引言 在利用OpenCV对图像进行处理时,通常会遇到一个情况,就是只需要对部分感兴趣区域进行处理.因此,如何选取感兴趣区域呢?(其实就是"抠图"). 在学习opencv的掩码运算后,尝试实现一个类似halcon的reduce_domain功能,对于实现抠图的过程中,需要掌握的要点就是位运算符和copyTo函数 位运算符的相关API: void bitwise_and(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst); //dst =

HDevelop开发环境中提供的匹配的方法主要有三种,即Component-Based.Gray-Value-Based.Shape-Based,分别是基于组件(或成分.元素)的匹配,基于灰度值的匹配和基于形状的匹配. 这三种匹配的方法各具特点,分别适用于不同的图像特征,但都有创建模板和寻找模板的相同过程.这三种方法里面,我主要就第三种-基于形状的匹配,做了许多的实验,因此也做了基于形状匹配的物体识别,基于形状匹配的视频对象分割和基于形状匹配的视频对象跟踪这些研究,从中取得较好的效果,简化了用其

HALCON形状匹配讲解 https://blog.csdn.net/linnyn/article/details/50663328 https://blog.csdn.net/u014608071/article/details/78564596 2016年02月14日 16:09:40 赵一一 阅读数:18149   很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得,但由于其他的事情总是抽不出时间.去年有过一段时间的集中学习,做了许多的练习和实验,并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优

opencv识别二维码:https://blog.csdn.net/jia20003/article/details/77348170 opencv视频:http://www.opencv.org.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=259029 基于opencv2实现证件照换背景(从蓝色到红色):http://blog.csdn.net/jiang111_111shan/article/details/46272429 怎么检测图片中的高光(镜面反射)部分的位置:h

我们大家都知道opencv是针对C.C++编写的,没有独立的编译调试工具.所以今天就捣鼓了一下在xp vs2010下配置C++和C#环境下的opencv.请大家一步一步的按步骤操作.本人亲自鉴定可行. VS2010下OpenCV.EmguCV(C#)安装和使用配置,首先是安装环境: OS:Win7旗舰版64位 平台:VS2010旗舰版 x86 下面的安装包来自国外网站,有一些用户需要FQ才能下载.. 安装包版本(针对C++):OpenCV2.4.0 x86 下载地址:http://sourcef

注:很抱歉,忘记从转载链接了,作者莫怪.... 基于HALCON的模板匹配方法总结 很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得,但由于其他的事情总是抽不出时间.去年有过一段时间的集中学习,做了许多的练习和实验,并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究,写了一篇<基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究>文章,总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配,又如何来协调这些参数来加快匹配过程,提高匹配的精度,这篇paper放到了中国论文在线了,需要可以去下载.

​    我记得曾经有人对OpenCV的旋转吐槽,意思是它自己没有很好的关于选择的算法.在新的版本里面添加了这些函数(我还没有时间去看是什么时候pr的).现在一个比较棘手的问题,就是OpenCV中旋转是如何定量的,什么是正方向?什么是负方向?什么时候用角度?什么时候用弧度? 下面就是针对这几个问题,通过查资料.做实验的方式搞清楚. 一.OpenCV中旋转式如何定量的 也就是坐标系问题.OpenCV坐标系以(0,0)点为原点,以向下为Y轴正方向,以向右为X轴正方向. 对于旋转而言,通过"旋转中点&

转载链接:     http://blog.csdn.net/b108074013/article/details/37657801 很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得,但由于其他的事情总是抽不出时间.去年有过一段时间的集中学习,做了许多的练习和实验,并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究,写了一篇<基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究>文章,总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配,又如何来协调这些参数来加快匹配过程,提高匹配的精度,这

https://blog.csdn.net/maweifei/article/details/78162581 论坛.培训 halcon学习网:http://www.ihalcon.com/ 鸟叔机器视觉:http://bbs.szvbt.com/forum.php 博客 韩兆新的博客园 majunfu Life and Coding zhaojun的博客 風韻無聲 骑蚂蚁上高速的博客 小马_xiaoLV2 小新识图 程序园-程序员的世界 章柯渊的博客 注:介绍了halcon与MFC混合编程!

很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得,但由于其他的事情总是抽不出时间.去年有过一段时间的集中学习,做了许多的练习和实验,并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究,写了一篇<基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究>文章,总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配,又如何来协调这些参数来加快匹配过程,提高匹配的精度,这篇paper放到了中国论文在线了,需要可以去下载. 德国MVTec公司开发的HALCON机器视觉开发软件,提供了许多的功能,在这里我主

老孟导读:Flutter中很多组件都有一个叫做shape的属性,类型是ShapeBorder,比如Button类.Card等组件,shape表示控件的形状,系统已经为我们提供了很多形状,对于没有此属性的组件,可以使用 Clip 类组件进行裁减. BeveledRectangleBorder 斜角矩形边框,用法如下: RaisedButton( shape: BeveledRectangleBorder( side: BorderSide(width: 1, color: Colors.red),

00 环境配置 Anaconda 安装 1 下载 https://repo.anaconda.com/archive/ 考虑到兼容性问题,推荐下载Anaconda3-5.2.0版本. 2 安装 3 测试 在键盘按 Win + R, 输入 cmd,回车,将会打开cmd窗口,输入 activate base, 如下所示,表明anaconda环境系统变量无误. IDE PyCharm的安装 自行百度搜索下载并破解. http://idea.lanyus.com/ OpenCV安装 C:\Users\A

引言 机器视觉中缺陷检测分为一下几种: blob分析+特征 模板匹配(定位)+差分 光度立体:halcon--缺陷检测常用方法总结(光度立体) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 特征训练 测量拟合 频域+空间域结合:halcon--缺陷检测常用方法总结(频域空间域结合) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 深度学习 本篇主要总结一下缺陷检测中的定位+差分的方法.即用形状匹配,局部变形匹配去定位然后用差异模型去检测缺陷. 模板匹配(定位)+差分 整体思

前言 之前给大家分享过opencv在jetson nano 2gb和ubuntu设备中使用并且展示了一些人脸识别等的小demo.但是对于图像处理,使用gpu加速是很常见 .(以下概念介绍内容来自百科和网络其他博主文章) GPU介绍(从GPU诞生之日起,GPU的设计逻辑与CPU的设计逻辑相差很多.GPU从诞生之日起,它的定位是3D图形渲染设备.在设计GPU时从其功能出发,把更多的晶体管用于数据处理.这使得GPU相比CPU有更强的单精度浮点运算能力.人们为了充分利用GPU的性能,使用了很多方法.这)

我们在使用EasyUI的时候,很多情况下需要使用到表格控件datagrid,这个控件控件非常强大,使用起来很简洁,但是我在使用中,发现对于一个表里面的外键字段进行转义,并显示引用表的一些名称的操作,却显得比较难以实现,找了很多资料,基本上没有找到对应的解决方案.本文主要介绍我对这种外键字段转义的操作的实现方式,以便供大家参考了解. 1.DataGrid的初始化操作 在了解对内容的解析前,我们先来了解EasyUI里面Datagrid的初始化操作过程,然后逐步进行分析,寻求解决方式. 一般情况下,D

课程地址:https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 重要!重要!重要~ 一.Adaptive Boosting 的动机 通过组合多个弱分类器(hypothese),构建一个更强大的分类器(hypothese),从而达到"三个臭皮匠赛过诸葛亮"的效果. 例如实际中,可以通过简单的"横""竖"组成比较复杂的模型. 二.样本权重 AdaBoost元算法中有个很重要的概念叫样本权重u. 学习算法A使用

Q-Q图主要可以用来回答这些问题: 两组数据是否来自同一分布 PS:当然也可以用KS检验,利用python中scipy.stats.ks_2samp函数可以获得差值KS statistic和P值从而实现判断. 两组数据的尺度范围是否一致 两组数据是否有类似的分布形状 前面两个问题可以用样本数据集在Q-Q图上的点与参考线的距离判断:而后者则是用点的拟合线的斜率判断. 用Q-Q图来分析分布的好处都有啥?(谁说对了就给他) 两组数据集的大小可以不同 可以回答上面的后两个问题,这是更深入的数据分布层面的

本文纲要: 规划FOV的原因 FOV去四角 简单的声明 FOV查找思路 查找FOV的代码 TNoFourCornersRect结构及Contains函数 判断两个矩形是否相交 延伸与拓展 本文内容: 规划FOV的原因 当一次拍照不能完全覆盖目标区域时,需要分多次拍摄以完成目标识别,当需要拍照的区域较多时,为提高效率,FOV的路径规划和排序就有了必要. FOV去四角 一个FOV的四角通常亮度较差或畸变较大,所以实际的拍照过程中,将四个角排除在兴趣区域以外,形成了如下图的形状,实际的兴趣区域类似一个

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