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如何检测圆点标定板

2017-01-07 10:41:00

如何检测棋盘格

摄像机标定是机器视觉的最基础和重要的技术之一,而棋盘格经常用来作为相机标定的标定物,大家常用一些标定工具(如OpenCV)来检测棋盘格,但很少有人知道其内在的检测原理,现在小编就为大家简要讲解一种检测方法.

2016-11-29 22:49:39

Hough直线检测

需求:直线检测 目的:实现Hough变换 思路:y = kx + b变换成p = xcos(a) + ysin(a)

2016-01-10 21:07:56

文章标题

需求:直线检测 目的:实现Hough变换 思路:y = kx + b变换成p = xcos(a) + ysin(a)#include "cv.h"

2016-01-10 21:03:33

读取条空比例

对于一组01数据,计算它的宽度,以1为开头。#include <iostream>using name space std;int main(){ int message[] = { 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1}; int size = sizeof(message) / s

2015-12-29 10:56:21

图像闭运算

闭运算是先膨胀后腐蚀,它能填充细小空洞,连接邻近物体、平滑边界,同时不明显改变其面积。

2015-12-19 12:18:51

图像开运算

开运算是先腐蚀后膨胀的过程,它能去除孤点、毛刺和小桥(连接两区域的小点),消除小物体、平滑大物体的边界,并且不明显改变面积。

2015-12-19 11:53:17

图像膨胀

膨胀是形态学最基本的运算之一,它的目的是对物体边界扩充,可补充空洞,连接相近物体。膨胀可简单理解为取局部最大值。

2015-12-16 15:36:27

图像腐蚀

腐蚀是形态学最基本的运算之一,它的目的是消除物体边界点,使边界向内部收缩,同时可以消除微小的结构元素。腐蚀可简单理解为取局部最小值。

2015-12-16 15:30:50

高斯差分边缘检测算子(Dog)

高斯差分与高斯拉普拉斯相似,都是先经过高斯平滑,再做差分,但这两个过程可结合成一起。高斯差分算子如下: 取sigma1 = 0.2, sigma2 = 0.8,离散化则 【-0.1045 -0.2283 -0.1045 -0.2283 1.4960 -0.2283 -0.1045 -0.2283 -0.1045 】 取整,并使模板总和为0,则

2015-12-14 23:59:08

高斯拉普拉斯边缘检测算子(LOG)

图像边缘可表示为一阶过极点或二阶过零点. 拉普拉斯算子表示为d2f = a2f / a2x + a2f / a2y 由于噪声点对边缘检测影响较大,所以由高斯滤波和拉普拉斯算子结合,形成高斯拉普拉斯算子。 由高斯函数根据拉普拉斯算子的公式求导可得 离散化,取sigma为1.0,则5x5模块为 {0.0175 0.0392 0.0431 0.0392 0.0175

2015-12-14 00:26:10

Krisch边缘检测算子

由8个卷积核组成Krisch边缘检测算子, 8个卷积核分别对图像卷积,取最大值点作为边缘点。

2015-12-12 22:59:36

Prewitt边缘算子

由两个卷积核形成Prewitt边缘检测算子, 分别用卷积核对图像卷积,比较图像点,取其最大值。

2015-12-12 21:28:14

计算直线角度

根据theta = atan(dy / dx) 求取角度

2015-12-08 09:12:37

计算两直线交点

对于两直线a1*x + b1*y = c1, a2*x + b2*y = c2由克莱姆法则得,D = a1 * b2 - b1*a2, D1 =c1*b2 - b1*c2, D2 = a1*c2 - c1*a2解得交点: x = D1 / D, y = D2 / D直线方程用两点法可表示为 (y2 - y1)*x - (x2 - x1)*y = x1*(y2 - y1) - y1*(x2 - x1)a = (y2 - y1), b = - (x2 - x1), c = x1*(y2 - y1)

2015-12-07 09:42:23

Roberts边缘检测

函数的梯度为df = af/ax * ix + af/ay * iy图像梯度即为梯度的模, df = sqrt((af/ax) ^ 2 + (af/ay) ^ 2)为简化计算过程,可表示为 df = | af/ax | + | af/ay Roberts算子是Roberts1963年提出的,他利用对角方向相邻的两个像素之差来近似差分。该算子边缘定位准,但对噪声敏感。Roberts算子表达式如下:G[i,j] = | f[i , j ] - f[ i + 1, j + 1 ] | + | f[ i

2015-12-06 22:32:25

迭代阈值法

通过迭代方法选择阈值, 计算方法如下:(1)选择灰度图的平均值作为初始阈值T0 ;(2)计算小于等于T0的平均值T1, 和大于T0的平均值T2;(3)新的阈值为T = (T1 + T2)/ 2;(4)比较T和T0,若相等,则返回T,即为迭代阈值; 否则 T0 = T,重复(1)-(3)

2015-12-06 21:13:36

Otsu阈值化

1979年日本大津展之提出了Otsu阈值法,他根据类间方差最大将灰度图分为目标和背景。 方法如下: 若一张灰度图有n个像素, 取阈值为t, 小于t的个数为n1, 大于t的个数为n2, 小于t的像素平均值为m1, 大于t的像素平均值为m2, 权重w1 = n1 / n, w2 = n2 / n, 类间方差 = w1 * w2 * (m1 - m2) ^ 2 遍历每一个阈值,计算每一个类间方差,使类间方差最大的阈值,即为所求阈值。

2015-12-06 12:25:23

计算直线方程

根据(y - y1) / (y2 - y1) = (x - x1) / (x2 - x1)计算方程方程为(y2 - y1)x - (x2 - x1)y - x1(y2 - y1) + y1(x2 - x1) = 0

2015-12-01 17:02:54

边缘方向直方图

边缘方向直方图1、图像灰度化2、canny算法获得边缘图3、用sobel算子求灰度图像x、y方向梯度dx和dy4、计算各个像素的边缘方向theta(x,y) = atan(dy/dx)5、将边缘方向值进行量化,从-90-90量化到0-366、将边缘方向theta进行直方图统计并归一化

2015-11-30 00:12:55

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