weixin_45127969的博客

//meanshift程序#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" using namespace cv;using namespace std;int main(int argc, char** argv){ Mat src_img = imread("C:/Users/YP/Desktop/运行图片/

BM参数// 预处理滤波参数preFilterType：预处理滤波器的类型，主要是用于降低亮度失真（photometric distortions）、消除噪声和增强纹理等, 有两种可选类型：CV_STEREO_BM_NORMALIZED_RESPONSE（归一化响应） 或者 CV_STEREO_BM_XSOBEL（水平方向Sobel算子，默认类型）, 该参数为 int 型；preFilterSize：预处理滤波器窗口大小，容许范围是[5,255]，一般应该在 5x5…21x21 之间，参数必须为奇数值

#include <iostream>#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>using namespace std;using namespace cv;int main(int argc, char** argv){ Mat img = imread("C:\\Users\\YP\\Desktop\\4.png", 0); imsh

一.准备编译工具配置contrib需要CMake对Opencv进行编译，所以先进行准备工作：1.1 CMake下载安装下载链接: https://cmake.org/download/.找最新版本并且下载“msi”文件。下载完成之后直接安装即可，注意其中这一步选择addCmake to the system PATH for the current user这个选项如果没有选择安装桌面快捷方式的，在这里找启动图标：1.2 opencv_contrib下载安装下载链接: https://gi

图像均衡（直方图均衡化）试图获得均匀分布的直方图。均衡的结果是图像对比度增加。均衡能够使对比度较低的局部区域获得高对比度。从而分散最频繁的强度。当图像特别亮的时候或者非常暗的时候，并且背景和前景存在非常小的差异，此方法非常有用。通过直方图均衡化，可以增加对比度提升暴露过度或暴露不足的细节。然而，这种方法也存在缺点：背景噪声的增加以及随即而来的有用信号的减少。import cv2import numpy as npimg = cv2.imread(r'C:\Users\YP\Desktop\...

#include <stdio.h>#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>#include <iostream>#include <vector>using namespace std;#define zoom 1// 缩放因子, 将大图像缩小 n 倍显

1.minDisparity 最小可能的视差值。通常为零，但有时校正算法会偏移图像，因此需要相应地调整此参数。2.numDisparities 最大视差减去最小视差。该值始终大于零。在当前的实现中，此参数必须可被16整除。3.P1 控制视差平滑度的第一个参数。此参数用于倾斜表面（非正视平行）的情况。4.P2 第二个参数控制视差平滑度。此参数用于“解决”深度不连续性问题。值越大，视差越平滑。P1是对相邻像素之间视差变化加或减1的惩罚。P2是相邻像素之间视差变化大于1的代价。该算法要求P2> P1。

1.官方网站下载 vs2017年的链接: https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/.下载完成进行安装即可。2.选上Windows中的“.NET桌面开发”和“使用C++的桌面开发”以及最下面其他工具集中的“Visual Studio扩展开发”即可。选好路劲之后右下角点击“安装”即可。安装完了之后可能会需要重启电脑，重启完毕后打开VS2017， 开发设置选择C++。3.Opencv4.0 安装官方下载链接: https://opencv.org/rel

视差的单位是像素（pixel），深度的单位往往是毫米（mm）表示。而根据平行双目视觉的几何关系，可以得到下面的视差与深度的转换公式：depth = ( f * baseline) / dispdepth表示深度图；f表示归一化的焦距，也就是内参中的fx； baseline是两个相机光心之间的距离，称作基线距离；disp是视差值。代码：void disp2Depth(cv::Mat dispMap, cv::Mat &depthMap, cv::Mat K){ int type =

双目标定1.将下载好双目标定图片到 D 盘根目录，右键选择：解压到当前文件夹，解压后路径为：d:\stereo_example。 在 Matlab 命令行窗口输入并执行：cd d:\stereo_example，当前文件目录被设置为d:\stereo_example。 在 Matlab 命令行窗口输入并执行：stereo_gui2.在标定工具箱界面，点击：Load left and right calibration files，在 Matlab 命令行窗口 2 次按下回车键：3.Matlab 命

棋盘格图像拍摄■ 推荐使用专业棋盘格，也可用 A3 纸打印棋盘格图片并粘贴在玻璃等平整面（打印时需要确保原比例，以防拉伸棋盘格图像；粘贴的平整度有限，该方式仅限于实验测试）。■ 拍摄时，标定板要尽量放置在靠近实际拍摄目标物的位置，且标定板在图像中尽量占据 1/3 以上像素面积。一般而言，除近距离应用外，标定板越大越好。■ 拍摄时，标定板在左目及右目图像的位置要尽量靠近各自图像中心。■ 进行单目标定时，标定工具箱默认不大于 20 张棋盘格图像（推荐使用 10-20张图片用于标定）。可运行 VS + O

Matlab 单目标定1.在 Matlab 命令行窗口输入并执行：cd C:\pic-左（输入命令后，按下回车键执行命令），当前文件目录被设置为 C:\pic-左，根据自己拍摄的图片路径来执行的。2.在 Matlab 命令行窗口输入并执行：calib_gui3.点击：Standard(all the images are stored in memory)，弹出如下界面：4.点击标定工具箱界面：Image names，在 Matlab 命令行窗口输入并执行：Left，（这里是根据自己图片的命名来输