随笔分类 -  机器视觉

摘要：https://blog.csdn.net/qq_41965957/article/details/125229654 一、准备工作（1）软件下载QT清华镜像下载地址 下载并安装 Cmake下载地址 下载完解压 进bin目录找到exe 发送桌面快捷方式 （2）源码下载 CloudCompare源码 阅读全文

摘要：在很多视觉项目中，如果想要将视野缩小，一种方式是换用长焦镜头；另一种方式则是通过加接圈的方式来实现。那么，接圈到底改变的是什么参数，能够使图像进行放大呢？ 核心公式 1s1s +1s01s0= 1f1f 上式可以说是镜头第一公式，做图像或者光学的人都记下来。其中的s代表物距，即镜头下边到物体的距离。 阅读全文

摘要：https://item.jd.com/72020828143.htmlNVIDIA RTX 2060 Super 8G GPU 算力 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 性能 阅读全文

摘要：estimateRigidTransform()：计算多个二维点对或者图像之间的最优仿射变换矩阵 （2行x3列），H可以是部分自由度，比如各向一致的切变。 getAffineTransform()：计算3个二维点对之间的仿射变换矩阵H（2行x3列），自由度为6. warpAffine()：对输入图像 阅读全文

摘要：Opencv 3.4.2 项目位置： F:\vision\Yolo\testProject\ExeComAcs\MFCTest MThread\MFCTest 代码实现： #include "include/opencv2/video/tracking.hpp" void CMFCTestDlg:: 阅读全文

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摘要：线阵相机顾名思义就是取像是成线性的。 它的传感器是成线型的。 举个例子： 比如面阵相机的分辨率是640*480就是说这个相机横向有640个像元，纵向有480个像元。而线阵相机分辨率只体现在横向，比如2048像素的线阵相机就是说横向有2048个像元，纵向大多数为1。（RGB相机和TDI相机除外） 关于 阅读全文

摘要：在很多视觉项目中，如果想要将视野缩小，一种方式是换用长焦镜头；另一种方式则是通过加接圈的方式来实现。 核心公式 1/s +1/s0 = 1/f 上式可以说是镜头第一公式，做图像或者光学的人都记下来。其中的s代表物距，即镜头下边到物体的距离。s0代表像距，即镜头上边到成像Sense的距离。f是镜头的焦 阅读全文

摘要：转载：https://blog.csdn.net/weixin_44322877/article/details/85332952https://blog.csdn.net/qq_38241538/article/details/84106969 工作距离（WD）：镜头底部中心到被测物品表面的距离。 物像距离（O/I） ：被测物品表面到相机芯片的距离。 物像距离（O/I）= 工作距离（WD）+ 镜 阅读全文

摘要：https://blog.csdn.net/huqiang_823/article/details/807670191、算法原理 伽马变换（幂律变换）是常用的灰度变换，是一种简单的图像增强算法。数学公式如下：（1） 式（1）中，r为输入的灰度值，取值范围为[0, 1]。C称为灰度缩放系数，用于整体拉伸图像灰度，通常取值为1。gamma取值灰度输入输出曲线图如下：图（1） gamma曲... 阅读全文

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摘要：假设对图片上任意点(x,y)，绕一个坐标点(rx0,ry0)逆时针旋转a角度后的新的坐标设为(x0, y0)，有公式： x0= (x - rx0)*cos(a) - (y - ry0)*sin(a) + rx0 ; y0= (x - rx0)*sin(a) + (y - ry0)*cos(a) + 阅读全文

摘要：http://www.cnblogs.com/Imageshop/p/3307308.html 阅读全文

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摘要：直线上一点(x0,y0)，绕原点逆时转a角度后的坐标x1,y1 x1 = x0 * cos(a) - y0 * sin(a) y1 = x0 * sin(a) + y0 * cos(a) 直线上一点(x0,y0)，绕（Xm,ym) 逆时转a角度后的坐标x1,y1 x1 = (x0 - Xm) * c 阅读全文

摘要：在机器视觉系统中,获得一张高质量的可处理的图像是至关重要。系统之所以成功，首先要保证图像质量好，特征明显,。一个机器视觉项目之所以失败，大部分情况是由于图像质量不好，特征不明显引起的。要保证好的图像，必须要选择一个合适的光源。光源选型基本要素： 对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照 阅读全文