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利用OpenCV技术提取圆形标记点

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简介:
本项目运用OpenCV库开发了一套算法,专注于从图像或视频中高效识别并提取特定圆形标记点,旨在为机器人导航、目标追踪等应用提供精准定位服务。 圆心坐标提取与多视点云拼接技术涉及将不同坐标系下采集的点云数据通过空间变换转换到同一坐标系内,从而实现模型各部分的有效拼合。近年来,国际上许多学者对此进行了大量研究,并提出了多种不同的拼接方法。其中,标记点拼接法因其操作简便且稳定性高而被广泛应用。例如,世界知名的 Cre-aform 公司就采用了这种方法来拼接扫描得到的点云数据;德国的 ATOS 系统也采取了类似的策略。

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客服
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  • OpenCV
    优质
    本项目运用OpenCV库开发了一套算法,专注于从图像或视频中高效识别并提取特定圆形标记点,旨在为机器人导航、目标追踪等应用提供精准定位服务。 圆心坐标提取与多视点云拼接技术涉及将不同坐标系下采集的点云数据通过空间变换转换到同一坐标系内,从而实现模型各部分的有效拼合。近年来,国际上许多学者对此进行了大量研究,并提出了多种不同的拼接方法。其中,标记点拼接法因其操作简便且稳定性高而被广泛应用。例如,世界知名的 Cre-aform 公司就采用了这种方法来拼接扫描得到的点云数据;德国的 ATOS 系统也采取了类似的策略。
  • OpenCV匹配对坐的办法
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    本文章介绍了如何使用OpenCV库来检测并提取图像间的特征点和描述符,并通过暴力匹配法或FLANN算法找到匹配的关键点对,进而获取它们在各自图片中的坐标位置。适用于计算机视觉和图像处理领域。 本段落主要介绍了在OpenCV中提取匹配点对坐标的技巧,具有较高的参考价值,希望能为大家提供帮助。一起跟随小编深入了解吧。
  • OpenCV匹配对坐的办法
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    本篇文章主要介绍如何使用OpenCV库来检测并提取图像间的特征点及它们之间的匹配关系,具体包括关键点检测、描述子计算以及基于Brute Force或FLANN的方法进行匹配,最后给出匹配点的坐标信息。 在OpenCV中,特征检测、描述以及匹配都有集成的函数支持。`vector bestMatches;` 用于存储得到的最佳匹配点对。那么如何从这些最佳匹配点中提取坐标呢?可以通过以下步骤实现: ```cpp int index1, index2; for (int i = 0; i < bestMatches.size(); ++i) { // 将匹配的特征点坐标赋给变量 point index1 = bestMatches.at(i).queryIdx; index2 = bestMatches.at(i).trainIdx; cout << keyImg1.at(index1).pt.x << << keyImg1 ``` 这行代码中,`index1` 和 `index2` 分别代表查询图像和训练图像中的特征索引。通过这些索引可以访问到对应的特征点,并进一步获取其坐标信息(例如 `.pt.x`, `.pt.y`)。
  • C++工程中的中心
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    本文章介绍了在C++工程中实现的一种算法,专注于从图像数据中精确提取圆形标志点的中心位置。该方法结合了图像处理和模式识别技术,旨在提高复杂背景下的定位精度与鲁棒性,适用于自动化检测、机器人导航等领域。 leaf-sub-pixel-edge-detect-master.zip
  • OpenCV进行表盘数值读
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    本项目运用OpenCV库实现对圆形仪表盘图像中数据值的自动识别与提取。通过图像处理技术精准定位并读取表盘上的具体数值,适用于自动化监控和数据分析场景。 一个真实的需求是通过读取气压表等设备的示数来判断机器是否正常工作或确定加工产品所需的环境条件。一直以来依赖人工定时巡检并手动读取这些数据,这种离散采样方式往往会导致信息丢失,并且过于密集的人工采样会消耗大量人力。因此,希望开发一个基于计算机视觉系统的解决方案,该系统可以全天候24小时不间断地自动读取示数并通过后续的数据处理及时反馈机器的运行状态,从而便于工厂进行有效管控。
  • OpenCV进行检测
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    本教程介绍如何使用OpenCV库在图像中自动识别和标记圆形物体,涵盖基本的图像处理技术和霍夫变换的应用。 基于OpenCV的圆形识别采用了霍夫变换方法,希望对您有所帮助。
  • OpenCV图片内的矩区域
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    本教程详解如何运用Python的OpenCV库高效识别并裁剪图像中的矩形区域,涵盖核心函数介绍及实际代码示例。 改编自详解利用OpenCV提取图像中的矩形区域(如PPT屏幕)的Python版本,供参考学习。 主要步骤如下: 1. 边缘检测; 2. 轮廓检测; 3. 找出面积最大的轮廓; 4. 确定顶点位置; 5. 进行投影变换。 以下是具体的代码示例: ```python import numpy as np import cv2 # 读取图片文件 srcPic = cv2.imread(2345.jpg) length, depth = srcPic.shape[0], srcPic.shape[1] polyPic = srcPic.copy() shrinkedPic = polyPic.copy() greyPic = cv2.cvtColor(shrinkedPic, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ``` 请根据实际需求调整代码中的参数和路径。这段代码实现了从原始图像中提取矩形区域的基本步骤,适用于需要处理类似问题的场景。
  • 原创Matlab中心坐-circle.rar
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    本资源为原创Matlab代码包,用于高效地从图像中提取圆点中心坐标。circle.rar内含详细注释和示例文件,适合科研与教学使用。 感谢论坛上的资料分享让我少走了弯路。 文件名:circle.rar 测试图像描述: 背景为黑色,圆点为白色。 图像中有五个圆点。 功能简介: 提取每个圆点的中心坐标[X Y], 并在这些位置用红色“十”标记出来。 代码实现: ```matlab function [X, Y]=circletest() im = imread(test_image.png); % 读取原始图像 test_im_gray = rgb2gray(im); % 转换为灰度图 bw = zeros(size(test_im_gray)); for i=1:size(test_im_gray, 1) for j=1:size(test_im_gray, 2) if test_im_gray(i,j)>=250 bw(i,j)=1; % 图像二值化处理,阈值为250 end end end L = bwlabel(bw); % 标记联通区域的标签图 s = regionprops(L, Centroid); % 提取每个连接域的中心坐标 centroids = cat(1, s.Centroid); % 将所有圆点的中心位置合并成一个矩阵 imshow(im); hold on; plot(centroids(:,2),centroids(:,1),r+); hold off; p=cell2mat(s.Centroid); X=p(:, 2); Y=p(:, 1); end ``` 附图:results.jpg 该代码能够成功提取图像中的圆点中心坐标,并且在这些位置用红色“十”标记。
  • 聚类关键帧
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    本研究探讨了采用聚类算法从视频数据中高效识别与抽取关键帧的方法,以实现对大量视频内容进行快速摘要和分析的目的。 ### 基于聚类的方法提取关键帧 #### 背景介绍 在视频处理领域,关键帧提取是一项重要的技术,它能够帮助我们快速理解视频的主要内容,减少数据处理量,提升检索效率等。关键帧是指能代表视频片段特征的典型帧。聚类算法是一种常用的技术手段,在视频的关键帧提取过程中扮演着重要的角色。 #### 关键概念解释 1. **聚类(Clustering)**:这是一种无监督学习方法,其目标是将数据集中的对象分为多个组别(或称簇群),使得同一组内的对象比不同组之间的对象更相似。在本场景中,相似性通常通过颜色直方图的比较来定义。 2. **关键帧(Key Frame)**:在视频序列中选取的一些具有代表性的帧。这些帧通常包含视频中最关键的信息,用于快速浏览、摘要生成、视频检索等应用场景。 3. **颜色直方图(Color Histogram)**:用来表示图像中颜色分布的一种统计方法,在本案例中,通过红(R)、绿(G)和蓝(B)三个通道的像素值来表征图像的颜色特征。 #### 方法思想概述 本段落档描述了一种基于聚类的方法提取关键帧的具体实现思路。以第一帧图像的颜色直方图作为初始聚类中心,随后逐帧比较新帧与当前聚类中心的距离,根据预设的阈值决定该帧是否加入已有的聚类或创建新的聚类。这一过程可以总结为以下几个步骤: 1. **初始化**:使用第一帧图像的RGB直方图作为初始聚类中心,并将其加入到第一个聚类中。 2. **计算相似度**:对于后续每帧图像,计算其RGB直方图与当前所有聚类中心的相似度(即距离)。可以采用多种方式来实现这一过程,例如欧氏距离、余弦相似度等方法。 3. **聚类分配**:如果当前帧与某个聚类中心的距离小于预设阈值,则将该帧归入对应的聚类,并更新该聚类的中心;反之,则创建一个新的聚类并以此帧的RGB直方图为新的聚类中心。 4. **重复迭代**:对视频中的每一帧都执行上述步骤,直至所有帧被处理完毕。 #### MATLAB实现细节 1. **读取图像**:通过`imread`函数从指定目录中加载所有的图像帧。 2. **获取直方图**:使用`imhist`函数来获得每一张图像的RGB颜色分布情况。 3. **阈值设定**:根据实际需求设置一个用于判断两帧之间相似度的标准,本例中的阈值设为0.93。 4. **聚类中心更新**:随着新的图像帧加入某个特定的簇中,需要重新计算该簇内所有成员的颜色直方图平均值作为新集群的代表特征。 5. **结果输出**:程序会显示每个簇的关键帧及其编号,并提供关键帧的具体图像。 #### 实现代码分析 在实现过程中定义了多个变量来辅助完成上述流程: - `filenames`: 存储所有图片文件名的信息; - `key`, `cluster`, `clusterCount`: 分别用于记录各个聚类中的关键帧、所属的簇以及每个簇内的成员数量。 - `threshold`: 设定用来判断图像相似度的标准值。 - `centrodR`, `centrodG`, `centrodB`: 记录了各聚类中心的颜色直方图特征。 #### 总结 通过分析上述方法,可以看出基于聚类的关键帧提取技术是一种高效实用的技术手段。它不仅有助于减少视频数据处理的复杂度,还能有效提升视频检索和摘要生成的准确性。合理的阈值设定与适当的聚类算法选择可以进一步优化关键帧的选择过程,并更好地服务于各种视频处理应用中。
  • 在MFC中OpenCV绘制图:直线、矩和椭
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    本文介绍了如何在微软基础类库(MFC)环境中使用OpenCV库来实现基本图形(包括直线、矩形、圆形及椭圆)的绘制方法,旨在帮助开发者熟悉MFC与OpenCV结合使用的技巧。 在MFC中使用OpenCV绘制图形(如直线、矩形、圆和椭圆)的方法如下:首先需要包含必要的头文件并初始化相关资源;然后根据需求创建绘图函数,利用OpenCV提供的API实现具体的图形绘制功能;最后,在适当的位置调用这些绘图函数以完成界面元素的渲染。