话接上一篇，我们仍使用在上篇《Qt+Opencv：Qt中部署opencv》创建的Qt项目来测试opencv提供的sample。在正式开始本篇之前，我们先说做一下准备工作：一、opencv官方文档学习最权威和最可靠的方式，就是阅读官方文档和实践模块samples。同样，opencv的文档个人觉得做的还是可以的，当然，相对于我们熟悉Qt开发的朋友来说，这帮助文档还是“略微逊色”。上篇，我们选定opencv3.4.16版本进行工程实践，所以我们对应去看该版本的文档即可。doc地址：https://docs.opencv.org/3.4.16/有朋友会问3.0和4.0的版本有什么大的变化么，答案是我目
目录一、前言二、主要参数三、代码实现及效果展示一、前言在计算机视觉和图像处理中，边缘通常包含了有关对象轮廓和结构的重要信息。OpenCV是一个流行的计算机视觉库，它提供了许多用于边缘检测的工具，其中之一就是Sobel算子。什么是Sobel算子？Sobel算子是一种基于卷积的边缘检测算法，它用于检测图像中的水平和垂直边缘。Sobel算子的核（kernel）是一个3x3的矩阵，分别对图像的水平和垂直方向进行卷积操作，从而得到水平和垂直边缘的近似梯度信息。这些梯度信息可以用来确定图像中的边缘位置。具体原理可查看我的另一篇博客：sobel算子的原理二、主要参数cv2.Sobel(src,ddepth,
calHist()-使用OpenCV和C++计算直方图在计算机视觉中，几乎处处都使用直方图。对于阈值计算，我们使用灰度直方图。对于白平衡，我们使用直方图。对于图片中的对象跟踪，比如CamShift技术，我们使用颜色直方图，采用颜色直方图作为特征。在更抽象的意义上，从梯度直方图形成HOG和SIFT描述符。直方图也是一种视觉词袋表示，广泛用于图像搜索引擎和机器学习中。而且，这很可能不是您第一次在研究中看到直方图。那么，为什么直方图会派上用场呢？因为直方图描绘了一组数据频率分布。事实证明，查看这些频率分布是开发简单图像处理技术的主要方法…以及真正强大的机器学习算法。这篇博文将总结图像直方图，以及如何
当用于计算透视变换时，cv2.findHomography()和cv2.getPerspectiveTransform()之间的区别主要在于输入和输出的形式以及使用场景。一、区别1.输入形式：cv2.findHomography()：它接收两组匹配的点（通常是至少四对点），每组点之间对应关系已知，并且这些点不需要是矩形的四个角。这些点可以是图像中的任意四个点，因此可以用于更一般的图像配准和拼接任务。cv2.getPerspectiveTransform()：它接收源图像和目标图像中的四个点，这些点必须是矩形的四个角。这是因为透视变换需要确定的四个点来计算透视变换矩阵。2.输出形式：.cv2.f
1.背景分析与挖掘目标 1.1背景概要目前，模式识别中的运动视觉分析处在高速发展阶段，诸如国家863计划的无标记仿人乒乓球机器人[1]等项目，均表现出该领域的发展前景。其核心是利用计算机视觉技术从图像序列中检测、跟踪、识别人或物，并对其行为进行理解与描述。此外，对于飞行物体的轨迹追踪与预测对体育、军事、工业等领域均具有重要的研究意义和应用价值，其中涉及的目标感知、运动跟踪和建模、运动规划和执行也是各类体育项目未来优化的关键技术。如文献[2]讨论了目标表观建模方面的一些研究进展，文献[3]对多种跟踪算法进行了实验对比与分析;部分文献在总结时，对目标检测与跟踪部分只进行了简要概述，如
前言写这篇文章的目的就是记录自己在配置OpenCV库时遇到的问题。在网上查找相关资料时，发现很多AndroidStudio都是老版本，并且出现的问题都不能被解决。自己在配置过程中出现的问题都进行记录下来并一一解决。新建项目点击NewProject选择界面配置相关参数创建成功确保创建成功（真机测试）前提：手机要打开开发者模式并启用USB调试手机界面出现HelloWorld!即可成功。导入OpenCV库先要去OpenCV库官网下载OpenCV的Android库https://opencv.org/releases/在这里使用opencv-4.7.0-android-sdk解压的OpenCV文件夹点
基于计算机视觉的摄像头测距技术文章目录基于计算机视觉的摄像头测距技术导读引入技术实现原理技术实现细节Python-opencv实现方案获取目标轮廓步骤1：图像处理步骤2：找到轮廓步骤完整代码计算图像距离前置技术背景与原理步骤1：定义距离计算函数步骤2：准备调用函数的数据步骤3：循环遍历图片并计算距离完整代码PythonC++运行截图思路总结代码逻辑思路结语导读在当今技术日益进步的时代，计算机视觉已成为我们生活中不可或缺的一部分。从智能监控到虚拟现实，计算机视觉技术的应用范围日益广泛。在这篇博客中，我们将探索一个特别实用的计算机视觉案例：使用OpenCV实现摄像头测距。这一技术不仅对专业人士有用
本文使用CPU来做运算，未使用GPU。练习项目，参考了网上部分资料。 如果要用pytorch做检测，可以参考这里使用GPU运行基于pytorch的yolov3代码的准备工作_littlehan的博客-CSDN博客文章浏览阅读943次。记录一下自己刚拿到带独显的电脑，如何成功使用上GPU跑程序的过程。Listitem环境：win10平台：pycharm代码是基于pytorch的yolo目标检测程序，是B站的一个up分享的，链接如下：https://www.bilibili.com/video/BV14f4y1q7ms1下载安装cuda以及CUDNN教程参考：深度学习环境搭建（GP
本文仍然使用mediapipe做练手项目，封装一个PoseDetector类用作基础姿态检测类。 mediapipe中人体姿态检测的结果和手部跟踪检测的结果是类似的，都是输出一些定位点，各个定位点的id和对应人体的位置如下图所示： 关于mediapipe的pose解决方案类更详细的说明，可自行百度或参考这里： MediaPipe基础（5）Pose(姿势)_mediapipepose-CSDN博客文章浏览阅读1.5w次，点赞9次，收藏110次。1.摘要从视频中估计人体姿势在各种应用中起着至关重要的作用，例如量化体育锻炼、手语识别和全身手势控制。例如，它可以构成瑜
前言OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，它具有C++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Android和MacOS。EmguCV是OpenCV图像处理库的跨平台.Net包装器。允许从.NET兼容语言调用OpenCV函数。但是网上目前关于在MacOS上使用EmguCV的教程较少，而我后续推出的OpenVINOC#API项目将支持MacOS系统，为了大家后续能够使用，特出一期教程来演示一下MacOS上使用EmguCV。1.项目环境编码环境：VisualStudioCode程序框架：.NET6.0 目前
