摘要: 【一】OpenCV 系列文章 【基础类】 OpenCV 之 编译配置 4.5.4 OpenCV 之 Mat 类 OpenCV 之 基本绘图 【图像处理】 OpenCV 之 直方图处理 OpenCV 之 霍夫变换 OpenCV 之 图像滤波 OpenCV 之 自定义滤波 OpenCV 之 图像边缘检测 阅读全文
posted @ 2021-08-24 19:27 飞鸢逐浪 阅读(628) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2023年4月7日
摘要: 在机器视觉领域,相机标定是不可或缺的一步,而张氏标定法,因其灵活性,是各种标定方法中最有影响力的一种,称其为相机标定的 "奥林匹斯山" 并不为过 张正友 99年发表的论文 "Flexible Camera Calibration by Viewing a Plane from Unknown Ori 阅读全文
posted @ 2023-04-07 17:14 飞鸢逐浪 阅读(446) 评论(1) 推荐(0) 编辑
  2022年11月28日
摘要: 宏在 C 语言中非常重要,但在 C++ 中却无甚大用,普遍的共识:尽量避免使用宏 C++ 之父 Bjarne 在《C++ Programming Language》中写到 Avoid macros 《Effective C++》 条款 2 Prefer const, enum, and inline 阅读全文
posted @ 2022-11-28 21:03 飞鸢逐浪 阅读(502) 评论(1) 推荐(1) 编辑
  2022年3月24日
摘要: 1 3D 视觉 常见的三维视觉技术,包含双目、ToF、激光三角、结构光等,如下图: 1)毫米级 双目、ToF、结构光(散斑)的精度为 mm 级,多见于消费领域,如:导航避障,VR/AR,刷脸支付等 2)微米级 线激光、结构光(编码)的精度是 um 级,主要应用在工业领域,如:表面缺陷检测、三维测量等 阅读全文
posted @ 2022-03-24 07:51 飞鸢逐浪 阅读(4346) 评论(0) 推荐(3) 编辑
  2022年2月16日
摘要: Ceres 翻译为谷神星,是太阳系中的一颗矮行星,于1801年被意大利神父 Piazzi 首次观测到,但随后 Piazzi 因为生病,跟丢了它的运行轨迹。 几个月后,德国数学家 Gauss,利用最小二乘法,仅仅依靠 Piazzi 之前观测到的12个数据,便成功的预测了谷神星的运行轨迹。 两百多年后, 阅读全文
posted @ 2022-02-16 11:20 飞鸢逐浪 阅读(950) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2021年11月22日
摘要: 周末闲来无事,随手整理电脑里的照片,望着一张物是人非的老相片,勾起了斑驳的回忆。忽尔转念一想,何不 PS 下,但 Photoshop 有些大且不免费自己懒得装,于是,转向免费的图像复原软件。 网上搜来找去,却一直没寻到合适的,最后查到 CVPR 2020 的一篇 Oral 论文,看到有的博客已经详细 阅读全文
posted @ 2021-11-22 07:36 飞鸢逐浪 阅读(1230) 评论(0) 推荐(7) 编辑
  2021年9月8日
摘要: 透视 n 点问题,简称 PnP,源自相机标定,是计算机视觉的经典问题,广泛应用在机器人定位、SLAM、AR/VR、摄影测量等领域 1 PnP 问题 1.1 定义 已知:相机的内参和畸变系数;世界坐标系中,n 个空间点坐标,以及投影在像平面上的像素坐标 求解:相机在世界坐标系下的位姿 R 和 t,即 阅读全文
posted @ 2021-09-08 07:40 飞鸢逐浪 阅读(4008) 评论(0) 推荐(3) 编辑
  2021年8月25日
摘要: 图像处理中,"空间域" 指的是图像平面,因此,空间滤波 可定义为:在图像平面内对像素灰度值进行的滤波 1 空间滤波 1.1 滤波过程 如图,一个 3x3 滤波核,当它从图像的左上角开始,逐个像素沿水平方向扫描,最后到右下角时,便会产生滤波后的图像 假设输入图像 $f(x, y)$,滤波后的图像为 $ 阅读全文
posted @ 2021-08-25 07:49 飞鸢逐浪 阅读(898) 评论(0) 推荐(3) 编辑
  2021年8月13日
摘要: OpenCV 中有两种特征匹配方法:暴力匹配 (Brute force matching) 和 最近邻匹配 (Nearest Neighbors matching) 它们都继承自 DescriptorMatcher,是基于特征描述符距离的匹配,根据描述符的不同,距离可以是 欧氏距离,也可以是 汉明距 阅读全文
posted @ 2021-08-13 21:31 飞鸢逐浪 阅读(2485) 评论(2) 推荐(2) 编辑
  2021年8月1日
摘要: 特征,也称 兴趣点 或 关键点,如下所示:除蓝框区域平坦,无特征外,黑框内的“边缘”,红框内的“角点”,都可称为“特征” 以角点为例,它具有 旋转不变性:当图像旋转时,代表角点响应函数 R 的特征椭圆,其形状保持不变 然而,角点不具有 尺度不变性,左图中被检测为角点的特征,当放大到右图的尺度空间时, 阅读全文
posted @ 2021-08-01 19:18 飞鸢逐浪 阅读(1636) 评论(1) 推荐(4) 编辑