乐平要加油啊-优快云博客

原创目标检测顶刊英文论文创新点总结

目前目标检测以及分割的模型发展速度非常快，可能YOLO12都快出来了，我们的论文还在编辑中或者投稿中。这个时候大家可能在想我做这个还有什么意义？反正做出来精度、速度也比不上人家。之前我也经常在想这个问题，现在我可以大声地回答大家，完全有意义！！！理由如下：学术需求：现在每年中文和英文的发文量都是非常大的（巨大），多少本科生、研究生靠这个毕业呢，嘿嘿嘿！背景需求：目前各种检测对象层出不穷，苹果、梨、地面裂缝检测都很常见了。但是大家有没有深入思考背后隐藏的问题呢？是不是检测对像体积小，可以作为小目标检测问题？是

2024-12-03 16:30:00 933 1

原创 YOLO分割数据集转化（json转TXT）

【代码】YOLO分割数据集转化（json转TXT）

2025-01-03 16:16:51 580

原创双目视觉：reprojectImageTo3D函数

像素坐标到三维点像素坐标 (x,y)和视差 d 提供了物体的二维位置和深度信息。重投影矩阵 Q将这些信息通过矩阵运算映射到三维空间。视差与深度关系视差 d 越大，深度 Z 越小（物体越近。齐次坐标中的 W 用于归一化三维坐标。

2024-12-31 14:53:19 1314 2

原创双目视觉之获取三维坐标（立体校正、Q矩阵与三角测量原理）

双目视觉是一种模拟人类立体视觉的计算机视觉技术，它通过两个相机从不同的角度拍摄同一个场景，然后利用三角测量原理，计算出场景中物体的三维坐标信息。这种技术在机器人导航、自动驾驶、物体跟踪、三维重建等领域有广泛的应用。获取三维坐标是双目视觉的核心任务之一。通过对左右相机拍摄的图像进行特征匹配和视差计算，我们可以得到场景中每个像素点的视差值。视差值表示了同一个物体在左右图像中的位置差异，它与物体距离相机的远近有关。利用视差信息，再结合相机的参数，我们就可以通过三角测量的方法计算出物体在三维空间中的坐标。

2024-12-26 17:21:36 1099

原创优快云独家原创《图像分类高阶指南》适用于各种图像分类任务

图像分类是计算机视觉领域中一个基础而又充满挑战的任务。随着深度学习技术的飞速发展，特别是卷积神经网络的广泛应用，图像分类的性能得到了显著提升。图像分类在我们的日常生活中有着广泛的应用，例如医学影像诊断、自动驾驶等。本专栏将带领读者一步步地探索图像分类的奥秘，逐步深入图像分类的各个方面，包括数据集划分数据集导入模型训练模型验证模型预测多种热力图可视化等。通过本专栏的学习，大家将掌握图像分类的基本原理和实践技能，并能够运用这些知识解决实际问题。

2024-12-25 16:50:41 352

原创 YOLOv8、YOLOv11获取输出结果（目标检测、关键点检测、语义分割）

在计算机视觉领域，YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，以其速度快和准确性高而闻名。YOLOv8、YOLOv11不仅继承了前代算法的优点，还引入了新的技术来进一步提升性能。获取Y的输出结果对于多个应用场景至关重要。获取YOLOv8、YOLOv11的输出结果，意味着我们能够从算法中获得这些关键信息，进而为后续的决策和分析提供数据支持。因此，了解如何从YOLOv8、YOLOv11获取这些输出结果，对于开发人员、研究人员以及任何希望利用这些技术的人来说，都是一个重要的课题。

2024-12-23 22:10:46 4384 2

原创 PNP获取相机姿态实践

PnP，指3D到2D点对的物体运动定位问题，即已知物体在世界坐标系下的坐标，物体在相机的图像平面的像素坐标、相机的参数求解相机的位姿。

2024-12-20 15:05:33 713 2

原创双目相机深度图误差分析以及解决思路

最近我看了网上所有双目相机生成的深度图，几乎都有一定程度的抖动。如果在光照变化比较大的环境下，这个抖动会更加明显！！！

2024-12-17 15:07:39 1431

原创 OpenCV-Python实现双目相机标定

双目相机标定是确定双目相机系统中两个相机之间的相对位置和姿态的过程。它对于双目视觉的后续处理及应用至关重要，例如深度估计和三维重建。双目相机标定的基本原理是利用已知的三维点在图像中的对应关系来估计相机的内参和外参。内参包括内参矩阵和畸变参数，而外参包括旋转矩阵和平移向量，描述了两个相机之间的相对位置和姿态。为此主要步骤可分为以下三个步骤：标定图片的获取、标定图片的拍摄、相机的标定。

2024-12-16 15:32:12 2211 1

原创霍夫圆检测原理及使用案例（带调参过程）

在工业检测和机器视觉等领域，传统图像处理技术依然是不可或缺的重要方法。特别是圆形目标的检测和定位，传统图像处理技术的能够提供高效且精确的解决方案。本文将详细探讨如何使Python编程语言和OpenCV库，结合霍夫圆算法实现圆形目标的检测。此外，本文提供了调参的具体过程。本人励志成为一名大博主，你的支持就是我最大的动力！！

2024-12-10 17:32:09 1484

原创双目相机内参解释

表示右相机坐标系相对于左相机坐标系的平移关系。它描述了右相机光心相对于左相机光心的三维位置偏移量。本博客主要解释双目相机的内参。这个内参是通过双目相机标定而来，每个双目相机的内参都会不一样。矩阵，可以将点从左相机坐标系转换到右相机坐标系，或者将点从右相机坐标系转换到左相机坐标系。表示左右相机之间的相对位姿关系，描述了右相机坐标系相对于左相机坐标系的旋转和平移。畸变系数为一个1×5的矩阵，包含径向畸变和切向畸变的系数。表示右相机坐标系相对于左相机坐标系的旋转关系。

2024-12-08 13:58:58 398