标定系列——预备知识-OpenCV中与标定板处理相关的函数(四)

2024-03-28 07:20

本文主要是介绍标定系列——预备知识-OpenCV中与标定板处理相关的函数(四),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

标定系列——预备知识-OpenCV中与标定板处理相关的函数(四)

  • 说明
  • 记录
    • 棋盘格
    • 圆网格

说明

记录了OpenCV中与标定板处理相关的函数用法

记录

棋盘格

请添加图片描述
请添加图片描述
请添加图片描述
请添加图片描述
请添加图片描述

圆网格

请添加图片描述
请添加图片描述

这篇关于标定系列——预备知识-OpenCV中与标定板处理相关的函数(四)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/854862

相关文章

Spring Security 从入门到进阶系列教程

Spring Security 入门系列 《保护 Web 应用的安全》 《Spring-Security-入门(一):登录与退出》 《Spring-Security-入门(二):基于数据库验证》 《Spring-Security-入门(三):密码加密》 《Spring-Security-入门(四):自定义-Filter》 《Spring-Security-入门(五):在 Sprin

Java架构师知识体认识

源码分析 常用设计模式 Proxy代理模式Factory工厂模式Singleton单例模式Delegate委派模式Strategy策略模式Prototype原型模式Template模板模式 Spring5 beans 接口实例化代理Bean操作 Context Ioc容器设计原理及高级特性Aop设计原理Factorybean与Beanfactory Transaction 声明式事物

无人叉车3d激光slam多房间建图定位异常处理方案-墙体画线地图切分方案

墙体画线地图切分方案 针对问题:墙体两侧特征混淆误匹配,导致建图和定位偏差,表现为过门跳变、外月台走歪等 ·解决思路:预期的根治方案IGICP需要较长时间完成上线,先使用切分地图的工程化方案,即墙体两侧切分为不同地图,在某一侧只使用该侧地图进行定位 方案思路 切分原理:切分地图基于关键帧位置,而非点云。 理论基础:光照是直线的,一帧点云必定只能照射到墙的一侧,无法同时照到两侧实践考虑:关

使用opencv优化图片(画面变清晰)

文章目录 需求影响照片清晰度的因素 实现降噪测试代码 锐化空间锐化Unsharp Masking频率域锐化对比测试 对比度增强常用算法对比测试 需求 对图像进行优化,使其看起来更清晰,同时保持尺寸不变,通常涉及到图像处理技术如锐化、降噪、对比度增强等 影响照片清晰度的因素 影响照片清晰度的因素有很多,主要可以从以下几个方面来分析 1. 拍摄设备 相机传感器:相机传

hdu1171(母函数或多重背包)

题意:把物品分成两份,使得价值最接近 可以用背包,或者是母函数来解,母函数(1 + x^v+x^2v+.....+x^num*v)(1 + x^v+x^2v+.....+x^num*v)(1 + x^v+x^2v+.....+x^num*v) 其中指数为价值,每一项的数目为(该物品数+1)个 代码如下: #include<iostream>#include<algorithm>

sqlite3 相关知识

WAL 模式 VS 回滚模式 特性WAL 模式回滚模式(Rollback Journal)定义使用写前日志来记录变更。使用回滚日志来记录事务的所有修改。特点更高的并发性和性能;支持多读者和单写者。支持安全的事务回滚,但并发性较低。性能写入性能更好,尤其是读多写少的场景。写操作会造成较大的性能开销,尤其是在事务开始时。写入流程数据首先写入 WAL 文件,然后才从 WAL 刷新到主数据库。数据在开始

科研绘图系列:R语言扩展物种堆积图(Extended Stacked Barplot)

介绍 R语言的扩展物种堆积图是一种数据可视化工具,它不仅展示了物种的堆积结果,还整合了不同样本分组之间的差异性分析结果。这种图形表示方法能够直观地比较不同物种在各个分组中的显著性差异,为研究者提供了一种有效的数据解读方式。 加载R包 knitr::opts_chunk$set(warning = F, message = F)library(tidyverse)library(phyl

【生成模型系列(初级)】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【通俗理解】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂 关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节:嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】 嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”,它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式,即向量。 正如翻译机将一种语言

系统架构师考试学习笔记第三篇——架构设计高级知识(20)通信系统架构设计理论与实践

本章知识考点:         第20课时主要学习通信系统架构设计的理论和工作中的实践。根据新版考试大纲,本课时知识点会涉及案例分析题(25分),而在历年考试中,案例题对该部分内容的考查并不多,虽在综合知识选择题目中经常考查,但分值也不高。本课时内容侧重于对知识点的记忆和理解,按照以往的出题规律,通信系统架构设计基础知识点多来源于教材内的基础网络设备、网络架构和教材外最新时事热点技术。本课时知识

opencv 滚动条

参数介绍:createTrackbar( trackbarname , "hello" , &alpha_slider ,alpha_max ,  on_trackbar )  ;在标签中显示的文字(提示滑动条的用途) TrackbarName创建的滑动条要放置窗体的名字 “hello”滑动条的取值范围从 0 到 alpha_max (最小值只能为 zero).滑动后的值存放在