用了ORB那么久，今天第一次将256bit的描述子打印出来，直观看到了match的汉明距离。上代码：#include <iostream>
#include <bitset>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.
上一节我们使用张正友相机标定法获得了相机内参，这一节我们使用 PnP (Perspective-n-Point)算法估计相机初始姿态并更新之。推荐3篇我学习的博客：【姿态估计】Pose estimation algorithm 之 Robust Planar Pose (RPP)algorithm，POSIT算法的原理--opencv 3D姿态估计，三维姿态：关于solvePnP与cvPOSIT。//////////////////////////////////////////////////
上一节《关于OpenCV的那些事——跟踪点选取方式和特征点跟踪恢复》讲了两种跟踪和恢复的方法，这一篇主要讲第一个优化，使用random sample consensus收敛相机姿态。下一篇讲使用最小二乘多项式平滑消除姿态抖动。我们知道在计算相机姿态的时候，opencv中提供了两种函数：solvePnP, solvePnPRansac。 第二个函数即是利用ransac的思想计算更加精确的姿态。 鉴于之前章节《关于OpenCV的那些事——相机姿态更新》里讲到的相机姿态更新至少使用4组2D/3D点对，
这一节我们首先介绍下计算机视觉领域中常见的三个坐标系：图像坐标系，相机坐标系，世界坐标系。以及他们之间的关系。然后介绍如何使用张正友相机标定法标定相机。图像坐标系：理想的图像坐标系原点O1和真实的O0有一定的偏差，由此我们建立了等式（1）和（2），可以用矩阵形式（3）表示。相机坐标系（C）和世界坐标系（W）：通过相机与图像的投影关系，我们得到了等式（4）和等式（5），可以用矩阵形式（6）表示。我们又知道相机坐标系和世界坐标的关系可以用等式（7）表示：由等式（3），等式（6）和等式（7）我们可以推
偶然看到知乎上一位研究机器视觉博士的贴子，都是些经验之谈，蛮好看的。就转过来，大家一起经验一下吧。opencv怎么学作者：wqiasky链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/37823735来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。学习图像处理，掌握一种工具非常重要，这工具是指图像处理库函数。虽然有不少图像函数库，比如halcon、visionpro、matlab、labview等。我个人建议采用opencv比较好。opencv使用比
前段时间一直在做图像模板匹配。需要对旋转模板进行匹配，并且对速度精度都有较高的要求。OpenCV里面并没有较好的解决方法。cvMatchTemplate( const CvArr* image, constCvArr* templ,CvArr* result,int method )
Image 待搜索图像
Templ 模板图像
Result 匹
使用opencv的一些内置的算法来实现对图像特征的检测 从图像中提取的到的特征可以用来进行图像的匹配和检索常用的图像特征检测算法Harris:检测角点SIFT:检测斑点SURF:检测斑点FAST:检测角点BRIEF:检测斑点什么是图像特征？ 图像特征就是图像中最具有独特性和具有区别性的图像区域．在图像中特征区域主要分布在角点，高密度区域，边缘（边缘可以将图像分成多个区域),斑点（与周围像素差别很大的区域）cornerHarrir()角点的检测import cv2
import&nb
图像特征的匹配 通过对图像提取特征后，得到特征点和描述特征点信息的特征向量，在对图像的检索和匹配当中主要通过对描述符［特征向量］的计算来实现，下面主要通过ORB来进行图像特征的提取，使用不同的算法来实现图像的匹配．１．暴力匹配(Brute-Force)２．K-临近匹配３．FLANN匹配(Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)www.cs.ubc.ca/research/flann ORB在对特征的提取过程中，返回的特征描述符是一个带方向
霍夫变换检测霍夫变换之直线检测霍夫变换直线检测前提条件-边缘检测已经完成平面空间到极坐标空间的转换(空间域向霍夫域的转换)检测原理两点确定一条直线，通过一点可以确定无数条直线，极坐标直线公式每个点通过角度取不同的值，都能在横坐标为角度值，纵坐标为ρ值的坐标系内确定一条曲线，只要角度值的精细度足够。ρ代表直线到原点的距离。对每个像素采取这样的操作，将会得出很多这样的曲线，这些曲线的交点证明，这些点所在的那个角度所通过的直线到原点距离相等，则证明这些点就在同一条直线上。从运算的复杂程度来看openc
OpenCV中常用的角点检测为Harris角点和ShiTomasi角点。以OpenCV源代码文件 .\opencv\sources\samples\cpp\tutorial_code\TrackingMotion\cornerDetector_Demo.cpp为例，主要分析其中的这两种角点检测源代码。角点检测数学原理请参考我之前转载的一篇博客 http://www.cnblogs.com/riddick/p/7645904.html，分析的很详细，不再赘述。本文主要分析其源代码：1.