编译环境win1064位VMwareWorkstationPro16虚拟机虚拟机安装ubuntu20.04opencv版本：来自github当前最新4.7目的交叉编译opencv，用于嵌入式aarch64平台下载opencv可以直接从github下载release版本或者使用gitclone最新的opencv仓库githubopencvhttps://github.com/opencv/opencvgitclonehttps://github.com/opencv/opencv.git编译的配置文件这里使用交叉编译工具链aarch64-linux-musleabi-gcc，也可以使用ARM官方
针孔相机内外参标定简单介绍之前有一个项目需要公司标内参，之前对这方面没有接触过，网上找了很多资料，记录下相机标定的基础知识。文章是个人浅显理解。如有错误还请指正，非常感谢！参考链接：坐标系转换：相机参数标定（cameracalibration）及标定结果如何使用_Aoulun的博客-CSDN博客标定opencv代码：Opencv相机内参标定及使用_Gene_2022的博客-CSDN博客_相机内参标定opencv标定函数介绍：【OpenCV3学习笔记】相机标定函数calibrateCamera()使用详解（附相机标定程序和数据）_ZealCV的博客-CSDN博客_calibratecamera参
目录准备-扫雷软件 实现思路-01窗体截取-02雷块分割-03雷块识别-04扫雷算法实现福利：文末有Python全套资料哦 我们一起来玩扫雷吧。用Python+OpenCV实现了自动扫雷，突破世界记录，我们先来看一下效果吧。中级-0.74秒3BV/S=60.81相信许多人很早就知道有扫雷这么一款经典的游（显卡测试）戏（软件），更是有不少人曾听说过中国雷圣，也是中国扫雷第一、世界综合排名第二的郭蔚嘉的顶顶大名。扫雷作为一款在Windows9x时代就已经诞生的经典游戏，从过去到现在依然都有着它独特的魅力：快节奏高精准的鼠标操作要求、快速的反应能力、刷新纪录的快感，这些
solvePnP——Perspective-n-Point参考资料：一文了解PnP算法PnP问题一、位姿求解方法对极约束：2D-2D，通过二维图像点的对应关系，恢复两帧之间相机的运动。PnP：3D-2D，求解3D到2D点对运动的方法。已知3D空间点及其在相机投影位置时，求解相机运动。ICP：3D-3D，配对好的3D点，已知世界坐标系下的3D点和相机坐标系下的3D点。二、PnP概念如果场景的三维结构已知，利用多个控制点在三维场景中的坐标及其在图像中的透视投影坐标即可求解出相机坐标系与世界坐标系之间的绝对位姿关系，包括绝对平移向量t以及旋转矩阵R，该类求解方法统称为N点透视位姿求解（Perspec
1.引言今天我们来研究一种传统图像处理领域中对象检测和跟踪不可或缺的方法——模板匹配，其主要目的是为了在图像上找到我们需要的图案，这听起来十分令人兴奋。所以，事不宜迟，让我们直接开始吧！2.概念模板匹配的算法的核心十分简单：它将模板与源图像中的每个部分进行比较，逐像素滑动。结果是一个相似度的图，该相似度图中每个像素值反映了模板与源图像中该位置的相似程度。从本质上讲，它将模板在图像上进行卷积，类似于卷积神经网络中使用卷积核的方式。通过这个过程，创建了一个新的图像或矩阵，其中每个像素值表示模板与源图像中相应区域之间的相似性。通过分析该结果图像，我们可以识别峰值，这些峰值表示源图像中存在模板图像的精
目录 一、OpenCV读取图像OpenCV读取函数参数：二、OpenCV显示图像imshow函数imshow函数功能imshow函数原型三、OpenCV保存图像四、结果和代码 一、OpenCV读取图像OpenCV允许我们对图像执行多种操作，但要做到这一点，需要读取一个图像文件作为输入，然后我们可以对其执行各种操作。OpenCV提供了以下用于读取和写入图像的函数。OpenCV读取函数imread()函数从指定文件加载图像并返回。语法是：cv2.imread(filename[,flag])参数：filename：要加载的文件名flag：该标志指定加载图像的颜色类型：IMREAD_UNCHANGE
一、前言 图像拼接（ImageStitching）是一种利用实景图像组成全景空间的技术，它将多幅图像拼接成一幅大尺度图像或360°全景图，可视作场景重建的一种特殊情况，其中图像仅通过平面单应性进行关联。图像拼接在运动检测和跟踪，增强现实，分辨率增强，视频压缩和图像稳定等机器视觉领域有很大的应用。 图像拼接的输出是两个输入图像的并集。#mermaid-svg-pZvJoWoh3mFYi792{font-family:"trebuchetms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-pZvJoWoh3mF
一、前言 图像拼接（ImageStitching）是一种利用实景图像组成全景空间的技术，它将多幅图像拼接成一幅大尺度图像或360°全景图，可视作场景重建的一种特殊情况，其中图像仅通过平面单应性进行关联。图像拼接在运动检测和跟踪，增强现实，分辨率增强，视频压缩和图像稳定等机器视觉领域有很大的应用。 图像拼接的输出是两个输入图像的并集。#mermaid-svg-pZvJoWoh3mFYi792{font-family:"trebuchetms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-pZvJoWoh3mF
1下载Opencv首先，从opencv官网下载opencv3.4.0以及opencv_contrib压缩包：https://opencv.org/releases/在页面下找到3.4.0版本并下载Sources压缩包opencv_contrib下载网址https://github.com/opencv/opencv_contribhttps://codeload.github.com/opencv/opencv_contrib/zip/3.4.8https://codeload.github.com/opencv/opencv/zip/3.4.82解压zip文件用unzip文件名.zip>命令
前些天在B站上看到用OpenCV调用CUDA加速目标检测和关键点检测的教程，较Pytorch推理速度提升很明显，最近整了个RTX4070，所以就也想来试一试。由于刚换了电脑，没有相关环境，配置过程中踩了一些坑，因此有了这篇记录文章。目录基本配置前置条件下载和修改OpenCV下载修改配置编译OpenCV1.利用CMake配置OpenCV源代码工程2.VisualStudio2019编译OpenCV源代码配置VisualStudio2019测试程序参考教程基本配置系统：Windows11-22H2显卡：RTX4070驱动：CUDA-11.8,cudnn-windows-x86_64-8.9.2.2
