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OpenCV 可自动调整参数的透视变换

OpenCV 可自动调整参数的透视变换:  在shiter大牛的基础之上,对于他的程序做了一定的修改。  首先,通过两个循环使得霍夫变换两个参数:角度的分辨率和点个数的阈值可以变换,这样就不必对于每一张图像都手动的设置阈值。  其次,过滤掉了两个距离很近的直线,使得能够正确找到物体的四个

不归则四边行内部点寻找(基于向量方法非for循环)

本文记录使用向量方法寻找非规则四边行的内部区域,可不使用for循环语句,加快代码运行,其详细代码如下:   import numpy import numpy as np import torch def distinguish_point_pos(corners_list, point): """ :param corners_list: tensor(8), eight corner coordinate,

Class

类的声明 使用关键字extends用于继承类,使用关键字implements用于实现接口 class MyClass extends MySuperClass implements MyInterfaces1, MyInterface2 { // fields, constructors, and // method declarations } 类还可以使用修饰符public, private, protected, 但是p

3D_IOU 计算

#! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*-# # 3D IoU caculate code for 3D object detection # Kent 2018/12 import numpy as np from scipy.spatial import ConvexHull from numpy import * def polygon_clip(subjectPolygon, clipPolygon): ""&qu

OpenCVSharp 4.5 单应性矩阵(Homography)估计相机姿态

用 OpenCVSharp 4.5 跑一遍 OpenCV 官方教程。 原 OpenCV 官方 教程链接:(今天链接失效了?)Demo 1 using System; using System.Collections.Generic; using OpenCvSharp; namespace ConsoleApp1 { class tutorial52 : ITutorial { enum Pattern { CHESSBOARD

Shi-Tomasi角点检测

Shi-Tomasi原理几乎和Harris一样的,只不过最后计算角点响应的公式发生了变化 变为  min(λ1,λ2) 这样计算会变得更简单   API cv::goodFeaturesToTrack( InputArray src,  //默认灰度图像 OutputArray corners,  int maxCorners, double qualityLevel, double minDistance, Inp

亚像素级角点检测

理论与现实总是不一致的,实际情况下几乎所有角点都不是一个准确的像素点,因为图像的边缘不是之间有黑到白,而往往存在一个灰度的过度。(100,5)实际上 (100.234,5.789),而我们在跟踪、三维重建,相机校正等应用上又都需要精确的像素位置。有以下几种解决方法 1.插值法 通过周围四个点的变化情

opencv 常用函数

opencv常用函数 getPerspectiveTransform和perspectiveTransform getPerspectiveTransform和perspectiveTransform getPerspectiveTransform和perspectiveTransform函数配合使用,目的是获取经过变化矩阵的图片 Mat getPerspectiveTransform(const Point2f src[], const Po

凸包简介 - Convex Hull

Convex Hull Problem Definition Given: A set \(Z\) of \(n\) points in the plane. Find: Smallest convex set containing \(Z\). Some Basic Definition A set \(S\) in the plane is convex iff for every pair of points \(p_1\) and \(p_2\) in \(S\)

TensorRT:bilinear IResizeLayer

问题1:pytorch训练过程中遇到: UserWarning: Default upsampling behavior when mode=bilinear is changed to align_corners=False since 0.4.0. Please specify align_corners=True if the old behavior is desired. See the documentation of nn.Upsample for details. 提示的

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OpenCV开发笔记(六十二):红胖子8分钟带你深入了解亚像素角点检测(图文并茂+浅显易懂+程序源码)

若该文为原创文章,未经允许不得转载原博主博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936原博主博客导航:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/102478062本文章博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/106665993各位读者,知识无穷而人力有穷,要么改需求

摄像头标定实施

摄像头标定实施 一.标定流程 在opencv中提供了一组函数用于实现相机的标定,标定返回的值包括:相机内参矩阵(fx fy xc yc)、相机外参矩阵(R t)以及畸变矩阵。 标定的步骤如下: 1. 准备棋盘格,棋盘格图片可以自行打印,以下使用10*7方格的棋盘格,交点则为9*6,棋盘格的大小1mm,即 gridsize=1

Unity 3d 实现物体跟随摄像机视野运动

https://blog.csdn.net/qq_31411825/article/details/61623857   Unity 3d 实现物体跟随摄像机视野运动Created by miccall (转载请注明出处 miccall.tech )1. VR实现机器人导航 - 项目里要求一个机器人跟随在角色旁边,一直飞着,就像一个精灵一样,总在主角的身边,移动,转头,都要移动到合

OpenCV Feature Detection and Description -- Harris Corner Detection Harris角点检测

原文链接 https://docs.opencv.org/4.1.2/dc/d0d/tutorial_py_features_harris.html 阅读文档学习opencv 如有问题,大家指出~~ Goal In this chapter, We will understand the concepts behind Harris Corner Detection. We will see the functions: cv.cornerHarris(), cv.corn

JAVA-(2)-学习Java语言初级(三)类和对象.

前面学了基础知识,现在可以写自己的类了, 类: 声明变量(members),方法(methods),构造器(constructors) 对象:实例化对象(Instantiate an object)用 dot 操作对象里的变量和方法。 更多类知识:this 关键字的用法 嵌套类:Nested Classes 枚举类型:define and use sets of constants 第

CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints (1)

CornerNet是一种anchor free的目标检测方法,不需要设置anchor,而是通过检测关键点(Keypoints),即目标的左上角(Top-Left Corners)和右下角(Bottom-Right Corners),再进行配对,来实现目标的检测。 网络的前半部分是一个卷积网络,后半部分是两个独立的分支,一个检测Top-Left Corners,另一个

3.1.5、将消息传给方法或者构造器

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OpenCV 相机标定 findChessboardCorners() 与 cornerSubPix() 函数

  OpenCV 官方文档 findChessboardCorners():Finds the positions of internal corners of the chessboard. bool cv::findChessboardCorners( InputArray image,                     Size patternSize,                   

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使用 CSS Houdini 绘制平滑圆角   原文链接:http://iamvdo.me/en/blog/smooth-corners-with-css-houdini 已得到原文作者 Vincent De Oliveira 许可 最近,我在推特分享了一篇关于人机交互界面的视错觉的文章。我向来喜欢视错觉,但这篇文章传达了一个新观点:与几何上的正圆比起来

OpenCV Java 实现票据、纸张的四边形边缘检测与提取、摆正

最近在做OCR的识别发票信息,因为我是做Java开发的,所以找到这篇资料,来分享给大家: 原文地址:https://www.cnblogs.com/josephkim/p/8319069.html   R部分实现起来不难(有现成的SDK可以调用),但是实际情况中,用户提供的照片中的发票往往会有一些偏斜,而公司提供的OCR SDK并不能检测

图像暴力匹配(DMatch)

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