i1j2k的博客

本文探讨了在树莓派上使用OpenCV实现嵌入式计算机视觉的实践方法，包括相机捕获代码的实现、CMakeLists.txt的配置以及帧率比较分析。文章还介绍了不同对象检测器的性能表现，并回顾了图像滤波、特征点检测和机器学习等关键技术。最后总结了优化建议，以提高嵌入式计算机视觉应用的效率。

本文介绍了3D几何与立体视觉的基本概念及其在计算机视觉中的应用，重点探讨了如何在树莓派上实现嵌入式计算机视觉开发。内容涵盖树莓派的硬件特性、系统安装与配置、OpenCV的安装以及摄像头板的使用方法。通过详细的代码示例和流程说明，帮助读者在树莓派上搭建并运行计算机视觉程序，为进一步开发实际应用打下基础。

本文详细介绍了立体视觉处理中的关键步骤，包括立体相机校准、图像校正、视差计算和深度测量。通过OpenCV库实现相关算法，并提供了完整的代码示例，适用于机器人导航、三维重建、增强现实等应用领域。

本文详细介绍了计算机视觉中的3D几何与立体视觉技术，重点涵盖单相机校准和立体相机校准的原理与实现方法。内容包括相机数学模型、OpenCV实现校准的代码示例、视差与深度的关系以及立体相机校准的具体步骤。通过掌握这些技术，可以更好地实现图像数据的3D重建和深度计算，为机器人视觉和自动驾驶等应用提供支持。

本文详细介绍了仿射变换和透视变换的原理及其在图像全景拼接中的应用。通过OpenCV库实现仿射变换估计、透视变换恢复，并利用特征匹配和RANSAC算法实现自动化的全景图拼接。文章包含完整的示例代码和操作步骤，适合计算机视觉开发者和研究者参考。

本文探讨了基于关键点的机器学习在目标检测中的应用，涵盖了使用SURF特征和支持向量机(SVM)实现的视觉词袋(BOW)分类方法，以及仿射变换和透视变换在图像处理中的具体实现。内容还包括CMake项目配置、代码实现解析和不同特征检测方法的对比，适用于计算机视觉与机器人领域的开发者和研究人员。

本文详细介绍了基于关键点的计算机视觉技术，包括SURF和ORB关键点检测与描述符算法，并结合基础机器学习方法，如支持向量机（SVM），实现目标检测和对象分类。文章提供了算法原理、代码示例以及性能比较，为读者提供了从理论到应用的完整视角。

本文深入探讨了计算机视觉中的三大核心技术：图像分割、直方图处理和基于关键点的目标检测。详细介绍了分水岭算法和GrabCut算法在图像分割中的应用，直方图均衡化、反向投影及Meanshift和Camshift算法在目标跟踪中的作用，以及SIFT、SURF、FAST、BRIEF和ORB等关键点检测与描述算法在目标识别中的实现。同时，结合机器学习方法，展示了如何构建基于关键点的目标检测器。这些技术为复杂图像处理任务提供了强大支持，并可灵活应用于各类计算机视觉项目中。

本文详细介绍了图像处理中的形状处理和图像分割技术。内容涵盖边界框、圆和凸包等常见形状的计算方法，以及简单阈值分割、漫水填充和分水岭分割等主流分割算法。同时，文章还探讨了图像直方图及其在增强对比度和辅助分割中的应用。通过OpenCV实现示例代码，展示了这些技术的实际应用流程和效果。

本文详细介绍了图像处理中常见的形状检测技术，包括霍夫变换检测直线和圆、广义霍夫变换以及基于RANSAC算法的椭圆检测。通过原理分析和C++代码实现，展示了这些方法在不同场景下的应用，并提出了代码优化建议和实际应用场景。

本文详细探讨了计算机视觉中的目标检测与形状识别技术。内容涵盖基于颜色的目标检测、轮廓提取、形态学运算去噪、霍夫变换检测直线、RANSAC检测椭圆、边界框与凸包计算，以及形状匹配等关键技术。通过OpenCV实现示例代码，展示了如何在图像中识别和分析物体的形状，并介绍了这些技术在实际应用中的优缺点和适用场景。文章为读者提供了从基础到进阶的计算机视觉任务的全面指导。

本文详细介绍了图像处理中的基础操作，包括图像模糊、缩放、腐蚀膨胀以及边缘和角点检测的原理与实现方法。通过OpenCV库实现相关操作的代码示例，帮助读者更好地理解这些技术的实际应用。文章还对不同操作的特点及适用场景进行了对比分析，并结合实际案例展示了它们在图像预处理和分割中的作用。最后，展望了图像处理技术在未来的发展趋势。

本文详细解析了OpenCV中的基础图像操作与图像滤波技术，包括颜色空间转换、感兴趣区域（ROI）裁剪、像素访问方法、视频的读取与写入、滤波器的应用以及边缘和角点检测等内容。同时，还介绍了图像模糊、缩放、腐蚀、膨胀等常用图像处理方法，并结合示例代码展示了如何实现这些功能。通过这些内容，读者可以掌握OpenCV在图像处理和计算机视觉任务中的基础应用。

本文详细解析了OpenCV的安装步骤，包括Linux、Windows和Mac OSX系统的具体操作。同时，介绍了OpenCV内置演示程序的运行方法，帮助用户验证安装并了解其强大功能。文章还涵盖了图像和GUI窗口的基本操作，如图像显示、cv::Mat结构使用、颜色空间转换、创建GUI跟踪条与回调函数、裁剪图像、访问像素、读取和写入视频等。这些内容为计算机视觉开发提供了坚实的基础，适合初学者和希望深入掌握OpenCV的开发者。

本博客详细介绍了计算机视觉和OpenCV的基础知识，包括OpenCV的历史、模块功能以及在不同操作系统上的安装方法。随后，深入讲解了图像和GUI窗口的基本操作，如图像显示、cv::Mat结构的使用、颜色空间转换、ROI区域的处理以及视频捕获与处理。博客还涵盖了图像滤波技术，包括模糊、腐蚀、膨胀等操作，并介绍了边缘检测、角点检测及目标检测应用。最后，探讨了图像中形状的检测与分析，包括轮廓检测、Hough变换、RANSAC算法、边界框与凸包计算等内容。

本文详细介绍了OpenCV内置的多个演示程序，涵盖计算机视觉中的对象跟踪、立体匹配、单应性估计、圆和线检测、图像分割等关键技术。文章通过具体操作步骤和应用场景，帮助读者直观了解OpenCV的强大功能，同时分析了这些演示程序在运行时间和准确性方面的性能表现。适合初学者快速入门，并为实际应用提供参考。

本文是一篇关于计算机视觉和OpenCV安装的全面攻略，介绍了计算机视觉的基本概念以及OpenCV库的起源、功能模块和应用领域。文章详细提供了在Ubuntu、Windows和Mac OSX系统上安装OpenCV的具体步骤，包括简单安装、定制安装及无超级用户权限安装等多种方式。此外，还包含了安装常见问题的解决方案和安装后的初步使用指南，帮助开发者快速入门OpenCV并开展计算机视觉项目。