在这篇博客里，主要讲解两点：点定位(Point localization)以及边缘定位(Edge localization)，均是亚像素级定位精度。当然还有其他定位方法，这里仅针对亮点和边缘两种情形分别进行精确定位。1. 为何需要进行亚像素定位？>数字图像通常是被离散化成像素形式；>每个像素对应一个整数坐标位置；>整数坐标位置对于很多应用然而并不精确，比如跟踪、相机标定、图像配准、图像拼接以及三维重构；>为达到有些应用的精确性，需要精确到浮点坐标位置；所以会涉及到亚像素定
亚像素理解2020-02-22 09:48:16
1 亚像素理解 在相机成像的过程中，获得的图像数据是将图像进行了离散化的处理，由于感光元件本身的能力限制，到成像面上每个像素只代表附近的颜色。例如两个感官原件上的像素之间有4.5um的间距，宏观上它们是连在一起的，微观上它们之间还有无数微小的东西存在，这些存在于两个实际物理像素之间的像素，就被称为“亚像素”。亚像素实际上应该是存在的，只是缺少更小的传感器将其检测出来而已，因此只能在软件上将其近似计算出来。 亚像素可以表示为如下图所示,每四个红色点围成的矩形
用一张棋盘格来进行图像的像素精度计算，其计算程序是：#include"opencv2/opencv.hpp"
using namespace cv;
int main()
{
Mat srcimg = imread("6.bmp");
Mat gray;
cvtColor(srcimg,gray,CV_RGB2GRAY);
Size board_sz&nb
今天勇哥看到下面这种现象：propertygrid.SelectedObject 挂接的对象属性灰度不可以编辑有点奇怪，想不到为什么，后来发现是属性set被置为private了，去掉了即可以了。[Config, Description("测量框的行"), Category("HalconLineObj")]
public doub
意思是：冲突内容：合并冲突在 XXXX.DS_Store文件中自动合并失败；修改冲突然后提交修改后的结果。<<<<<<<< HEAD 你写的代码=============== 别人写的代码>>>>>>>>>>>>>>> sdhq
OpenCV 学习（直线拟合)Hough 变换可以提取图像中的直线。但是提取的直线的精度不高。而很多场合下，我们需要精确的估计直线的参数，这时就需要进行直线拟合。直线拟合的方法很多，比如一元线性回归就是一种最简单的直线拟合方法。但是这种方法不适合用于提取图像中的直线。因为这种算法假设每个数据点的X 坐标是准确的，Y 坐标是带有高斯噪声的。可实际上，图像中的每个数据点的XY 坐标都是带有噪声的。下面就来讲讲适用于提取图像中直线的直线拟合算法。一个点 (xi,yi)(xi,yi) 到直线的距离用 r
OPenCvSharp是OpenCV的Net Warpper，应用最新的OpenCV库开发，目前放在github.。本人认为OpenCvSharp比EmguCV使用起来更为方便，因为函数更接近于原生的OpenCV库，只要有一定的OpenCV和C#知识，就能很快得上手，开发周期较短。OpenCvSharp官网：https://github.com/shimat/opencvsharpWindows下的配置：（配置环境变量）下载OpenCV，官网上下载，http://opencv.org/，这里笔者
OpenCV单目视觉定位（测量）系统The System of Vision Location with Signal CameraAbstract:This passage mainly describes how to locate with signalcamera,which bases on OpenCV library.Key words: OpenCV; Locate;Signalcamera摘 要：本文主要描述的是利用开源计算机视觉库OpenCV实现单目视觉定位系统。
在图像处理领域，常常需要设置感兴趣区域来专注或者简化工作过程，也就是从图像中选择一个图像区域，这个区域是图像分析所关注的重点。 定义ROI区域有两种方法：Mat imageROI;
//方法一
//前两个参数是相对于原图像的坐标，后两个参数是ROI区域的宽和高
imageROI = image(Rect(pos_left,pos_top,logo.cols,logo.rows)
知识点：ROI解释：图像的 ROI(region of interest) 是指图像中感兴趣区域、在 OpenCV 中图像设置图像 ROI 区域，实现只对 ROI 区域的操作。提取不规则ROI区域的一般步骤：1、通过inRange函数生成mask2、通过与操作提取ROI
#ifndef DAY16
#define DAY16
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostr