- 参考资料：https://www.yuque.com/sugelameiyoudi-jadcc/okgm7e/3d0ceb949b4f142afd94f12b88569319#Y383Rhttps://blog.csdn.net/qq_36242312/article/details/105738935 一、可见性/遮挡（上节遗留） 1.1 画家算法（油画）先画远处，再画近处，遮挡住远处 1... 参考资料：https://www.yuque.com/sugelameiyoudi-jadcc/okgm7e/3d0ceb949b4f142afd94f12b88569319#Y383Rhttps://blog.csdn.net/qq_36242312/article/details/105738935 一、可见性/遮挡（上节遗留） 1.1 画家算法（油画）先画远处，再画近处，遮挡住远处 1...
- 在拼图游戏中，我们会得到很多的小图像，然后正确组装它们以形成大的完整的图像，但是我们是怎么完成这个过程的呢？我们可不可以将相同的理论投影在计算机中让计算机也可以完成拼图游戏？如果计算机有这样的能力，我们就可以给计算机提供很多自然风光的真实图像，然后计算机会将这些图像拼接成一个大图像。再想想如果这个场景应用在建筑物或任何结构，为计算机提供大量图片，计算机又如何创建3模型呢？ 在拼图游戏中，我们会得到很多的小图像，然后正确组装它们以形成大的完整的图像，但是我们是怎么完成这个过程的呢？我们可不可以将相同的理论投影在计算机中让计算机也可以完成拼图游戏？如果计算机有这样的能力，我们就可以给计算机提供很多自然风光的真实图像，然后计算机会将这些图像拼接成一个大图像。再想想如果这个场景应用在建筑物或任何结构，为计算机提供大量图片，计算机又如何创建3模型呢？
- 经过上一节中”模板匹配”的了解，是不是发现我们有点儿目标检测的雏形了呢？这一部分说的霍夫线变换也是一个不断深入的关键点。如果可以如果可以用数学形式表示形状，则霍夫变换是一种检测任何形状的流行技术，即使形状有些破损或变形，也可以检测出形状，我们将看到它**如何作用于一条线** 经过上一节中”模板匹配”的了解，是不是发现我们有点儿目标检测的雏形了呢？这一部分说的霍夫线变换也是一个不断深入的关键点。如果可以如果可以用数学形式表示形状，则霍夫变换是一种检测任何形状的流行技术，即使形状有些破损或变形，也可以检测出形状，我们将看到它**如何作用于一条线**
- 一般来说凸曲线都是凸出或平坦的曲线，如果在内部凸出了（凹进去了）我们就称其为凸性缺陷，OpenCV提供了一个方法cv.convexityDefects() 这个函数返回一个数组，其中每行包含这些值-【起点，终点，最远点，到最远点的近似距离】，我们可以用图像把它形象化，我们画一条连接起点和终点的线，然后在最远处画一个圆 一般来说凸曲线都是凸出或平坦的曲线，如果在内部凸出了（凹进去了）我们就称其为凸性缺陷，OpenCV提供了一个方法cv.convexityDefects() 这个函数返回一个数组，其中每行包含这些值-【起点，终点，最远点，到最远点的近似距离】，我们可以用图像把它形象化，我们画一条连接起点和终点的线，然后在最远处画一个圆
- 万变不离其宗在学习OpenCV中的轮廓之前，我们先来了解一下什么是轮廓，轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点（沿边界）的曲线，轮廓是用于形状分析以及对象及检测和识别的有用工具 万变不离其宗在学习OpenCV中的轮廓之前，我们先来了解一下什么是轮廓，轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点（沿边界）的曲线，轮廓是用于形状分析以及对象及检测和识别的有用工具
- 咱就是说注终于到三维计算机视觉部分了，本篇内容主要先浅谈一下三维计算机视觉的基本概念和应用，在后续我们会好好学学三维重建hiahiahia~ 咱就是说注终于到三维计算机视觉部分了，本篇内容主要先浅谈一下三维计算机视觉的基本概念和应用，在后续我们会好好学学三维重建hiahiahia~
- 首先我们来看看什么是图像梯度：图像梯度可以把图像看作二维离散函数，图像梯度就是这个二维函数的求导，图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来实现的 首先我们来看看什么是图像梯度：图像梯度可以把图像看作二维离散函数，图像梯度就是这个二维函数的求导，图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来实现的
- 图像拼接、配准与美化，从涉及的多个知识点出发，结合代码实践加深理解 图像拼接、配准与美化，从涉及的多个知识点出发，结合代码实践加深理解
- 详解Windows环境下，VS2019配置OpenCV的步骤，图文详解，亲测可用 详解Windows环境下，VS2019配置OpenCV的步骤，图文详解，亲测可用
- 一个小小的图像虚化特效，背后牵扯出光学成像的各种原理，构建了计算机视觉模型的地基。正如我们每个人一样，也许你觉得自己很渺小，说不定也是别人的中流砥柱呢！ 一个小小的图像虚化特效，背后牵扯出光学成像的各种原理，构建了计算机视觉模型的地基。正如我们每个人一样，也许你觉得自己很渺小，说不定也是别人的中流砥柱呢！
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- 在生活中，透视现象很常见，其物理本质是光的直线传播。由于人眼与相机在捕获图像时均存在透视现象，因此计算机几何基于透视空间进行研究。本节介绍透视变换原理 在生活中，透视现象很常见，其物理本质是光的直线传播。由于人眼与相机在捕获图像时均存在透视现象，因此计算机几何基于透视空间进行研究。本节介绍透视变换原理
- 1 理论基础考虑如图1所示的一个变换，即将点P经过一个运算映射f映射成点Q。下面解释如果现在已知了P和Q的坐标，应该如何求出这个变换f图1直观地，写出代数方程：{x′= a1x+a2y+txy′= b1x+b2y+ty \left\{\begin{aligned}x' & = \ a_1 x+a_2 y+t_x\\y '& = \ b_1 x+b_2 y+t_y\\\end{aligne... 1 理论基础考虑如图1所示的一个变换，即将点P经过一个运算映射f映射成点Q。下面解释如果现在已知了P和Q的坐标，应该如何求出这个变换f图1直观地，写出代数方程：{x′= a1x+a2y+txy′= b1x+b2y+ty \left\{\begin{aligned}x' & = \ a_1 x+a_2 y+t_x\\y '& = \ b_1 x+b_2 y+t_y\\\end{aligne...
- 1 算法原理提出此算法的背景是基于图片的缩放，在图片缩放的过程中，实质上就是将原图像像素矩阵像素值，填到目标图像像素矩阵中，目标图像像素矩阵可能比原图像像素矩阵大（图片放大），也可能小（图片缩小）。我们假设图片的宽(WidthWidthWidth)和高(HeightHeightHeight)是按同比例缩放的，那么srcXsrcWidth=dstXdstWidth\frac{srcX}{sr... 1 算法原理提出此算法的背景是基于图片的缩放，在图片缩放的过程中，实质上就是将原图像像素矩阵像素值，填到目标图像像素矩阵中，目标图像像素矩阵可能比原图像像素矩阵大（图片放大），也可能小（图片缩小）。我们假设图片的宽(WidthWidthWidth)和高(HeightHeightHeight)是按同比例缩放的，那么srcXsrcWidth=dstXdstWidth\frac{srcX}{sr...
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