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基于OpenCV摄像机标定

于 2022-08-03 发布 文件大小:194.75 kB
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基于OpenCV的OpenCV的摄像机标定问题的研究,文章比较详细透彻地分析了摄像机的标定的一些理论知识的介绍。对于初学者将是一个比较的文件。

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    数字图像处理(冈萨雷斯matlab版)工具包 提供了很有帮助的函数库 对于实现书上的例子和,程序验证很有帮助,并对实际的工程开发也有一定的帮助
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    应用背景适用于初学者掌握对模型的总体把握,如何创建模型,如何在基础上建立新的坐标系,如何控制不同部分间的从属关系,如何键控不同部分的动作,使使用者对opengl的3D环境有充分了解。关键技术本代码调用了opengl 3D环境的多种函数,从创建模型到操作模型都涵盖在内,包括旋转,键控,视图,这是初学者学习,借鉴,掌握opengl的非常好的例子,也是我初学的样例,相信对初学者非常有帮助。
    2022-11-22 10:35:03下载
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  • 卡尔曼滤波
    应用背景我用opencv这个项目。但它不是相同的OpenCV的样本。关键技术本项目是卡尔曼跟踪源代码。卡尔曼滤波类似粒子跟踪。
    2022-03-25 12:05:49下载
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  • 低通滤波器
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  • kalman+camshift 跟踪程序
    针对camshift跟踪容易丢失目标问题,加入了kalman滤波来预测下一个可能存在的位置,跟踪丢失的几率降低。cam-shift算法的原型是mean-shift算法,后者的核心是沿某种函数的梯度方向迭代,之后根据迭代次数和误差阈值收敛于某一个范围,这个范围就是“要找”的区域。 这个函数是目标区域色彩直方图在当前关键帧的投影得到的图像,可以把这个图像理解成一种空间函数分布——色彩地形图。 cam-shift算法是对mean-shift算法的升级,可以进行窗口可变的迭代……cam-shift是一种基于密度函数迭代的跟踪算法,对运动不敏感,所以不能进行两帧之间目标的关联分析(这一部分要我们自己做)。而这个算法之所以能够用来跟踪,我认识是算法的前提假设,相连帧间目标的运动是微小的,即运动是近似连续的,这样密度函数是连续的,就可以沿梯度方向寻找局部最优值,这是这个局部最值就是目标区域。 cam-shift算法很容易跟丢,这是因为密度函数可能有多个峰,而梯度搜索很容易掉进局部最优值,而不能再到全局最优。多峰值的出现是因为背景的干扰。所以密度函数的选取,即目标特征的表示方式,是一个很重要的部分。
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    利用VTK编程语言,对dcm序列进行三维重建
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    2023-01-28 19:45:10下载
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