我正在尝试校准我的两个PointGrey(Blackfly)相机以获得立体视觉效果。我正在使用OpenCV附带的教程stereo_calib.cpp(下面的代码)。出于某种原因，我得到了非常糟糕的结果(RMS误差=4.49756和平均重投影误差=8.06533)并且我所有的校正图像都变成灰色。我认为我的问题是我没有为stereoCalibrate()函数选择正确的标志，但我尝试了许多不同的组合，充其量矫正后的图像会变形。这是我使用的图像的链接和一个校正后的样本对:https://www.dropbox.com/sh/5wp31o8xcn6vmjl/AAADAfGiaT_NyXEB3zM
我希望处理大约4000个固定大小(3x3、4x4)的矩阵，进行矩阵求逆和特征分解等操作。在我看来，最好的并行化方法是让许多GPU线程中的每一个线程处理问题的单个实例。有没有合理的方法来做到这一点？我已阅读:http://www.culatools.com/blog/2011/12/09/batched-operations/但据我所知，这始终是“正在努力”但看不到解决方案的事情。三年后，我希望有一个好的解决方案。到目前为止，我看过:在CUDA内核中使用Eigen:http://eigen.tuxfamily.org/dox-devel/TopicCUDA.html.但这还处于起步阶段:
我在学习hog.cpp在OpenCV中实现，当遇到宏CV_OCL_RUN并对此感到困惑。在hog.cpp其中detectMultiScale()定位，可以找到CV_OCL_RUN和一个名为ocl_detectMultiScale()的方法在里面。detectMultiScale()之间比较和ocl_detectMultiScale()，不仅名字很像，实现起来也很相似。这是我的问题:宏是什么CV_OCL_RUN用于？是否用于测试或其他目的？自detectMultiScale()和ocl_detectMultiScale()功能如此相似，为什么后者嵌入前者？他们是通过什么方式被调用的？提前
我有一张激光线的图片，我想从图像中提取那条线。由于激光线是红色的，我取图像的红色channel，然后在每一行中搜索最高强度:现在的问题是，还有一些不属于激光线的点(如果你放大第二张图，你可以看到这些点)。有没有人知道接下来的步骤(删除单个点并提取线)？这是另一种检测线的方法:首先我用内核模糊了那条“黑白”线，然后我把那条模糊线细化(骨架)成一条细线，然后我应用了一个OpenCV函数来检测这条线。结果如下图所示:新:现在我遇到了另一个更困难的情况。我必须提取绿色激光。这里的问题是激光线的颜色范围较宽且不断变化。在激光线的某些部分，像素只有高绿色成分，而在其他部分，像素也有高蓝色成分。
Boost是VS2005用户体验TR2的唯一途径吗？还有只下载TR2相关包的白痴证明方法吗？我在看BoostProConsulting提供的boost安装程序。如果我为MSVC8的所有包选择所有线程选项的选项，则需要1.1GB。虽然我不缺空间，但库需要超过1GB的空间并且BPC需要很长时间才能catch当前版本，这似乎很荒谬。我需要什么包？我真的只对那些包含std::tr2的那些感兴趣，并且可以通过将提供的那些与TR2报告中的那些进行比较并从列表中选择那些来找到它，但即使那样也不清楚需要什么和事实上，它是一个落后的版本，这让我很恼火。我从之前使用Boost(1.33.1)的经历中知道，
我是COM编程的新手，刚开始使用VisualStudio2010创建基本的nativeCOM服务器/客户端对。客户端和服务器项目都位于同一个解决方案中。我想知道最合适的方法是将生成的客户端stub和头文件包含在客户端项目中。我在我的服务器项目中创建了MIDL，当我编译该项目时，_h.h、_i.c和_p.c文件会在我的项目源目录中生成。我是否需要编译我的客户端项目中的两个.c文件？在客户端项目中编译它们的最佳方式是将它们作为链接文件从服务器项目的源目录添加到客户端项目中吗？当我修改MIDL时，VisualStudio是否有办法知道_h.h、_i.c和_p.c文件已过时，或者我是否需要记住
我执行了闭合形态学操作，但使用C和C++API(OpenCV2.4.2)得到了不同的结果输入:使用OpenCV“C”://SetROI//PerformGaussiansmoothing//PerformCannyedgeanalysiscvMorphologyEx(src,dst,temp,Mat(),MORPH_CLOSE,5);结果:http://i47.tinypic.com/33e0yfb.png使用OpencvC++//SetROI//PerformGaussiansmoothing//PerformCannyedgeanalysiscv::morphologyEx(src
Prompt与进度推进Step1构思代码的自然语言描述，生成原始代码Prompt1（描述问题，提供思路）项目背景：我现在手头有一块RK3588的开发板，装有ubuntu20.04系统，需要在上面跑OpenCV库的C++代码，对视频实时进行处理。问题：现在我需要在项目前期通过一些测试代码来验证这块板卡的性能，看其是否满足需求，给我一点思路。UsefulAnswerRecording:编写测试代码：1.编写简单的C++程序来读取视频文件或摄像头流。2.应用一些基本的OpenCV图像处理功能，如色彩空间转换、滤波、边缘检测等。3.测量并记录处理每一帧所需的时间，以评估性能。Prompt2（提出具体要
目录引入基本理解加深理解①比如我们可以获取我们的第一个轮廓,只展示第一个轮廓②我们还可以用一个矩形把我们的轮廓给框出来③计算轮廓的周长和面积引入顾名思义,就是把我们图片的轮廓全部都描边出来也就是我们在日常生活中面部识别的时候会有一个框,那玩意就是基本理解我们还是通过例子来基本的理解以下opencv是如何实现轮廓识别的这是我们的原图像 test.png实现代码cv2.findContours(img,mode,method)img:轮廓检索模式:传入的图像mode:轮廓检索模式:RETR_EXTERNAL：只检索最外面的轮廓；RETR_LIST：检索所有的轮廓，并将其保存到一条链表当中；RETR
我已经多次阅读calcHist()的文档，但我认为我对OpenCV的缺乏经验和生疏的编程技能完全使我无法理解它。我正在计算HSV图像(Hue或channel[0])的一个channel中的像素以用于分割目的，使用10个接近颜色的bin根据类似的东西(让我们以此为例，我偷了网络之外的范围-fwiw，省略紫红色似乎是错误的):红色:0-19和330-360红黄(RY):20-49黄色:50-69YG:70-84绿色:85-170国标:171-191蓝色:192-264英国石油公司:265-289紫色:290-329等等……那么我该如何使用calcHist做到这一点呢？我目前为止:#incl
