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OpenCV学习20--像素重映射

重映射就是把一个图像中一个为之的像素放置到另一个图片指定位置过程。为了完成重映射过程有必要获得一些插值作为非整数像素坐标,因为原图像与目标图像的像素坐标不是一一对应的。我们通过重映射来表达每个像素的位置(x, y):g(x, y)=f(h(x,y))这里g()是目标图像,f()是原图像,h(x,y)是作用于(x,y)的映射方法函数。假设有一幅图像I,满足下面条件作重映射:h(x,y)=(I.col...

OpenCV学习19--霍夫变换检测圆

原理:霍夫变换圆检测原理和直线相似,直线检测需要两个参数(theta,r)。圆形需要圆心做坐标两个参数和半径。对左边做霍夫圆变换可以发现圆形的位置变成了一个两点,说明HoughCircles(image,outputArray circles, 发现圆信息int method, 方法-HOUGH_GRADIENTdouble dp, dp = 1;double mindist, 最短距离,可以分辨...

OpenCV学习18--霍夫变换检测直线

霍夫变换直线检测前提条件:边缘检测已经完成(单通道8位灰度图像,经过二值化变为黑白图像)平面空间转到极坐标空间通过上式子可以把像素点转化成极坐标,如下图所示。上面的曲线相交与一点,说明了什么信息呢?说明这些像素都在一条直线。比如一个图像有200个像素,通过坐标变换。那么就可以得到200条曲线。相交点的对应横坐标角度就是直线在空间坐标的角度。这就是霍夫变换的原理。霍夫直线变换介绍:变换到极坐标中,从...

OpenCV学习17--Canny算子

算法介绍:Canny是一种边缘检测算法1.高斯模糊–GaussianBlur2.灰度转换–cvtColor3.计算梯度–sobel4.非最大信号抑制 对非边缘的像素进行移植,在切向和法向 去掉,5.高低阈值输出二值图像,进行边缘连接,如果大于最高阈值的像素要保留,低于最低的要舍去,中间的作为连接图像。非多大信号抑制:在x方向和y方向做完梯度变换角度是梯度变化最大的方向。如果在和梯度垂直的方向上的相...

OpenCV学习16--Laplance算子

理论:在二阶微分的时候,最大变化处的值为零即边缘是零值,通过二阶导数计算,依据理论我们可以计算出图像二阶导数,提取边缘。处理流程:高斯模糊-去噪声GaussianBlur()转化为灰度图像cvtColor()拉普拉斯-二阶导数计算Laplacian()提取绝对值convertScaleAbs()显示结果代码:#include <opencv2/opencv.hpp> #include...

OpenCV学习15--处理边缘

卷积边缘问题在做卷积处理时,图像边缘的像素不会被卷积操作。原因在于边界像素没有完全跟卷积和重合,所以3x3像素会有1个像素的边缘没有被处理。边缘处理方法:在卷积开始之前增加边缘像素,填充的像素为0或者RGB黑色。这样就确保边缘被处理。OpenCV默认的是BORDER_DEFAULT,其他还有:BORDER_CONSTANT - 填充边缘用指定像素BORDER_REPLICATE -填充边缘像素用已...

三角函数在图形学里的应用(二) 点绕原点旋转(方法2)、点绕任意点旋转

点绕原点旋转(方法2)和上一篇《三角函数在图形学里的应用(1)》中的条件不同的是,现在我们不知道OP0和OP1有多长。还是要求p0绕着圆点绕到p1,求p1。图1已经把公式推导了出来。(图1)其中1式与2式的推导过程,上图可能有点没解释明白,这里勇哥详细推导一下:x1=L*cos(a+b) x1=L*(cos(a)cos(b)-sin(a)sin(b)) x1=L*((x0/L)*cos(b)-...

三角函数在图形学里的应用(一) 点绕原点旋转

之前勇哥写了《三角函数超入门》系列的贴子。接下来继续写三角函数在图形学方面的应用。点绕原点旋转如图1,线长OP=OP'=r,点(x,y)以圆点O为旋转中心,逆时针转了b°,求P'(s,t)?解: s= r*cos(a+b) t= r*sin(a+b) x=r*cos(a) y=r*sin(a)(图1)勇哥画了个CAD的图,用来验证一下上面...

视觉检测之焊点检测(八):固定ROI焊点检测的方法

这种方式比较简单,条件是你的焊点位置比较固定。这时候我们可以按焊点数量做几个固定的ROI区域,在reduce_domain。剩下的不用说大家也知道怎么玩了。如果有深度学习就好了,否则也不会出此下策,这实在不是什么好办法。此种方式让勇哥联想到当年用printf(" * ")打印金字塔图形的那种办法。为什么焊点会出现色阶分布不均匀的效果呢?这是因为打焊点的时候,由于两个...

工业线阵相机与面阵相机特点分析

最近在公司实习,实习中的项目是使用的是微视的一款线阵相机(Microview MVC1024DLM-GE35);所以把线阵、面阵相机的一些区别学习下:了解线阵相机与面阵相机的基本区别 工业相机按照传感器的结构特性可分为面阵相机和线阵相机,面阵、线阵相机都有各自的优点和缺点,在用途不同的情况下选择合适的传感器的结构工业相机,至关重要。1、类型区分面阵相机:实现的是像素矩阵拍摄。相机拍摄图像中,...

利用Aforge Net实现两张图的查找不同处、抠图、合成图

1.找出下面2张图的不同处//先加载2张图像到内存中 var background = new Bitmap( "left.bmp"); backgroundImg.Source = ToBitmapImage(background); var original = new Bitmap( "right.bmp");...

vidi深度学习图像处理软件介绍

VIDI 提供了第一款基于工业图像分析的深度学习软件。VIDI Suite基于最先进的机器学习算法,是一款优化可靠的可现场测试的软件解决方案。它可以完成检测与分类的编程中不可能完成的挑战。这为不少具有挑战性的机器视觉应用提供了一个强大、灵活的且明确的解决方案。VIDI Suite包含三种不同的工具:VIDI Blue用于在图像中查找和定位单个或者多个特征。ViDi Red用于检测任何类型的质量缺陷...

AForge.NET 入门

一、AForge.NET简介 AForge.NET是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的,这个框架提供了不同的类库和关于类库的资源,还有很多应用程序例子,包括计算机视觉与人工智能,图像处理,神经网络,遗传算法,机器学习,机器人等领域。 这个框架由一系列的类库组成。主要包括有: AForge.Imaging —— 一些日常的图像处理和过滤器 AF...

OpenCV学习14--自定义线性滤波

卷积模糊图像,图像边缘,增强图像常见卷积算子:Robert、sobel、拉普拉斯算子代码:#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; int main(int argc,char ** argv) { M...

OpenCV学习13--基本阈值操作

阈值(threshold)简单地说就是把图像分割的一个标尺。阈值类型1.阈值二值化(threshold binary)大于阈值取最大值,小于阈值取最小值。2.阈值反二值化(threshold binary Interval)3.截断(truncate)超过阈值和阈值相等,否则为0.4.阈值取零(threshold to zero)小于阈值取0,大于的不变。5.阈值反取零(threshold to...

手机前盖(CG)对位压合的经验总结

说一说勇哥手中一下手机前盖对位压合设备的一些经验。对位的基本原理如下图,灰色部分是CG,手机外壳与CG之间有9组gap(间隙)。理论上,如果CG对位是完美的,则:Gap1-Gap6=0Gap2-Gap5=0Gap8-Gap3=0Gap7-Gap4=0实际上不可能为0,而是到达一个经验值范围就算对位完成。(图1)而且,由于手机比较大,我们通常使用四个CCD分别拍四个角的方式来工作,这样可以获得较好的...

OpenCV学习12--图像金字塔

金字塔原理图像金字塔是一个图像集合,集合中所有的图像都源于同一个原始图像,而且通过对原始图像连续降采样获得。在图像处理中,常常会调整图像大小,最常见的就是放大和缩小。一个图像金字塔是一系列图像组成,最底下一张是图像尺寸最大,最上方的图像尺寸最小,从空间上从上向下看就像一个古埃及的金字塔。高斯金字塔–用来对图像进行降采样拉普拉斯金字塔–用来重建一张图片根据他的上层降采样图片。高斯金字塔:高斯金字塔是...

OPenCV学习11--形态学

在opencv\sources\samples下面提供了很多的官方例程,是学习OpenCV的最好的资源。视频教程地址:https://www.bilibili.com/video/av17748771/?p=12感谢贾志刚老师的视频教程。开运算闭运算形态学梯度:膨胀减去腐蚀顶帽(top hat)原图像与开操作之间的差值图像。黑帽:闭操作图像和原图像之间的差值图像。提取直线:提取步骤输入彩色图像—转...

OpenCV学习10--腐蚀与膨胀

在opencv\sources\samples下面提供了很多的官方例程,是学习OpenCV的最好的资源。视频教程地址:https://www.bilibili.com/video/av17748771/?p=11感谢贾志刚老师的视频教程。程序:#include<iostream> #include<opencv2/core/core.hpp> #include<h...

OpenCV学习9--模糊图像

在opencv\sources\samples下面提供了很多的官方例程,是学习OpenCV的最好的资源。视频教程地址:https://www.bilibili.com/video/av17748771/?p=9感谢贾志刚老师的视频教程。图像模糊原理Smooth/Blur 是图像处理中最简单和常用的操作之一。使用该操作的原因之一就是为了给图像预处理时候减低噪声。使用Smooth/Blur操作背后是数...

OpenCV学习8--绘制形状和文字

在opencv\sources\samples下面提供了很多的官方例程,是学习OpenCV的最好的资源。视频教程地址:https://www.bilibili.com/video/av17748771/?p=8感谢贾志刚老师的视频教程。绘制形状使用cv::Point与cv::ScalarPoint表示2D平面的一个点x,yp = Point(10,8);Scalar表示四个元素的向量Scalar(...

OpenCV学习7--调整图像亮度和对比度

在opencv\sources\samples下面提供了很多的官方例程,是学习OpenCV的最好的资源。理论:图像变换可以看做如下:像素变换–点操作邻域变换–区域操作其中图像亮度和对比度属于像素变换–点操作α是对比度调节参数,β是调节亮度。一些主要API:Mat new_image = Mat::zeros(image.size(),image.type()); //创建一个空白图像saturat...

OpenCV学习6--图像混合

理论–线性混合操作线性混合理论:两幅图像的每个像素都进行加权相加。α的取值范围是0~1。相关API线性混合API:void cv::addWeighted(inputArray src1,double alpha,InputArray src2,double gamma,outputArray dst,int dtype = -1);代码演示#include<iostream> #i...

OpenCV学习5--图像操作

修改像素值灰度图像img.at< uchar>(y,x) = 128;RGB三通道图像img.at< Vec3b>(y,x)[0]=128;//blueimg.at< Vec3b>(y,x)[1]=128;//blueimg.at< Vec3b>(y,x)[2]=128;//blue空白图像img=Scalar(0);ROI选择Rect r(10,1...

OpenCV学习4--Mat对象

Mat对象Mat对象:OpenCV2.0之后引进的图像数据结构、自动分配内存、不存在内存泄漏的问题,是面向对象的数据结构,分了两个部分,头部分与数据部分。Mat对象构造函数与常用方法构造函数:Mat()Mat(int rows,int clos,int type)Mat(Size size,int type)Mat(int rows,int clos,int type,const Scalar &...

机器人不用旋转中心进行标定

旋转中心标定方式的说明在下面的图例中,红色为相机视野(FOV),黄色为工件,五星为Mark点。(训练的标准位置)(工件发生平移)(工件发生旋转与平移)(图4)旋转中心方法用于所有机器人与视觉配合场景方法 :计算工件实际发生的偏移量 和旋转,结合机器人的旋转中心进行二次补偿后 ,把补偿量 发送给机器人 ,然后机器人把补偿量进行抓取或放置即可。计算 某个点绕另外一旋转定角度后的坐 标,如图 :A(x,...

OpenCV学习3--图像的掩膜操作

获取图像像素的指针CV-Assert(myImage.depth()==CV_8U);Mat.ptr < uchar>(int i=0)获取像素矩阵的指针,索引i表示第几行,从0开始计行数。获得当前行指针const uchar * current = myImage.ptr< uchar>(row);获取当前像素点P(row,col)的像素值p(row,col)=curre...

OpenCV学习2--图片的加载,修改与保存

之前安装配置好OpenCV的环境之后,就可以进行使用了。下面是关于OpenCV的图像处理程序。#include<iostream> #include<opencv2/core/core.hpp> #include<highgui/highgui.hpp> using namespace cv; using namespace std; int...

相机内外参数以及畸变参数

关于大佬们的一些见解下面是引用知乎的一段文字:  我们从单目视觉说起。平时我们都说要做视觉识别、测量云云,然后我们就会去拍照,再对数字图像做各种处理,颜色处理、灰度化、滤波、边缘检测、霍夫变换,最后得到了希望得到的特征,是这样的对吧? 不过请注意!到了这一步,其实我们仅仅是得到了一坨坨感兴趣的像素而已!究竟要怎样才能把这些像素转化到现实世界的对象中呢?也就是说,究竟要怎样对这些仅存在于图像中的东西...

OpenCV学习1--介绍与环境搭建

PS:安装过程中的一些总结和教训安装文件夹里的V11对应的是VS2012版本,V14对应的是VS2015版本,所以使用VS2012的人可能无法使用opencv3后面的一些新版本的库,目前的opencv基本都支持V14,所以尽量安装VS2015.VS2012的平台默认是Win32,和你的电脑的位数无关,所以我们在VS2012上安装的时候只能选择X86的版本和Win32的平台。OpenCV是计算机视觉...
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