博主在博客园的第一篇博客，以著名的张大牛标定法开始吧！具体标定原理就不详细说了，资料数不胜数，重点看张正友的原著《A Flexible New Technique for Camera Calibration》，搞明白这篇文章就足够了。好了，现在主要说一下标定过程，并附上博主自己调用Opencv接口编写的代码。1.拍摄棋盘格图片，8幅左右合适，文献里说n=8时，最小二乘法计算内参有稳定解。所以我就拍了9幅。2. 读取棋盘格图像，提取角点（注意：都是内角点）。为了提高角点提取精度，进一步进行亚像素
模板匹配是机器视觉里面最重要的内容之一，如果没有它，像一些定位的案子就没办法开展了。这个是需要重点研究的话题。演示代码：完全引用下贾志刚老师的代码。从效果上来看，完全没有办法和halcon的模板匹配进行比较，这个真是让人沮丧的结果。难怪群里有些朋友说，OpenCV的模板匹配想要实用，需要自己写算法。#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h
演示代码：#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h>
using namespace std;
using namespace cv;
Mat src; Mat hsv; Mat hue;
int bins =&
演示代码：#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h>
using namespace std;
using namespace cv;
string convertToString(double d);
int main(int argc,&
演示代码：#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h>
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv) {
Mat src,&n
这一课讲了两个直方图有关的理论，重点在理论知识。即：什么是直方图、直方图均衡化。勇哥很欣赏贾志刚老师的讲课，理论与实践结合，许多理论都丰富了勇哥对halcon算子的认识。在之前，学习halcon主要精力都是在学习算子怎么用，从来没可能了解它的基础理论，现在贾志刚老师这套opencv的教程则可以反哺halcon的基础理论。演示程序：#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include&n
演示代码：#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h>
using namespace cv;
using namespace std;
int index = 0;
Mat src, dst,mapx,mapy;
void
演示代码：#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h>
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv) {
Mat src,&n
找线找圆是勇哥感兴趣的话题，在机器视觉里面，没有这个功能是没办法干活的。不过，遗憾的是，勇哥按照视频里面做，曝出下面的错误。花了几个小时网上求解，不得解，郁闷！只能暂时先把贴子写下去，有解决办法再回来补充贴子了！补注：2020/2/2勇哥发现错误的原因了，我把HoughLinesP写成了HoughLines，后者是老手用的，所说要自己反变换到平面空间（暂时不懂这个）。演示代码：#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <
Canny算子的原理是比较复杂的，勇哥听了几遍都没搞明白。唉，还是先学会怎么用吧。演示代码：#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h>
using namespace cv;
int t1_value = 50;
int max_value = 2