getStructuringElement函数会返回指定形状和尺寸的结构元素。Mat getStructuringElement(int shape, Size esize, Point anchor = Point(-1, -1));这个函数的第一个参数表示内核的形状，有三种形状可以选择。矩形：MORPH_RECT;交叉形：MORPH_CROSS;椭圆形：MORPH_ELL...

Rect函数参数列表如下：Rect(int _x,int _y,int _width,int _height);int_x和int_y: 代表左上角点的坐标。int_width和int_height:代表需要裁剪区域的尺寸 。#include "opencv.hpp"using namespace std;using namespace cv;int main(){M...

最近研究图像边界跟踪的相关算法，看了一些论文，得到一些相关的算法知识，与大家分享。Square算法为了提取图案的边界，首先，对给定的数字图像，即在网格平面白像素背景上的一组黑色像素，我们需要找到一个黑色边界像素，并把它作为跟踪的“开始”点。算法将从该“开始”点出发来完成对边界的跟踪。具体过程如下：（1）每当发现自己站在一个黑色的像素，则向左进入相邻的像素；（2）每当发现自己

一、背景与意义         点云数据能够以较小的存储成本获得物体准确的拓扑结构和几何结构，因而获得越来越广泛的关注。在实际的采集过程中，因为被测物体尺寸过大，物体表面被遮挡或者三维扫描设备的扫描角度等因素，单次的扫描往往得不到物体完整的几何信息。因此，为了获得被测物体的完整几何信息，就需要将不同视角即不同参考坐标下的两组或者多组点云统一到统一坐标系下，进行点云的配准。在配准算法中，研究者使用最

摩尔领域也称为8邻域或者间接邻域。摩尔邻域跟踪算法的基本思想：找到一个黑色像素，并将它定为你的起始像素。（定位一个起始像素可以以多种方式来完成的；我们将从网格的左下角开始，自下而上扫描每一列像素，从最左向右的每列像素，直到遇到一个黑色的像素，我们将其作为我们的起始像素）。总的想法如下图所示：每次遇到黑色像素，将设置为当前边界像素点，然后原路返回到先前到达的白色像素，

1.简介：       一维Otsu算法有计算简洁、稳定、自适应强等优点，被广泛用于图像分割中。但一维Otsu算法没有考虑图像像素点之间的关系，当图像中有噪声时，会导致分割的效果不理想。因此，刘健庄等人在1993年提出了二维的Otsu算法，提升了算法的抗噪声能力。2.算法思想：       同时考虑像素的灰度值分布和它们邻域像素的平均灰度值分布，因此形成的阈值是一个二维矢量，最佳的阈值在一个二维的

一、目标为了更好的处理自研开发板上的程序的崩溃问题，需要记录程序的崩溃日志，生成coredump文件。二、问题在自研开发板上用ulimit -c 设置了core file size的大小，以及在/proc/sys/kernel/core_pattern修改了coredump文件生成路径之后，还是无法生成coredump文件。三、原因分析在虚拟机上做上述设置，是可以生成coredump文件的，因此考

使用nlohmann库实现Json数据转为protobuf数据。核心代码如下，代码细节咨询可以留言：int json2pb(const std::string& json,Message* msg){Json j=Json::parse(json);int ret=parse_json(j,msg); //解析jsonstd::cout<<"msg信息："<<msg