搜索资源列表
Homography.rar
- 已知图象4点坐标和转换后图像相对应4点坐标， 利用openCV求出homograghy 3x3 矩阵， 然后输出变换后图像,There is an input image called "warpin". The goal is to warp this image so that the tiles are approximately square, that is the camera is rotated to look down, which produces an image call
calibrate camera
- opencv编写的图像角点获取程序，能够标识出图像角点，并给出详细坐标，提供了测试图片。-This program use opencv to identify corners in a image 。Its results are precise coordinates of each corner. it provides test images.
opencv_D3D_AR
- 本程序是AR技术的应用，采用openCV结合DirectShow采集视频图片，达到识别图像卡片，计算出现实坐标位置，达到增强现实的目的，并且结合了DirectX3D作为模型渲染引擎，对于AR技术和模型渲染有很好的研究参考价值 -This program is the application of AR technology, combined with the use of openCV DirectShow video capture pictures, picture identificat
polar
- 基于opencv的极坐标变换实现 将图像映射到极坐标-opencv log-polar
kalman1
- kalman滤波算法在图像中的应用，这个源码是二维点跟踪算法，是基于opencv，该源码对于学习摄像机坐标标定的人很有参考价值，会让你跟好的去了解kalman算法的应用于实现-kalman filtering algorithm at the application of images, this are two-dimensional point-source tracking algorithm is based on the opencv, the source for the calib
eye_pos
- visual c++.net编写的mfc程序。选择一副人脸图像并显示在窗体中，鼠标点击人眼，会显示该点坐标，以查看两眼是否对齐在同一水平线。运行时，系统需要安装opencv,并配置-visual c++. net write a mfc program. Choose a facial image and displayed in the form, the mouse clicks the human eye, it displays the point coordinates to see
VC-PH
- 球面坐标定位法校正鱼眼图像畸变，使用visual studio 2008 编写，需要OpenCV的支持-Spherical coordinates locating fish eye image distortion correction, prepared using visual studio 2008, requires the support of OpenCV
Oval
- 圆及椭圆拟合输入： 图像文件seal1.jpg、seal2.jpg、coin1.jpg 任务： 尝试将上述三个文件中圆或椭圆的外轮廓拟合出来 输出要求： 1. 每个拟合圆或椭圆的中心坐标，半径或长短轴长度； 2. 将主要的中间步骤及最终拟合结果用OpenCV的cvShowImage 显示出来。-Circle and ellipse fitting type: image file seal1.jpg, seal2.jpg, coin1.jpg task: Try the
shuzhifenxi
- 基于三种插值方法同时应用的图像变换程序，采用OpenCV读写图形，可以实现图像部分错位，而且可以随意更改坐标变换函数以达到需要的效果。-Interpolation method based on three applications of the same image transformation process, the image part of the dislocation can be achieved, and can change the coordinate transforma
MouseEvent
- 鼠标事件小程序 打开图像点击图片处获取点击处的图像坐标-Mouse events program to open the image Click the picture to obtain the coordinates of the click at the image
opencv_rand_draw
- 本文主要介绍下opencv中自带的一个随机数发生器的类RNG，这里我用这个类来画一些图形，和基础学习笔记之opencv(13)：基本绘图 一文中类似，只是 这里画出来图像的坐标，大小，颜色，角度等所有信息都是随机的，且是用RNG这个类产生的。参考文献为opencv自带tutiol及其代码。 开发环境：opencv2.4.2+Qt4.8.2+ubuntu12.04+QtCreator2.5 实验功能： 1. 该实验可以画6中几何图形和1个文本显示，每种都是画80个，每画完一
calibration
- 相机线性标定，非张正友标定方法，需要opencv,对于初学者理解图像坐标和世界坐标大有用处-Camera linear calibration, non Zhang Zhengyou calibration method that requires opencv, for beginners to understand the image coordinates and world coordinates would be useful
ConsoleApplication2
- 将原始图像的像素坐标进行变换成桶状投影，改变图像外形，不改变图像其他属性(The pixel coordinates of the original image is transformed into a barrel shaped projection)
ex2
- QT下基于opencv3.2的HSV图像分离，通过查找V分量上ROI区域最亮值的坐标，找到H分量上对应坐标的3*3矩形平均H值，判断出该坐标所处位置的颜色分类(QT under the opencv3.2 based HSV image separation, by looking for the V component on the ROI region of the brightest value coordinates, find the corresponding 3*3 coordin
thin
- 对灰度图像进行骨架提取，得出骨架走向和骨架像素坐标。(The skeleton of gray image is extracted, and the skeleton direction and skeleton pixel coordinates are obtained.)
Source code
- 在opencv上实现双目测距主要步骤是： 1.双目校正和标定，获得摄像头的参数矩阵： 进行标定得出俩摄像头的参数矩阵 cvStereoRectify 执行双目校正 initUndistortRectifyMap 分别生成两个图像校正所需的像素映射矩阵 cvremap 分别对两个图像进行校正 2.立体匹配，获得视差图： stereoBM生成视差图 预处理： 图像归一化，减少亮度差别，增强纹理 匹配过程： 滑动sad窗口，沿着水平线进行匹配搜索，由于校正后左右图片平行，左图
新建 Microsoft Word 文档
- opencv实现傅里叶变换,傅立叶变换是把图像从空间域转化到频率域的变换。空间域：一般的情况下，空间域的图像是f（x，y）=灰度级（0-255），形象一点就是一个二维矩阵，每个坐标对应一个颜色值。频率域：频率：对于图像来说可以指图像颜色值的梯度，即灰度级的变化速度，幅度：可以简单的理解为是频率的权，即该频率所占的比例：能量=幅度（可能不太准确），变换结果为F（u，v），F代表幅度值，u代表x方向的频率，v代表y方向的频率(Fu Liye transform is the transformati
ConsoleApplication5
- 标记图像，能显示标记的坐标及图像，在图像上标记会在另一个窗口显示你标记的图像(Mark the image, display the coordinates and the image of the mark, mark on the image will show your marked image in another window)
基于opencv的质心算法
- C++语言，用于图像处理，求解图片的质心，二维定位，(For image processing, the centroid of the image is solved, two-dimensional location)
WeChat_jump
- 电脑模拟按键实现微信跳一跳自动跳跃。首先就是在上传的autojump.png图片上进行模板匹配，匹配出小人，并计算小人的坐标；如上图所示，框出来的用红色箭头所指即为小人的坐标！ 然后就是通过Canny()函数进行图像的边缘检测，这里使用的阈值为5，10基本可以检测出所有边缘信息(Computer simulation keys to achieve WeChat jump one jump automatically. First of all, template matching is per