SLAM十四讲依赖 Ceres、g2o优化库,Windows下的编译较为困难。以下为VS的配置以及编译好的 1.头文件 D:\include\Ceres_Install\install\ceres\include;D:\include\Ceres_Install\install\glog\include;D:\include\Ceres_Install\install\gflags\include;D:\include\Ceres_Install\install\suitesparse\include;D:\include\eigen-3.4.0\eigen-3.4.0;D:\include\opencv\opencv\build\include\opencv2;D:\include\opencv\opencv\build\include;$(IncludePath)
2024-07-07 16:49:54 124.08MB opencv windows
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**颜色分割技术** 颜色分割是图像处理中的一个重要环节,它旨在将图像划分为多个具有不同颜色特征的区域。在这个项目中,我们利用了K-means聚类算法来实现这一目标,该算法是一种无监督学习方法,能够根据像素点的颜色属性将其分组。 **Qt框架** Qt是一个跨平台的应用程序开发框架,广泛用于创建桌面、移动和嵌入式应用程序。在这个项目中,Qt被用作用户界面(UI)的构建工具,允许用户加载图像并展示分割结果。Qt库提供了丰富的图形用户界面组件,使得开发者可以轻松创建美观且功能丰富的应用。 **OpenCV库** OpenCV(开源计算机视觉库)是一个强大的计算机视觉和机器学习库,包含了众多图像处理和计算机视觉的算法。在这个项目中,OpenCV用于处理图像数据,执行颜色空间转换、像素操作等,为K-means算法提供基础支持。 **K-means算法** K-means算法是一种常见的聚类方法,其基本思想是通过迭代找到最佳的聚类中心,将数据点分配到最近的聚类中心所属的类别。在颜色分割中,每个像素点被视为一个数据点,它的颜色(RGB或HSV等颜色空间的值)作为特征。K-means算法可以自动将像素分成几个颜色相似的簇,从而实现颜色区域的划分。 **C++编程** 本项目使用C++语言编写,这是计算机科学中广泛使用的面向对象编程语言,特别适合系统软件和高性能应用的开发。C++的效率和灵活性使得处理大量图像数据时性能优秀。 **项目结构与文件** "ColorSegmentation-master"这个压缩包可能包含以下内容: 1. **源代码文件**:可能包括主程序文件(如`main.cpp`),用于调用Qt和OpenCV函数实现图像加载、颜色分割和显示结果。 2. **头文件**:定义了相关类和函数的接口,方便代码组织和复用。 3. **资源文件**:可能包含Qt UI设计的`.ui`文件,以及项目所需的其他资源如图标、配置文件等。 4. **构建脚本**:如`Makefile`或Qt的`.pro`文件,用于编译和链接项目。 5. **示例图像**:可能包含用于测试和演示的图像文件。 **项目实现流程** 1. **图像加载**:用户通过Qt界面选择图像,代码读取图像数据。 2. **颜色空间转换**:通常会将RGB图像转换为HSV空间,因为HSV更能反映人类对颜色的感知。 3. **预处理**:可能包括降噪、归一化等步骤,以优化K-means的效果。 4. **K-means聚类**:设置K值(颜色簇的数量),初始化聚类中心,然后进行迭代直到满足停止条件。 5. **像素分配**:根据像素点到聚类中心的距离,将像素分配到相应的簇。 6. **生成分割图**:根据聚类结果,创建新的图像,其中每个像素点的颜色代表其所属的簇。 7. **显示结果**:在Qt界面上展示原始图像和分割后的图像,供用户查看和比较。 此项目为学习和实践颜色分割以及K-means算法提供了一个很好的平台,同时展示了如何结合Qt和OpenCV进行图像处理应用的开发。通过理解并修改这个项目,开发者可以进一步探索图像处理的其他领域,如物体检测、图像识别等。
2024-07-04 19:13:46 11KB opencv c-plus-plus kmeans
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在视觉检测领域,Python结合OpenCV库以及ROS(Robot Operating System)系统,是实现无人小车自主导航的重要技术栈。本文将深入探讨如何利用这些工具进行障碍物检测,以确保小车安全、有效地行驶。 OpenCV是计算机视觉领域的强大库,它提供了丰富的图像处理和模式识别功能。在Python中,我们可以利用OpenCV读取摄像头输入的视频流,对每一帧图像进行处理。例如,可以使用`cv2.VideoCapture()`函数打开摄像头,并用`read()`方法获取每一帧图像。为了检测障碍物,通常会涉及到图像预处理,如灰度化、直方图均衡化、滤波等步骤,以提升后续特征提取的效果。 接下来,是特征检测和识别阶段。OpenCV提供多种算法,如边缘检测(Canny、Sobel)、轮廓检测、霍夫变换等,用于寻找可能代表障碍物的特征。例如,可以使用Canny边缘检测算法找到图像中的边缘,然后根据边缘的分布和形状判断是否存在障碍物。此外,还可以使用模板匹配或特征匹配(如SIFT、SURF)来识别特定的障碍物。 ROS是机器人软件开发的开源框架,它为不同模块间的通信提供了一套标准接口。在无人小车项目中,我们可以通过ROS节点发布和订阅消息,实现视觉检测与小车控制的交互。例如,创建一个ROS节点用于处理OpenCV的图像数据,然后将检测到的障碍物信息通过`geometry_msgs/PoseStamped`或`sensor_msgs/PointCloud2`等消息类型发布出去。其他节点,如路径规划和避障算法,可以订阅这些消息,据此做出决策。 为了在ROS环境中运行Python脚本,我们需要使用`rospy`库,它提供了ROS与Python的接口。`rospy.init_node()`初始化ROS节点,`rospy.Subscriber()`订阅消息,`rospy.Publisher()`发布消息。同时,我们还需要将OpenCV的图像数据转换为ROS的消息格式,例如,使用`cv_bridge`库进行图像数据的转换。 在实际应用中,我们可能还会涉及到实时性优化,例如,通过多线程或异步处理提高处理速度,确保小车能快速响应环境变化。同时,为了适应不同的光照条件和环境背景,可能需要训练更复杂的模型,如深度学习的卷积神经网络(CNN),来提升障碍物检测的准确性和鲁棒性。 通过Python的OpenCV库进行视觉处理,结合ROS系统实现信息的发布和订阅,我们可以构建出一套有效的无人小车障碍物检测系统。这个系统不仅可以检测静态障碍,还能识别动态物体,为无人小车的自主导航提供关键信息。在实践中,我们需要不断优化算法和参数,以适应实际场景的需求,确保小车安全、高效地运行。
2024-07-03 12:39:44 6KB opencv 视觉检测 python
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指针式仪表倾斜校正opencv算法python代码及仪表图像(包含倾斜的和模板图像) opencv 里面的sift算法,如果想改成SURF算法直将“SIFT_create”修改成“SURF_create”即可 #SURF_create受专利保护,直接运行报错,SIFT_create可以直接跑 下面提供了两种使用SURF_create的方法 1. 卸载已有安装opencv-python: pip uninstall opencv-python 2. 安装opencv-contrib-python 3.2版本以下: pip install opencv-contrib-python==3.4.2 也可以不降低版本号,进行编译,详细流程见链接 https://blog.csdn.net/m0_50736744/article/details/129351648
2024-07-03 09:54:23 2.71MB opencv python
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OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 车辆检测器 这是一个交通监控系统的项目。 使用OpenCV和YOLOv8实现如下功能,实时车辆检测、车辆跟踪、实时车速检测,以及检测车辆是否超速。 跟踪代码如下,赋予每个目标唯一ID,避免重复计算。 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆
2024-07-02 21:10:40 87.91MB opencv 深度学习 计算机视觉 车辆检测
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该资源是在VS2017上使用C++编写的可以通过remote API控制V-rep中的机械臂运动位置和姿态,并且可以将视觉传感器的数据读出来保存成图片,方便后期处理,VS2017与V-rep通信的配置大家可以看我的博客https://blog.csdn.net/qq_33374294/article/details/99305549
2024-07-01 17:18:20 31.6MB V-rep VS2017 opencv
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基于Opencv,输入视频文件,将视频中所包含的图像帧,逐帧提取出来,工程中只配置了release,需要debug的可以自行配置
2024-06-30 14:25:54 29.8MB opencv
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编译好的opencv V4.8.0 ,32位动态库,X86,支持VS2019
2024-06-28 17:36:34 54.53MB opencv
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opencv4.8.0版全功能动态库含32位和64位,含opencv_contrib_480,TBB加速,支持NONFREE
2024-06-28 16:59:38 75B opencv
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一、什么是OpenCV OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它由英特尔公司发起并参与开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV提供了大量的计算机视觉、图像处理和模式识别的算法,包括实时图像处理、视频分析、特征检测、目标跟踪、人脸识别、物体识别、图像分割、光流法、立体视觉、运动估计、机器学习和深度学习等。 OpenCV是一个跨平台的库,支持多种操作系统,包括Linux、Windows、Android、Mac OS和iOS等。它使用C++编写,同时也提供了Python、Java、MATLAB等语言的接口,方便不同编程语言的开发者使用。由于OpenCV的开源性和跨平台性,它已经成为计算机视觉领域最受欢迎的库之一,广泛应用于工业检测、医学影像处理、智能交通系统、安防监控系统、机器人视觉、游戏开发等领域。
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