本专栏主要介绍如果通过OpenCv-Python进行图像处理,通过原理理解OpenCv-Python的函数处理原型,在具体情况中,针对不同的图像进行不同等级的、不同方法的处理,以达到对图像进行去噪、锐化等一系列的操作。同时,希望观看本专栏的小伙伴可以理解到OpenCv进行图像处理的强大哦,如有转载,请注明出处(原文链接和作者署名),感谢各位小伙伴啦! 前文参考: 《Open
OpenCV库(Open Source Computer Vision Library)是一个基于BSD许可发行的跨平台开源计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows和mac OS等操作系统上。OpenCV由一系列C函数和少量C++类构成,同时提供C++、Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法,而且对非商业应用和商业应用都是免费的。同
本专栏主要介绍如果通过OpenCv-Python进行图像处理,通过原理理解OpenCv-Python的函数处理原型,在具体情况中,针对不同的图像进行不同等级的、不同方法的处理,以达到对图像进行去噪、锐化等一系列的操作。同时,希望观看本专栏的小伙伴可以理解到OpenCv进行图像处理的强大哦,如有转载,请注明出处,感谢各位小伙伴啦! 前文参考: 《OpenCv视觉之眼》Py
在机器人系统中,视觉是非常重要的一部分(人的眼睛获取信息占全部信息的78%,机器人可以类比下)。因此,用前面四篇文章打下些许基础后,本人便迫不及待的想学习怎么在ROS上用上OpenCV视觉库。 好消息是我们第一篇文章选择了全部安装,这其中就把OpenCV库装进去了。那么剩下的就只是应用了。 为了操作方便,我们新建一个包,叫做rosOpenCV:
[Python图像处理]一 :Opencv-python的简介及环境搭建 一、为什么选择opencv-python 1、什么是OpenCv-Python? 2、为什么选择OpenCv-Python 二、opencv-python的环境搭建 1、python环境搭建 2、Jupyter
python人脸识别-----基于Ubuntu16.04的dlib+python3实现人脸识别及摄像头人脸检测目录 一、skimage及opencv-python库的安装 1、skimage库的安装 2、opencv-python库的安装 二、face_recognition的下载及安装 1、安装相关依赖 2、pip3的安装、升级及换源 3、face_recogni
视觉SLAM学习【7】-----基于ubuntu16.04的深度及彩色图像立体匹配,并生成深度和彩色3D点云目录 一、数据准备和库的安装及配置 1、数据准备 2、Pangolin库的下载安装及配置 二、创建项目 1、创建立体匹配文件夹 2、在test1中创建编译文件夹build并进行编译 三、
有兴趣的可以看一下ROS Wiki上的介绍: Orbbec Astra Pro介绍 astra_camera包介绍 astra_launch包介绍 功能包下载地址,可以直接用步骤里的git clone 发现一篇好文:https://www.ncnynl.com/archives/201703/1444.html 1
摄像头这种精密仪器对光学器件的要求较高,由于摄像头内部与外部的一些原因,生成的物体图像往往会发生畸变,为了避免数据源造成的误差,需要针对摄像头的参数进行标定。ROS官方提供了用于双目和单目摄像头标定的功能包——camera_calibration。 机器视觉功能包下载地址,包含了摄像头标定、OpenCV、人脸识别、物体跟踪、二维码识别和物体识别等: //download
一般情况下我们称外部的形状为父,内部的形状为子。按照这种方式分类,一幅图像中的所有轮廓之间就建立父子关系。这样我们就可以确定一个轮廓与其他轮廓是怎样连接的,它是不是某个轮廓的子轮廓,或者是父轮廓。这种关系就成为组织结构。 在这幅图像中,我给这几个形状编号为0-5。2和2a分别代表最外边矩形的外轮廓内状语从句:轮廓。 在这里边轮廓0,1,2在外
1 凸缺陷 找到凸缺陷 hull=cv2.convexHull(cnt,returnPoints=False) defects=cv2.convexityDefects(cnt,hull) 它会返回一个数组,其中每一行包含的值是【起点,终点,最远的点,到最远点的近似距离】 import cv2 import
1.1长宽比 边界矩形的宽高比 x,y,w,h=cv2.boundingRect(cnt) aspect_ratio = float(w)/h 2.Extent 轮廓面积与边界矩形面积的比 area=cv2.contourArea(cnt) x,y,w,h=cv2.boundingRect(cnt) rect_area=w
什么是轮廓 轮廓可以简单认为成连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。 ·为了准确,要使用二值化图像。需要进行阀值化处理或者Canny边界检测。 ·查找轮廓的函数会修改原始图像。如果之后想继续使用原始图像,应该将原始图像储存到其他变量中。 ·在OpenCV中,查找轮廓就像在黑色背景中超
1.原理 一般情况下,我们要处理是一副具有固定分辨率的图像。但是特别情况下我们需要对同一个图像的不同分辨率的子图像进行处理,如查找图像中的某个目标,如人脸,我们不知道目标在图像中的尺寸大小。这种情况下,我们需要创建一组图像,这些图像是具有不同分辨率的原始图像。我们把这组图像叫做图像金字塔。就是同一图像的不同分辨率的子图集合。我们把最大的图像放在底部,最小的放在顶部,看起来就像
首先: Canny边缘检测:cv2.Canny() 任务1:原理 步骤1.1 噪音去除 由于边缘检测很容易受到噪音影响,所以第一步是使用5x5的高斯滤波器去除噪音。 步骤1.2 计算图像梯度 对平滑后的图像使用Sobel算子计算水平方向和竖直方向的一阶导数(图像梯度)(Gx和Gy)。根据得到的这两幅梯度图找到边界的梯度和方向。公式如下
事先说明 图像梯度原理:简单来说就是求导 OpenCV提供了三种不同的梯度滤波器,或者说高通滤波器:Sobel,Scharr和Laplacian。Sobel和Scharr是求一阶或二阶导数。Scharr是对Sobel(使用小的卷积核求解梯度角度时)的优化,Laplacian是求二阶导数。 任务1:Sobel算子和Scharr算子
本文主要介绍OpenCv对图像的一些基本处理。包括图片、视频读取,读取感兴趣窗口,通道分离与合并,边界填充,直接对像素点进行操作,以及两张图片的融合。 图片的读取 读取图片是OpenCv最基本的功能,实现起来也比较简单,调用cv2.imread()函数即可实现: import cv2 import matplotlib.pyplo
本节主要目的是介绍图像分割的一些基本概念。来源于东北大学 魏颖教授的数字图像课程笔记。 本节重点:1)图像分割的基本概念及图像分割分类的基础;2)边缘分割法;3)阈值分割法;4)区域分割法。 图像分割概述 人类视觉在观察和分析一幅图像时,总是首先将注意力集中在图像中的感兴趣的物体或区域,即将其从其他景物中分离开来,然后对其进
准备了半年多的博士考试终于结束了!现在开始整理半年来没来得及发的一些技术总结。 “C/C++ 图像处理”系列文章是随着本人做东西的先后写成的,文章的前后关系可能不太明显,在这里先跟关注专栏的各位老哥说声抱歉,在“深度学习”系列文章中会尽量改掉这个较为随意的风格,让文章更具可读性。 之前做的项目有关于“图像细化”方面的应用,因此研究了ZhangSuen细化算法,在这里总结
双目相机计算稠密深度点云 1、ZED相机驱动包 2、校准ZED相机 3、运行ELAS 参考资料 接着上一篇的文章实现利用真实的相机计算3D点云,实验中我们使用的是ZED的相机。 1、ZED相机驱动包
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