问题陈述我正在尝试将2D点重新投影到它们的原始3D坐标，假设我知道每个点的距离。关注OpenCVdocumentation，我设法让它以零失真工作。然而，当存在扭曲时，结果是不正确的。当前方法因此，我们的想法是反转以下内容:进入以下:通过:使用cv::undistortPoints消除任何扭曲通过反转上面的第二个等式，使用内在函数返回标准化相机坐标乘以z以反转归一化。问题为什么我需要减去f_x和f_y才能返回标准化相机坐标(测试时凭经验找到)？在下面的代码中，在第2步中，如果我不减去——即使没有扭曲的结果也是关闭的这是我的错误——我弄乱了索引。如果我包括失真，结果是错误的——我做错了什
我在.pro文件中有如下配置TEMPLATE=appCONFIG+=consolec++11CONFIG-=app_bundleCONFIG-=qtCONFIG+=threadSOURCES+=main.cppINCLUDEPATH+=/usr/local/include/opencv4LIBS+=-L/usr/local/lib/LIBS+=-lopencv_coreLIBS+=-lopencv_highguiLIBS+=-lopencv_imgprocLIBS+=-lopencv_videoioQMAKE_CXXFLAGS+=-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0IN
我无法让线程与OpenCV一起工作.问题出在我代码的ThreadStart()部分。publicrefclasscircles{public:staticvoidcircleFind(boolisPhoto,constchar*windowName1,constchar*windowName2,constchar*photoName){(stuff)}};intmain(intargc,char*argv[]){constchar*windowName1;constchar*windowName2;constchar*photoName;windowName1="FindCircles
我已经使用cvfindcontour找到了轮廓，现在我想访问第一个和第二个轮廓并找到它们之间的欧氏距离。有人可以帮我处理它的代码吗？CvPoint*contourPoint,*contourPoint2;contourPoint=(CvPoint*)CV_GET_SEQ_ELEM(CvPoint,contours,1);contourPoint2=(CvPoint*)CV_GET_SEQ_ELEM(CvPoint,contours,2);doubledis=sqrt(double((contourPoint->x-contourPoint2->x)*(contourPoint->x-c
我原以为这是微不足道的，但我遇到了一些麻烦。我想将视频文件读入内存并将其存储在数组中。我希望数组是指向Mat对象的指针。这是我正在使用的代码:cv::VideoCapturevidCap=cv::VideoCapture("file.avi");intframes=(int)vidCap.get(CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT);cv::Mat**frameArray=newcv::Mat*[frames];for(intnum=0;num>*(frameArray[num]);}但是，当我显示图像(例如，数组中的第一张图像)时，它显示最后帧。我哪里错了？这是显示图像的
我已经创建了一个图像的dft并且在使用过滤器进行一些调整之后我想将它转换回真实图像但是每次我这样做时它都会给我错误的结果..似乎它没有将它转换回来。ForierTransform和createGaussianHighPassFilter是我自己的函数，其余代码我正在使用，如下所示，用于反转回真实图像。Matfft=ForierTransform(HeightPadded,WidthPadded);Matghpf=createGaussianHighPassFilter(Size(WidthPadded,HeightPadded),db);Matres;cv::multiply(fft,
我正在寻找一种快速的方法来将帧与运行平均值进行比较，并确定它们之间的差异(如果它们非常相似则给出高值，如果它们不相似则给出较低的值那个相似)。我需要比较整个帧，而不仅仅是较小的区域。我已经在图像上使用Otsu阈值来过滤掉背景(对背景不感兴趣，也不对前景的特征感兴趣-只需要形状)。有没有一种好的、快速的方法来做我想做的事？ 最佳答案 经典方法是归一化互相关(试试cv::matchTemplate())。您将需要设置一个阈值来决定图像是否匹配。您还可以使用输出(已设置阈值)来比较多个图像。在OpenCV中，matchTemplate中的
传奇开心果短博文系列系列短博文目录Python的OpenCV库技术点案例示例系列短博文目录前言一、常用的图像修复与恢复技术二、插值方法示例代码三、基于纹理合成的方法示例代码四、基于边缘保持的方法示例代码五、基于图像修复模型的方法示例代码六、基于深度学习的方法示例代码七、基于结构化边缘的方法示例代码八、基于多帧图像的方法示例代码九、基于超分辨率的方法示例代码十、cv2.inpaint()函数修复图像示例代码十一、cv2.fillPoly()函数填充多边形区域修复图像示例代码十二、归纳总结系列短博文目录Python的OpenCV库技术点案例示例系列短博文目录前言OpenCV是一个开源的计算机视觉库
我正在开展一个项目，我需要在其中检测图像中的红色激光线。这是我想到的策略。分离图像中的R、G、Bchannel。以高强度值对图像进行阈值处理。使用生成的3个二进制图像，执行元素明智的操作r&&!g&&!b。(&&是逻辑与，!是逻辑非)。生成的矩阵是二值图像，其中1位于激光出现的区域。这适用于Matlab上的一些测试图像。但我的问题是，这需要在C/C++中使用OpenCV来实现。我已经尝试过大多数库函数，但似乎没有直观/简单的方法来处理二进制图像并对它们执行逻辑操作。有人可以向我指出您认为我可能会觉得有用的OpenCV函数/方法吗？我认为cvThresholdImage可用于阈值处理，但
我的图像中有几个由几个黑色区域组成的轮廓。与这些黑色区域直接相邻的是一些不属于我的轮廓的较亮区域。我想将这些较亮的区域添加到我的黑色区域，从而在OpenCv中扩展我的轮廓。有没有方便的方法来扩展轮廓？我考虑过查看使用cv::Sobel创建的渐变图像的强度变化，并延伸直到渐变再次发生变化，这意味着像素的强度将回到图像的既不黑也不亮的区域图片。谢谢!这里是示例图像。第一张是原始图像，第二张是使用Canny&findContours提取的Contour，最后一张是相同区域的Sobel-Gradient强度图像。我想将第一张图像中的明亮边界包含到轮廓中。更新:现在我对Sobelgradient
