VS2017+opencv3.3 图像校正遇到两个问题

//.................................................................................//采用QHD分辨率使用kinect2_calibration,完成QHD图像校正参考"http://www.bubuko.com/infodetail-2151412.html"1.修改kinect2_calibration.cpp文件如下:a)K2_TOPIC_HD 改为 K2_TOPIC_QHDb)把文件中涉及到分辨

安装VS2017 在微软官网https://www.microsoft.com,下载Visual Studio 2017安装包 用管理员权限运行vs2017 enterprise安装包,安装过程会持续1~2个小时. 注册激活: Enterprise: NJVYC-BMHX2-G77MM-4XJMR-6Q8QF Professional:   KBJFW-NXHK6-W4WJM-CRMQB-G3CDH 测试安装结果:启动VS2017,新建工程,并编译运行. 安装OpenCV3.4 在github官

1.get_image_size(Image : : : Width, Height) 返回图像的尺寸. 2.parameters_image_to_world_plane_centered (CamParam, Pose, CenterRow, CenterCol, WidthMappedImage, HeightMappedImage, ScaleForCenteredImage, PoseForCenteredImage) Halcon内部程序,输出为图像的比率和姿态. 3.gen_ima

参考CSDN文章https://blog.csdn.net/qq_15947787/article/details/78534272 参考简书文章https://www.jianshu.com/p/5520fdb6dbae?from=singlemessage 此文作者说 通过查看cuda官方手册,目前Cuda支持的VS工具集只有15.0和15.6,但是新下载的VS2017一般都是15.7,因此会出现无法编译的情况 试了好多次都失败了 ,以下配置为vs2017下的截图 但在vs2015步骤完全一

1.高通滤波器:高通滤波器会根据像素与周边像素的亮度差值来提升该像素的亮度的滤波器.   低通滤波器:在像素与周围像素的亮度差小于一个特定值时,平滑该像素的亮度.   canny算子:5个步骤:使用高斯滤波器对图像进行去噪.计算梯度.在边缘上使用非最大抑制(NMS).在检测到的边缘上使用双阈值去除假阳性(false positive),最后还会分析所有的边缘及其之间的连接,以保留真正的边缘并消除不明显的边缘. import cv2 import numpy as np import os img

不同色彩空间的转换 当前,在计算机视觉中有三种常用的色彩空间:灰度.BGR.以及HSV(Hue,Saturation,Value) 灰度色彩空间是通过去除彩色信息来将其转换成灰阶,灰度色彩空间对中间处理特别有效,比如人脸检测. BGR,即蓝绿红色彩空间,每一个像素点都有一个三元数组来表示,分别代表蓝绿红三种颜色.与RGB只是在颜色的顺序上不同. HSV,即色调.饱和度.亮度. 绘画遵从减色模型,而运行在计算机上的软件所使用的色彩模型是加色模型. 傅立叶变换 人们所看到的波形都是由其他波形叠加得到

Windows的本子经过返厂修理后重新回到了手里 然后打算在win的本子上继续学习使用opencv (于是序号我就不管了~) 不过换了平台以后似乎又要一顿配置环境了..真是有点麻烦 还是记录一下配置的过程好了,省得以后再忘记 1.下载opencv 3.4.0 ?去官网下载windows pack https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/3.4.0/opencv-3.4.0-vc14_vc15.exe/down

git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision 1 # coding:utf-8 2 3 import cv2 4 5 img = cv2.imread("../data/mm1.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 6 7 img = cv2.putText(img, "hello world!", (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.2, (0, 255,

今天使用的是调节对比度和亮度 p.s. 似乎发现之前bilibili那个链接的教程顺序大概是来源于最开始自己编译出来的那份html教程.所以可以自己看了 0 0 原理: $$ g(i,j) = \alpha \cdot f(i,j) + \beta (\alpha > 0) $$ 应用: Mat image = imread( imageName ); Mat new_image = Mat::zeros( image.size(), image.type() ); cout << &q