OpenCV轮廓检测，计算物体旋转角度 #include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <vector>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <op
OpenCV仿射变换——旋转一、原理与数学推导1.1图示1.2公式推导：二、实现代码三、运行结果3.1图片效果：3.2仿射矩阵M 一、原理与数学推导1.1图示1、旋转前和旋转后位置关系图，θ是旋转的角度2、首先需要平移一次，将图像平移到所要得到的旋转后矩阵的中心，这里需要通过计算旋转后的cv::Mat对象大小3、通过中心点为旋转中心，旋转图像1.2公式推导：假设旋转角度为θ，旋转中心为图片对象的
我们经常在B站上看到一些字符鬼畜视频，主要就是将一个视频转换成字符的样子展现出来。看起来是非常高端，但是实际实现起来确实非常简单，我们只需要接触opencv模块，就能很快的实现视频字符化。但是在此之前，我们先看看我们实现的效果是怎样的： 在这里插入图片描述上面就是截取的一部分效果图，下面开始进入我们的主题。 OpenCV的安装及图片读取在Python中我们只需要用pip安装即可，我们在控制台执
用 opencv 进行过双目相机标定的同学都知道，单目标定 calibrateCamera() 函数能够对每一张标定图像计算出一对 rvec 和 tvec，即旋转平移向量，代表世界坐标系到相机坐标系的转换关系。而 stereoCalibrate() 函数则可以计算出旋转矩阵 R 和平移向量 T，代表左右相机坐标系之间的转换关系。同样是坐标变换，平移倒总是向量，但旋转怎么有时是向量，有时又是矩阵呢？
一、概述OpenPose最开始由卡内基梅隆大学提出，其主要基于先后发表的几篇文章中提出的模型中进行实现： CVPR 2016： Convolutional Pose Machine（CPM） CVPR2017 ： realtime multi-person pose estimation CVPR2017 ： Hand Keypoint Detection in Single Images usi
1.研究背景与意义柑橘是一种重要的水果，具有丰富的营养价值和广泛的市场需求。在柑橘的种植和销售过程中，准确测量柑橘的颜色范围和尺寸是非常重要的。传统的柑橘颜色范围和尺寸测量方法通常需要人工操作，耗时耗力且容易出现误差。因此，开发一种基于OpenCV的柑橘颜色范围尺寸测量系统具有重要的研究意义和实际应用价值。首先，柑橘的颜色范围是衡量柑橘成熟度和品质的重要指标之一。通过测量柑橘的颜色范围，可以准确判
姿态评估技术与框架姿态评估(Pose estimation)是计算机视觉的研究热点之一，姿态评估的算法应用主要可以分为两部完成，第一步是对象检测，对象区域的定位与查找，截取图像ROI，第二步是根据对象检测定位截取ROI区域作为输入，完成姿态评估与预测。当前主要用于姿态评估的深度学习网络框架有以下几种：OpenPose框架是一个开源的姿态评估算法框架，支持多任姿态评估，可以实现实时的人体对象检测、身
姿势估计：给定图像，我们可以利用相机矩阵，失真系数等来计算其中物体在空间中的位置。对于平面物体，我们可以假设Z = 0。如果我们知道物体在空间中的位置，我们可以在其中绘制一些2D图来模拟3D效果。列子示范：我们想在棋盘的第一个角上绘制我们的3D坐标轴（X，Y，Z轴）。X轴为蓝色，Y轴为绿色，Z轴为红色。在实际中，Z轴应该与我们的棋盘平面垂直，因为棋盘平面是Z=0。一、首先导入，我们已经
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2023-11-27 15:06:00
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先讲讲inline 函数 inline#include<iostream>
using namespace std;
void fun()
{
cout << "Hello, world!\n";
}
int main()
{
int i;
for (i = 0; i<50000; i++)
fun();
记录cvSmooth函数的用法和 OpenCV自带的人脸检测。（1）cvSmooth函数 void cvSmooth( const CvArr* src, CvArr* dst,int smoothtype=CV_GAUSSIAN,int param1, int param2, double param3, double param4 ); src：输入图像. dst：输出图像. smoo
在图像中，边界位置才会有梯度，opencv中的常见算子有：1、Sobel算子可以有效的提取图像边缘，但是对图像中较弱的边缘提取效果较差int main()
{
cv::Mat img = cv::imread("C:\\Users\\Administrator\\Downloads\\1.jpeg", IMREAD_GRAYSCALE);
cv::imshow("img", img);
图像、视频或调用摄像头均能实现OpenCV实现人体姿态估计(人体关键点检测）OpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学（CMU）基于卷积神经网络和监督学习并以Caffe为框架开发的开源库。可以实现人体动作、面部表情、手指运动等姿态估计。适用于单人和多人，具有极好的鲁棒性。是世界上首个基于深度学习的实时多人二维姿态估计应用。 其理论基础来自Realtime Multi-Person 2D
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2024-01-09 13:30:48
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一、摘要背景随着科技的发展，对于人脸识别技术的应用已经影响到人们生活的方方面面，另外，PaddleHub 近期发布了人脸关键点检测模型face_landmark_localization，该模型转换自 https://github.com/lsy17096535/face-landmark ，支持同一张图中的多个人脸检测。它可以识别人脸中的68个关键点。这个模型成为这项技术的重要支撑。所以，我想利
手势识别系列博文2：KNN算法识别手势前言原理介绍代码实现 前言书山有路勤为径，学海无涯苦做舟琴某人辛辛苦苦码的报告，当然不能让你们这么容易复制过去(๑• . •๑) 原理介绍代码实现1.程序中有很多冗余的函数 2.要运行此代码还需要提前制作好模板库，否则识别个der啊 3.代码有点乱，不想改了#include <iostream>
#include <string>
#
3D姿态估计-POSIT算法 POSIT算法，Pose from Orthography and Scaling with Iterations， 比例正交投影迭代变换算法：用于估计物体的3D姿态（相对于镜头的平移和旋转量）。算法正常工作的前提是物体在Z轴方向的“厚度”远小于其在Z轴方向的平均深度，比如距离镜头10米远的一张椅子。 算法流程：假设待求的姿态，包括旋转矩
在我们的日常生活中，所碰到的图像往往都有一定的倾斜。那么，如何用OpenCV来获取图像的旋转角度呢？
我们以下面的图片为例，简单介绍如何用OpenCV来获取图像的旋转角度。 4.png 可以看到，该图像存在着许多噪声，且是彩色图片，因此，需要对图像做预处理。预处理 图像的预处理包括去除边缘，去除噪声(两条灰色线)，滤波，二值化等，具体处理的Python代码如下：# -*- c
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2023-07-16 21:28:34
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在上一节摄像机校准里，我们找到了摄像机矩阵，畸变参数等，给一个模板图像，我们可以用上面的信息来计算它的姿态，或者物体是如何处于空间中的，比如如何旋转的，怎么被移动的。对于一个平面物体。我们可以假设Z = 0，这样，问题现在变成了摄像机如何放置的来看我们的模板图像，所以，如果我们知道物体是怎么放在空间中的，我们可以画出2D图来模拟3D效果。在计算机视觉中，物体的姿势指的是其相对于相机的相对取向和位置
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2023-12-14 11:15:34
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前篇链接：Unity之C#学习笔记（4）：Unity中旋转的表示——四元数 Quaternion（上）在上节中，我们学习了代表无旋转的静态量Quaternion.identity和将欧拉角转换为四元数的方法Quaternion.Euler，它们在初始化中很常用。在这节，我们讲解另外两个方法Quaternion.LookRotation和Quaternion.Slerp，它们能为你实现实时追踪目标的
在Unity3D中的旋转和方向概述在3D软件中旋转通常用四元数或者欧拉角来表示，各有优缺点。Unity内部存储使用四元数，但是为了方便我们编辑，在面板上显示成对应的欧拉角的值。Euler Angles 欧拉角欧拉角简单的理解就是有三个角度X，Y，Z,然后按顺序在对应的轴上进行旋转，最后物体的方向就是这个欧拉角。优点：容易直观的理解值的意义缺点：会导致万向节锁。我理解是，当依次旋转时，会出现有
在上一节摄像机校准里，我们找到了摄像机矩阵，畸变参数等，给一个模板图像，我们可以用上面的信息来计算它的姿态，或者物体是如何处于空间中的，比如如何旋转的，怎么被移动的。对于一个平面物体。我们可以假设Z = 0，这样，问题现在变成了摄像机如何放置的来看我们的模板图像，所以，如果我们知道物体是怎么放在空间中的，我们可以画出2D图来模拟3D效果。在计算机视觉中，物体的姿势指的是其相对于相机的相对取向和位置
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2024-01-09 19:47:47
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