作者ID: 流继承 Ⅰ. 数字图像的表示 0x00 位数 计算机采用0/1编码的系统,数字图像也是利用0/1来记录信息。我们平常接触的图像都是8位数图像,包含0~255灰度。 0:代表最黑 1:表示最白 0x01 二值图像 一幅二值图像的二维矩阵仅由0、1两个值构成; “0”代表黑色,“1”代白色。由于每一像素(矩阵中每一元素)。 其取值仅有 0 和 1 两种可能
时间与运动 3.1 轨迹 轨迹是具有特定时间属性的一条路径。 3.1.1 平滑一维轨迹 一个真正的机器人关节都有一个额定的最大速度,而且为了使关节运动时间最短,应使其运行在最大速度上的时间尽可能长。因此我们希望速度曲线的顶部是一条直线。 混合曲线轨迹:延长最大速度运行时间,使得速度曲线顶部为一平直线,两侧为加减速段。 3.1.2 多维的情况 大多数实用的机器人都有一个以上的运动轴或自
4.1移动机器人小车 四轮车常用的模型是图4.2所示的双轮自行车模型。其后轮固定在车体上,前轮可以绕 水平轴转动以实现车辆转向丸 该车的速度依据定义为其在x方向上的速度v,而在y方向上的速度是零,因为车轮不能侧移。在小车坐标系{V}中表示为: Vx=V,Vy=0 其角速度为:w=V/R1 机器人小车在世界坐标系中的速度是(v cos 0, v sin 0),结合方程(4. 1),可以
Ⅰ. 形态学操作 0x00 腐蚀和膨胀 腐蚀和膨胀是最基本的形态学操作,腐蚀和膨胀都是针对白色部分(高亮部分)而言的。 膨胀就是使图像中的高亮部分扩张,效果图拥有比原图更大的高亮区域;腐蚀是原图中的高亮区域被蚕食,效果图拥有比原图更小的高亮区域。膨胀是求局部最大值的操作,腐蚀是求局部最小值的操作。 腐蚀 操作: 用一个结构元素扫描图像中的每一个像素,用结构元素中的每一个像素与覆盖的像素
机器视觉与控制——轨迹(上) 前言 轨迹是具有特定时间属性的一条路劲,其中一个重要特征是要平滑(位置和姿态随时间流畅地变化),文章分俩篇将从一维扩展到多维,最后讨论如何生成分段性轨迹,使得机器人不间断地经过一系列中间点。 一维轨迹 时间地标量函数是光滑的,它的低阶时间导数是连续的。一般速度和加速度都是必须连续的,有时候其导数也需要连续。 这种函数的一个常见代表是时间多项
openCV图像矩阵Mat和二维数组的互相转换 在openCV的应用中,我们获取图像的矩阵信息很简单。但是我们可能想调用其他的矩阵运算库(比如Eigen库)来进行计算。那么我们就需要把openCV读取到的类型(比如Mat类型)的矩阵信息传递到另外类型(比如Eigen库的MatrixXd类型)的矩阵。这该怎么办呢?由于目前在网络上搜不到特别符合楼主意愿的答案,故写此博客,希望能够帮助到同楼主一样徜
省流建议 本文针对以下需求: 想自动化标注一些目标 不再想使用yolo 想在目标检测/语意分割有所建树 计算机视觉项目 想玩一玩大模型 了解自动化工具 了解最前沿模型 自定义目标P图替换 … 确定好需求,那么我们发车! 实现功能与结果 1.该模型将首先使用对语言的理解来识别文本提示中提到的对象。例如,在描述“两只用棍子的狗”中,该模型将“狗”和“棍子”一词识别为对
原文: http://blog.csdn.net/isuccess88/article/details/73546835 在Ubuntu中用anaconda快速安装opencv3 我的系统环境: Ubuntu16.04, Anaconda3(python 3.6) 题外话:在追求人工智能的不断前进的道路上, 安装很多库让我非常”蛋疼”, 又尤其是安装caffe和opencv中各种坑都有……
邮箱:1309399183@qq.com 数据处理 图像二分类涉及到数据的处理,需要将图像转换为计算机可以识别的数字格式。通常使用的方法是将每个图像转换为一个多维数组,每个像素点的值代表该像素点的颜色强度。对于彩色图像,通常有三个通道(红色、绿色、蓝色),因此对于每个像素点,需要有三个值来表示它的颜色。\ from torchvision import transforms # 定
Opencv3从头开始(十)Harris角点检测如果某一点在任意方向的一个微小变动都会引起灰度很大的变化,那么我们就把它称之为角点 cornerHarris 函数用于在OpenCV中运行Harris角点检测算子处理图像 /* Harris角点检测 */ #include<opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/imgproc.hp
今天讲一下图像入门学习教程————-图像分类。图像分类是目标检测任务的基础,学会以下操作,打下良好基础! 数据布置 以三分类为例,数据布置放置示例,也就是dataset下有两个文件夹:val和train。train和val文件夹下分别是三个文件夹class1/2/3,记住相同类别的图像放在一个文件夹!!!,多类别一样道理布置!!! dataset/ train/
Opencv3从头开始(五)形态学操作之膨胀、腐蚀、开闭运算 腐蚀和膨胀是对高亮部分而言,对黑白图像效果更好一些,所以我们第一步让仓老师变成黑白的。图像二值化 //二值化 cvtColor(image,image_gray,COLOR_BGR2GRAY); threshold(image_gray,image_thre,125,255,THRESH_BINARY);
这段代码是一个使用YOLO模型进行目标检测的Python脚本。下面我将逐步解释脚本的主要部分,并提供一些关于超参数的使用方法。 1.脚本结构 导入相关库 设置配置参数 加载YOLO模型 运行目标检测 处理检测结果 显示或保存结果 2.超参数说明 —weights: 指定YOLO模型的权重文件路径。 —source: 指定输入数据源,可以是图像文件、视频文件、摄像头设
Opencv3从头开始(三)图像滤波基础-方框、平滑、高斯滤波滤波部分 /* ------------------------ 滤波相关,用于降噪、模糊 方框滤波、平滑滤波、高斯滤波 ------------------------ */ #include<opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/imgproc.hpp&g
Opencv3从头开始(二)图像线性混合看效果哦,给仓老师加点雪…主要用到addWeighted函数在进行线性融合时,记得要resize统一尺寸。 #include<opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> usi
OPENCV调用cvCreateFileCapture返回NULL 最近在c++使用视频处理项目,当capture = CvInvoke.cvCreateFileCapture(file)获取视频信息的时候,总返回空值NULL 相信大家也遇到过同样的问题,几番周折,我查找了一些资料,造成这种错误的原因有以下几点:1.你看看自己工程里面是否添加了opencv_ffmpeg*.dll文件( *代表
Opencv3从头开始(一)图像读取、保存、显示 趁有时间把浅墨大佬的opencv入门重新理解一下,从头开始,有一起的小伙伴欢迎加入哦。主要内容为实战代码,带有部分理解。当然这次特地带上了仓老师一起学习。标配框架 #include<opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/core/core.hpp> #include<open
[本地环境] 操作系统:windows 7 64bits VS版本:VS2015 openCV版本:openCV3.4.0 1. openCV下载 下载地址:http://opencv.org/releases.html 选择Win pack如下图所示: 2. openCV配置 2.1 环境变量配置 提取之后,博主将其存放在D:\opencv目录下,path中添加为:D:\open
1.项目简介 动物分类教程+分类释义+界面展示 动物分类是生物学中的一个基础知识,它是对动物进行分类、命名和描述的科学方法。本教程将向您介绍动物分类的基本原则和方法,并提供一些常见的动物分类释义。 1.动物分类的基本原则动物分类根据动物的形态、结构、生活习性、遗传等特征进行分类。动物分类的基本原则包括以下几点: (1)分类的基础:分类应该以形态学为基础,主要从外部形态、内部结构、发育过程和
1.将detect.py运用到界面 要将 YOLOv5 的检测结果与 PyQt 界面结合,你需要进行一些额外的步骤。以下是一个简单的示例代码,展示如何使用 YOLOv5 进行目标检测并在 PyQt 界面中显示结果。首先,确保你已经安装了必要的库: pip install opencv-python PyQt5 torch 然后,使用以下代码作为 yolov5_detect_pyqt.py
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