LucasZhang‘s Blog

基础知识分类OpenCV中已经实现了常用的阈值处理方式，可以通过关键字进行选择（开头均以 THRESH 表示）：阈值 thresh , 值 maxval 对应函数 threshold 中的 maxval.1. THRESH_BINARY大于thresh的置为 maxval , 小于 thresh 的置为 0；dst⁡(x,y)={ maxval  if src⁡(x,y)> thresh 0 otherwise&nb

编译安装OpenCV中的Viz模块

基于OpenCV手动实现图像的极坐标变换

由空间中的两条异面直线间的距离公式：d=(e1⃗×e2⃗)⋅M1M2→∣e1⃗×e2⃗∣ d = \frac{(\vec{e_{1}} \times \vec{e_{2}} ) \cdot \overrightarrow{M_{1}M_{2}}}{ |\vec{e_{1}} \times \vec{e_{2}}|} d=∣e1​​×e2​​∣(e1​​×e2​​)⋅M1​M2​​​式中， e1⃗e2⃗\vec{e_{1}} \quad \vec{e_{2}}e1​​e2​​ 为方向向量，M1M2→

单目相机标定模拟基于OpenCV中的Viz模块，虚拟一个相机，设置相机的内参数。然后在相机视野下放置标定板，通过相机标定算法，最终再获取相机内参数。当然最终相机标定还是存在误差，我猜测主要原因是标定板旋转在变换的过程中，仿射变换导致图像质量下降，角点提取的不准确。当然，这个项目的主要意图还是示意吧，重点在于自己创造数据，虚拟数据。效果图：创建窗口第一步就是创建窗口。一个窗口为主窗口（从上帝视角看标定板的位置），还有一个窗口为相机窗口（相机所获取的图像）。 viz::Viz3d mai

2. OpenCV 可视化（Viz）——相机视锥这一节是显示相机视锥及图像，使相机空间位置更加立体。官方文档内容为：OpenCV_Tutorials当然，主要的函数就是 WCameraPosition完成效果：单个视锥多个视锥：程序内容主程序：//// Created by zzl on 2020/11/15.//// system#include <iostream>// Eigen 一定要在OpenCV前面#include "eigen3/Eigen

1. OpenCV 可视化（Viz）——相机位置​ 立体视觉中，相机之间的位姿关系使用旋转矩阵和平移向量表示，对于相机位置难以直观表示，因此考虑使用OpenCV中的Viz模块对相机位置可视化，可以清楚的表示各个相机的相对位姿关系。目的​ 可视化相机的相对位姿关系。因为课题需要，我使用了四个相机，通过导入Halcon标定数据中的外参（R、T），我最终得到了下面的相机位置表示：​ 当然，这肯定与我实际的相机位置相符。步骤​ 创建窗口->读入外参->设置坐标系->显示程

标定板的质量对标定精度影响也是非常大的，我手上有一个陶瓷的Halcon原点标定板，使用Halcon标定效果很好。但由于想转用OpenCV开发，且不想放弃已有的图像数据，因此想将Halcon标定的数据(内参、外参，畸变系数)，转换到OpenCV中。当然，其参数不是一一对应的（也就是说，Halcon中的畸变系数与OpenCV中的畸变系数并不一一对应，按照官方的说法是其求解的畸变参数的形式是不一样的。一个是由校正前到校正后求解得到，一个是由校正后到校正前求解得到）。依据Stack Overflow中的数据，写

在使用OpenCV中的Viz模块的过程中，会遇到：vtkTransformPolyDataFilter (0x5612083903c0): No input datavtkTransformPolyDataFilter所带来的问题就是，在可视化相机的视锥的时候，图像不能有效显示，仅仅一个空的视锥。https://discourse.vtk.org/t/logging-error-messages-for-empty-input-data/453我当前的开发环境为： OpenCV libra

常见的边缘检测Mask区分图像中目标（前景）与背景中的方法称之为图像分割，传统中图像分割的方法包括：1. 阈值处理 2. 边缘检测 3. 区域生长。其中阈值处理算法使用较为广泛，但面对复杂的图像时，使用阈值处理难以准确分割，此时就需要使用边缘检测算法或区域生长算法。边缘是两个不同图像区域之间的边界点所形成的。在实际的应用中，图像的边缘往往被经以为图像局部强度变化最剧烈的部分。这就意味着这些部分区域的梯度很大，因此可以通过求梯度变化剧烈的部分间接的定位边缘位置。与连续函数求梯度的方式不同，因为图像是以矩

基于OpenCV的倾斜文字校正使用OpenCV里example中的的倾斜文本作为输入，本文的目的即将该倾斜的文本校正成水平方向的文本。主要思路为：读取图像-——>Canny边缘检测——->形态学操作-——>提取最小外接矩形——->计算旋转矩阵-——>仿射变换校正文本图像原始图像：提取最小外接矩形区域校正后的图像———————————————————...

使用VScode+CMakeLists编译OpenCV因为要学习OpenCV，但是Visual Studio太过庞大，写个Hello World的程序有种杀鸡用牛刀的感觉，因此决定使用VScode与CMakeLists的组合编译学习OpenCV。前提准备：OpenCV源代码 mingw32编译器 Cmake程序1. Mingw32编译器的安装详见MinGW下载我安装的版本是： 我忘记了...