视觉SLAM学习【3】—–视觉SLAM通过三角测量和PnP法估计特征点的空间位置目录 一、G2O的安装 1、g2o的下载 2、文件上传ubuntu 3、安装…
视觉SLAM学习【2】—–ubuntu16.04基于kitti数据集的SLAM中ORB特征点提取及暴力匹配目录 一、Kitti数据集 1、什么…
视觉SLAM学习【1】—-基于ubuntu16.04的SLAM中ORB特征点提取及暴力匹配目录 一、ORB特征点提取及暴力匹配定义 1、什么是ORB特征点…
一般情况下我们称外部的形状为父，内部的形状为子。按照这种方式分类，一幅图像中的所有轮廓之间就建立父子关系。这样我们就可以确定一个轮廓与其他轮廓是怎样连接的，它是不是某个轮廓的子轮廓…
1 凸缺陷 找到凸缺陷 hull=cv2.convexHull(cnt,returnPoints=False) defects=cv2.convexit…
1.1长宽比 边界矩形的宽高比 x,y,w,h=cv2.boundingRect(cnt) aspect_ratio = float(w)/h 2.Ex…
什么是轮廓 轮廓可以简单认为成连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。 ·为了准确，要使用…
1.原理 一般情况下，我们要处理是一副具有固定分辨率的图像。但是特别情况下我们需要对同一个图像的不同分辨率的子图像进行处理，如查找图像中的某个目标，如人脸，我们不知道…
首先： Canny边缘检测：cv2.Canny() 任务1：原理 步骤1.1 噪音去除 由于边缘检测很容易受到噪音影响，所以第一步是使用5×5的高斯滤波器去…
事先说明 图像梯度原理：简单来说就是求导 OpenCV提供了三种不同的梯度滤波器，或者说高通滤波器：Sobel，Scharr和Laplacian。Sob…
本文主要介绍OpenCv对图像的一些基本处理。包括图片、视频读取，读取感兴趣窗口，通道分离与合并，边界填充，直接对像素点进行操作，以及两张图片的融合。 图片的读取 &…
本节主要目的是介绍图像分割的一些基本概念。来源于东北大学 魏颖教授的数字图像课程笔记。 本节重点：1）图像分割的基本概念及图像分割分类的基础；2）边缘分割法；3）阈值…
本节主要目的是介绍图像压缩的一些基本概念，主要包括图像压缩的基本概念、PCM编码、无损压缩、有损压缩、压缩标准。来源于东北大学 魏颖教授的数字图像课程笔记。 图像压缩…
本节主要目的是介绍图像复原一些基本概念，如图像退化/复原过程的模型，图像复原的滤波方法，包括非约束复原(逆滤波)、有约束复原(维纳滤波)、非线性约束还原(最大熵),还有几何失真复原…
本节主要目的是介绍图像增强的一些基本概念。来源于东北大学 魏颖教授的数字图像课程笔记。 本节要点 直方图均衡 直方图的基本概…
涉及函数 cv2.erode(),cv2.dilate(),cv2.morphotogyEx() 首先 首先我们看下原始图像： 形态学转换…
本节主要目的是介绍本书所用到的数字图像处理的一些基本概念。来源于东北大学 魏颖教授的数字图像课程笔记。 图像的数字化 上一节中获取图像的方式有很多种，大…
事先准备 使用工具：Python3.5 使用库：cv2,numpy 任务1:2D卷积 同一维信号一样，可以对2D图像实施低通滤波（LPF）和高通滤波（HPF）。LPF…
【从零开始的ROS四轴机械臂控制（四）】 七、图像处理节点 1.节点功能与实现方法 2.iamge_process 相关程序 部分程序解释 3.节点运行与测试 七、图像处理节点 1…
事前准备 使用工具：Python3.5 使用库：cv2,numpy 原始图像 任务1：简单阀值 涉及函数： cv2.threshold()…
涉及函数： cv2.getPerspectiveTransform() cv2.warpAffine() cv2.warpPersperctive() 名称讲解： &…
本文主要通俗介绍了数字图像基础概念、图像处理技术划分、技术起源及应用场景、成像技术等 引言 什么是数字图像呢？ 数字图像：一幅图像可以定义…
事先准备 使用工具Python3.5 使用包cv2，numpy 涉及函数 cv2.cvtColor() cv2.inRange() &nb…
事前准备： 使用工具Python3.5 使用包cv2，numpy，time，profile 涉及函数： cv2.getTickCount，…
准备工作 使用工具Python3.5 使用包cv2，numpy 涉及函数cv2.add() ,cv2.addWeighted() 任务1 图像加法 使用cv2.add()将两幅图像…
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