u012254599的博客

根据图像效果，可适当使用形态学操作来优化图像效果。如果在某一个光照环境下，物体表面的反光度不一样，导致图像中特征物体间的轮廓边界不明显，则可以通过距离变换函数distanceTransform（），勾勒出大致的骨架，注意需要规范（归一）化操作。提取出对应物体的大致。，最后可通过形态学操作来分离特征，达到能计数的图像效果，通过查找轮廓就可以得到所需数据。在图像中特征物体计数的需求中，可先对图像进行。编辑于 2022-11-12 23:33。长春工业大学 工程硕士。示例： 计算玉米的个数。

2、形态学3、距离变换4、再进行二值化4、连通区域计算输入：输出：printf（"统计玉米粒的个数 contours=:%d\n",contours);//contours =17

Tesseract，一款由HP实验室开发由Google维护的开源OCR（Optical Character Recognition , 光学字符识别）引擎，与Microsoft Office Document Imaging（MODI）相比，我们可以不断的训练的库，使图像转换文本的能力不断增强；如果团队深度需要，还可以以它为模板，开发出符合自身需求的OCR引擎。解决方案有两种：1、 将tesseract安装目录添加至电脑的环境变量。2、 在代码中指定tesseract的路径。

1. 简介1.1 传统的三维重建算法1.2 三维重建领域主要的数据格式2. 主流重建方法2.1 多视几何三维重建2.1.1 SfM（Structure from Motion）方法2.2 基于双目/多目视觉2.3 基于消费级RGB-D相机2.4 基于深度学习的三维重建2.4.1 基于单张RGB图像的三维重建2.4.2 基于多视图的三维重建2.4.3 基于点云数据的三维重建2.5 按数据源格式分类2.5.1 基于体素2.5.2 基于点云2.5.3 基于网格3. TSDF3.1 定义3.2 融合。

三维重建三维重建是用相机拍摄真实世界的物体、场景，通过计算机视觉技术进行处理，从而得到物体的三维模型。主要涉及技术包括：多视图立体几何、深度图估计、点云处理、网格重建和优化、纹理贴图、马尔可夫随机场、图像分割等。主要应用领域包括：增强现实、混合现实、机器人导航、自动驾驶、工业工件尺寸检测、平整度检测等。

主要是实现图片内容的离线识别，python 提供了一个库完成此功能。一. 安装 tesseract-ocr 包sudo apt-get install tesseract-ocr二.安装 PIL PIL(python imaging library)是python中的图像处理库 sudo apt-get install python-imaging三. 安装 pytesseractpip install pytesseract四.代码测试# -*- codin...

尺度不变特征变换匹配算法详解Scale Invariant Feature Transform(SIFT)Just For Fun转自：http://blog.youkuaiyun.com/zddblog/article/details/7521424对于初学者，从David G.Lowe的论文到实现，有许多鸿沟，本文帮你跨越。1、...

梯度方向直方图 原文路径...