实验七 查找并绘制轮廓实验一、实验目的和要求二、实验内容三、实验仪器、设备四、实验原理五、实验步骤六、实验注意事项七、实验结果八、实验总结 一、实验目的和要求 理解查找图像轮廓的基本原理；掌握使用OpenCV实现查找轮廓的代码编写方法；掌握使用OpenCV实现绘制轮廓的代码编写方法。二、实验内容 （一）新建工程; （二）在Vs2015中配置OpenCV; （三）使用OpenCV中的f
水下机器人使用openmv巡线使用色块进行巡线使用findblobs进行颜色识别使用快速线性回归循迹自动颜色跟踪 使用色块进行巡线使用findblobs进行颜色识别GeometryFeature.pyclass GeometryFeature:
def __init__(self, img):
self.img = img
@staticmethod
普通二本生（大二）没获奖，因为驱动方面和视觉协同问题没有做好(驱动方面跑太快，速度降不下来)只跑了最初级的，这个文章就是去记录一下我的成长过程吧。 目录1.使用神经网络来进行识别2.使用模板匹配来进行识别1.1 将这种灰度图转化为黑白图检测更快更准1.2第一次进行识别记住给的数字1.3 第二次识别十字与T字后，再次识别数字判断左右转3.巡线代码的实现4.与主控芯片的通信5.完整代码 1.使用神经网
目录试错试错1：形态学处理试错2：HSV色彩空间基础理论1、HSV与HSL色彩空间2、PID调节一、OpenCV图像处理1、在HSL色彩空间下得到二值图2、 对二值图形态学处理3、找出线的轮廓和中心点坐标二、PID三、运动控制总代码试错试错1：形态学处理一开始用的形态学处理，自行改变阈值，调试之后，进行处理，发现效果不是太好，于是改成了HSV色彩空间。试错2：HSV色彩空间之前没注意到，HSV色彩
记录下201电赛F题的openmv巡线吧，当时是借鉴了网上有个老哥的想法，也找不到是那个老哥了，抱歉了。本人菜鸟一枚，大佬们有不对的地方请指出。一、巡线1.原理起初是一开始是想用openmv里面的二值化线性回归算法来做，但是遇到十字路口之后会抖动一下，所以说就是采用了openMv直接当作巡线传感器来用。2.巡线传感器我们所常见的巡线传感器一般都是灰度巡线，具体原理就不介绍了， 之后赛道是红色线，怎
效果展示：出错解决方法openmv数字识别源代码–github最新的巡线代码已经编写完毕，并且拥有stm32端的代码。你可以通过给我的Github项目点赞来免费的向我获取代码。联系我的时候请附带备注以及点赞的截图，谢谢啦Github项目地址通过使用不同阈值的方法可以得到当前区域中什么区域有红线，对于电控而言作用类似于红外对管，之后电控通过逻辑判断如何运动，这就是我们队伍目前的思想。最后会不会用上还
智能车寻线算法之北科寻线可能用的方法 先上一张北科的寻线图片，从上图可以看出，北科的寻线方法能够寻找到方向向下的曲线，肯定和我们一般的左右寻线的方法有所不一样，我想了很久，查阅的了数字图像处理第三版，在我的资源里有 这种方法可以寻得和北科同样的效果，下面我对这种方法做详细的介绍，希望大家可以讨论一下一起提高。 手绘一张图，有点丑，还可以接受吧。 0代表黑色，1代表白色。 我们的赛道本来就
都是一些普通级的交换机，前任网管没做到位，所有的交换机到电脑的线路没有标识，面对蜘蛛网，肿么办？
有寻线器的可以用寻线器，用测线仪一个个测似乎有点麻烦。如果电脑数量不是很多的，用批处理去测一下倒是一个好办法。
前提：先把公司所有在用的IP和对应的用户记录下来和全部的电脑都是正常网络可拼通状态。
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原创
2012-10-08 14:21:01
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文章目录1. 前言2. 准备工作2.1 硬件准备2.1.1 OpenMV主控板2.1.2 数据线或者（SD卡+读卡器）2.1.3 根据实际需求可选扩展外设2.2 软件准备2.3 编程基础3. OpenmV介绍3.1 OpenMV 概述3.2 本文OpenMV硬件参数介绍4. OpenmVIDE软件操作5. 其他知识补充 1. 前言在之前做毕业设计时曾使用到了OpenMV，但找资料时发现很少有人可以
大纲一、霍夫圆变换数学原理二、霍夫梯度法三、示例程序 一、霍夫圆变换数学原理霍夫圆变换的数学原理和霍夫直线变换的数学原理是一致的，都是要将要检测的图形从笛卡尔坐标系转换到霍夫空间。在笛卡尔坐标系中某个特定的圆由三个参数(圆心坐标及圆的半径）所唯一确定： 如果要将其上的点转换到霍夫空间的话，它将是一个在以为基坐标的平面的圆锥面： · 即笛卡尔坐标系中的一个圆变换为了霍夫空间中的一个点，而笛卡尔坐标
文章目录追小球的小车巡线小车 这个例子展示了在OpenMV Cam上使用get_regression（）方法获得ROI的线性回归。使用这种方法，可以轻松让机器人跟踪所有指向相同大致方向的线。本例程可以用于机器人巡线，效果非常好。“巡线小车”的原理和“追小球的小车”是差不多一样的，其中car.py和pid.py完全一样，改动的就只有主函数main.py追小球的小车采用的是颜色识别算法，调用的是fi
cvGetCaptureProperty是我们需要使用到的获取视频属性的函数。
double cvGetCaptureProperty( CvCapture* capture, int property_id ); capture 视频获取结构。 property_id 属性标识。 CV_CAP_PROP_POS_MSEC - 影片目前位置，为毫秒数或
视频会议软件的视频质量除了与外置设备、编码器相关外，还与视频的后处理技术相关，视频图像通过后处理技术，如图像增强、图像去噪等，图像质量会得到主观上较大的提高。而我们通常的视频后处理技术会采用开源的项目的一些代码来实现，而这些开源的项目中，最值得我们关注的是OpenCV，OpenCV是一个基于C和C++的跨平台图像视觉库，其图像的处理函数都是经过优化，可以用于实时的图像处理，其代码拥有完善的API函
作者：PRATEEK JOSHI翻译：张若楠本文为一个从图像预处理角度入手的无人驾驶车道识别实战项目。作者序大约十年前，我瞥见了第一辆自动驾驶汽车，当时Google仍在对初代无人车进行测试，而我立刻被这个想法吸引了。诚然，在将这些概念开源给社区之前，我必须等待一段时间，但是这些等待是值得的。我最近尝试了一些与计算机视觉有关的自动驾驶理念，其中包括车道检测。设想一下，在设计任何自动驾驶汽车
上期我们一起学习了常用的图像处理库相关的知识机器视觉算法(第5期)----常用图像处理库都有哪些？今后我们逐步深入，以开源库OpenCV图像处理库为工具，来逐步学习视觉方面的算法。工欲善其事，必先利其器，所以近几期，我们将一起系统的学习下OpenCV这个常用的开源图像处理库。首先这期我们主要介绍下OpenCV中常见的8大基础数据类型及其支持的操作。1. Point类作为OpenCV的基本类型，Po
1.双远心镜头的放大倍率与被测物的位置及像平面的位置无关。而在物方远心镜头中，对应一个固定的像平面，放大倍率是一个常数。2.镜头的像差：球差(对称)：非球面代替球面镜头；使用较大F，较小的通光光圈慧差(非对称):使用较小F，较大的通光光圈3.线扫描应用要求非常强的照明，镜头通常使用较小F值，限制景深4.镜头选择不应该小于传感器尺寸，如1/2'镜头不能使用2/3'传感器5.Image是二维数组6.R
要完成功能主要完成循迹部分图像数据采集： 1、寻线：OpenMV4摄像头将获得的轨迹进行处理，得到轨迹的一个偏离角度，然后通过偏转角判断给STM32发送左转或右转的信号。 2、停止：MV4通过模板匹配和识别圆双重判断是否目标为圆，如果是则给STM32发出信号来停止小车运动并开始树莓派识别。1、寻线部分：通过获得摄像头中线条进行几个块区域的数学运算，计算出轨迹偏离角度。例程：# 机器人巡线例程
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该篇文章接上篇并查集应用——生成随机迷宫, 此时已经可以生成一个任意大小随机的迷宫 但是看起来还缺点什么，对，就是路径，没有路径怎么证明这真的是个迷宫，因此现学现用把路径加上。首先寻路算法属于图论算法，要想寻路先得有图，什么是图，这个就不细讲了，很多专门讲这个的文章，简单的说图就是一些点再加上连接这些点的边就构成了
今天我们主要学习一下OpenCV中最重要的数据类型--数组Mat，这个结构可以视为是OpenCV所有C++实现的核心，OpenCV中所有主要函数都或是Mat类的成员，或是将Mat类作为参数，或是返回一个Mat类型。很少有函数和这三者都没有关系的。每一个Mat矩阵，都包含一个表示它数据类型的flag成员，一个表示其维度的成员dims，分别表示行和列数的成员rows和cols（dims>2无效）
一、人工智能介绍AI、5G、物联网 ---> 人工智能+物联网、互联网+移动互联网+物联网 随着5G设备的商用，越来越多的设备开始能够联网，比如通过语音控制，比如扫地机器人、智能音响、智能家居、自动驾驶等就是互联网+移动互联网+物联网的产物。所以，软件和硬件的结合就更为重要。 理论、实践机器视觉(Machine Vision) vs 计算机视觉(Computer Vision) 通俗的说二者
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2023-12-11 10:54:12
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