D变换的包含关系：平移（translation）和旋转（rotation）：两者的组合称之为欧式变换（Euclidean transformation）或刚体变换（rigid transformation） 放缩（sc...

1.相机成像原理如何成像在物体和胶片之间，增加一块带有小孔的屏障，这就构成了针孔模型，而屏障上的小孔称之为光圈，并且胶片上获得倒立的图像。 object到barrier的距离为Z，也就是深度，film到barrier的距离为f，也就是焦距。这就是所谓针孔模型： 光圈（控制进光量） 光圈越小，进的光线减少，画面越暗，背景虚化越小 光圈越大，...

1.欧拉角：俯仰：Pitch（绕x轴旋转） 偏航：Yaw（绕y轴旋转） 翻滚：Roll（绕z轴旋转）2.旋转矩阵旋转矩阵是一个3×3的正交矩阵，有3个自由度。机器人学之3D欧式变换理论与实践：https://cggos.github.io/robotics/robotics-euclidean-transform.html三维空间的刚体运动：https://www.codenong.com/cs106072979/旋转矩阵：https://www.cnblogs.c...

１.image类// image classtemplate <class T> class image {public: // create image image(const int width, const int height, const bool init = false); // delete image ~image(); // ...

仿射变换（平移、翻转、旋转、缩放、错切五种变换的组合） RANSAC RANSAC是"RANdom SAmple Consensus"（随机采样一致）的缩写。该算法的主要功能是通过一组包含“局外点”（即错误点）通过迭代的方式估计数学模型的参数。它是一种不确定的算法——有一定的概率得出一个合理的结果。1）RANSAC的假设数据由“局内点”组成，数据的分布可以用一...

目录Mat类型初始化方式：DataType类waitkey：延时像素级别的访问（2种）特征检测cv::KeyPointcv::Feature2Dcv::xfeatures2d(命名空间)特征匹配cv::DMatch（opencv2/core/types.hpp）含义：类的定义：成员变量：构造函数：操作符重载：cv::Descr...

名称 小觅120 小觅50 ZED 帧率 最高60FPS 最高60FPS 最高100FPS 分辨率 2560x720; 1280x480 2560x720; 1280x480...

人脸检测1.haar特征haar特征是一种用于目标检测或者识别的图像特征，通常和Adaboost分类器组合使用。（Adaboost分类器通过从大量的haar特征中挑选出最优的特征并对其转换为对应的弱分类器进行分类）1）常见的h...