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原创 【双目标定中光流法的使用】

主要是用到这个函数calcOpticalFlowPyrLK()用的Lucas-Kanade跟踪算法。

2022-07-26 15:28:38 310

原创 【2022应届生的入职感悟】

孩子很焦虑

2022-07-25 17:34:15 221 2

原创 【opencv之矩阵的傅里叶变换】

但是说到这个这个傅里叶变换,据一位博主说的是吧所有周期函数都通过三角函数,傅里叶变换是,从图像变为实矩阵,再变为复矩阵,再傅里叶逆变化,变为原来的矩阵,然后再转变为原来的矩阵。涉及到傅里叶变换的原理,参考下文,写的真的很好,不过我还没看懂,先拿来用。...

2022-07-25 16:33:24 910

原创 【opencv图像处理之几何变换(一)】

利用opencv完成对一个图像的变换需要两个算法,一个是空间坐标算法,描述每个坐标如何从初始坐标移动到最终坐标,一个是插值算法,描述出输出图像的每个像素的灰度值。对于c++的API,利用opencv的鼠标事件,在原图和画布上选取四组对应的坐标,然后计算变换矩阵完成图像的投影变换。对于这三种变换,本质就是原来图像的矩阵和仿射矩阵作乘法运算得出结果,是python和c++的两种API不同。1.二维坐标的空间仿射,仿射包括平移,缩放,旋转。几何变换又分为仿射变换,投影变换和极坐标变换。...

2022-07-25 10:13:04 863

原创 【opencv图像处理之mat类(二)】

这里位深度变成了24,拿最常见的RGB图像,是R-红色,G-绿色,B-蓝色,每种颜色都是8位的,每种颜色构成一个通道,RGB就是三通道彩色图像,每一个像素点的颜色类型就有256的三次方即1677216种颜色,可能就是彩电刚出来的时候那种千万像素级的意思(0,0,0)代表黑色(255,255,255)代表白色,(255,0,0)代表红色,所有已知的人类视觉的颜色都可以由红,绿,蓝三种颜色混合而成。Mat类如何应用到实际的应用场景,首先数字图像处理实质就是处理矩阵,将一个灰度图像转化为一个Mat类。...

2022-07-22 17:00:00 848

原创 【opencv图像处理之mat类(一)】

矩阵的点乘就是利用矩阵的成员函数mul,而且两个Mat对象的数据类型必须相同才能进行点乘,返回的矩阵的数据类型也不变。点除和点乘类似,都是对应位置的数据做运算,两个Mat的点除,出来也是相同类型的Mat,使用“/”运算符。五,矩阵的相乘,这个相乘的运算线代里有,而且对于图像处理里比较少见,就不讨论了。其中把最大的273显示成为了255,因为uchar类型最大是255,自动截断了。几种成员函数的使用不作赘述,接下来说矩阵的运算,加法,减法,点乘,点除,乘法。规则就是,相同类型的矩阵,相应位置相加,...

2022-07-22 09:30:18 506

原创 【关于图像的色彩】

灰度图像的每一个像素都是由一个数字决定的,彩色图像的每一个像素都是由三个数字,或者是一个数组决定的,例如RGB中,(0,0,0)代表白色,(255,255,255)代表黑色,在灰度图像中(0)是白色,(1)是黑色。由于人类视觉系统对三色图像的敏感,所以在三色系统方面投入了大量财力研究,常用的三色系统空间有RGB,HSV,HLS,LAB,YUV.对RGB处理对比度和亮度一般是先把RGB转化为HSV,HLS,然后调整对比度,和亮度,然后再把他调回成RGB。...

2022-07-21 15:40:31 196

原创 【opencv之Roberts算子】

个人理解的是有45,135,90,0四个角度的算子,代表四个方向的边缘,把图像矩阵和算子矩阵卷积以后,就可以得到需要的边缘检测效果。Roberts边缘检测是最基础的检测方法,在图像中,把灰度值发生突变的地方叫做边缘。效果如上,确实这部分不太理解,想着先写下来,回头慢慢理解。...

2022-07-20 17:14:02 593

原创 【形态学处理的学习】

常用的形态学处理方法有腐蚀,膨胀,开运算,闭运算,顶帽运算,底帽运算。腐蚀和膨胀是最基础的形态学处理方法,其他方法都是基于腐蚀和膨胀处理结合产生的。腐蚀类似于池化操作(个人理解),不过腐蚀之后,亮度会降低,可以尝试对标定过程使用,减少光线对标定的影响,下面上图。膨胀与腐蚀操作相反,膨胀以后,亮度变大,因为是区域取亮度最大阈值。开运算和闭运算,开运算是先腐蚀后膨胀,闭运算是先膨胀后腐蚀。剩下的顶帽和底帽不是太常用,有兴趣的小伙伴自己去试一下。开运算就是黑中去白,闭运算就是白中去黑。...

2022-07-19 16:33:55 297

原创 【双目标定测距学习记录】

首先,双目视觉测距是需要标定的内参和外参的,所以需要标定内参和外参,相机测距的原理是从世界坐标系转化到摄像机坐标系,再转化为图像坐标系,最后是像素坐标系,从世界坐标系到摄像机坐标系的过程需要外参R旋转矩阵,和T平移矩阵;从摄像机坐标系到图像坐标系需要内参矩阵K,要实现对整个流程的优化,对外参标定要更容易出参数,对图像处理技术要求更高,采集过程更加的简便。暂时打算从外参采集的过程入手,利用opencv对每一帧的图像处理。...

2022-07-18 15:11:06 364

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