本文介绍了三维投影算法及其在图像矫正中的应用。主要内容包括四种投影方法（柱面、球面、组合及抛物线投影），重点阐述了圆柱内壁投影的坐标转换和展开公式。针对摄像头安装姿态问题，详细推导了偏航、俯仰和翻滚的旋转矩阵。通过实际案例展示了如何通过调整焦距、俯仰角和翻滚角将拼接图像矫正为正常视角，并创新性地提出利用AI跟踪系统实现虚拟云台功能。最后讨论了算法优化方案，将矩阵运算、编解码全部在GPU显存中完成以

本文介绍了三维投影算法及其在图像矫正中的应用。主要内容包括四种投影方法（柱面、球面、组合及抛物线投影），重点阐述了圆柱内壁投影的坐标转换和展开公式。针对摄像头安装姿态问题，详细推导了偏航、俯仰和翻滚的旋转矩阵。通过实际案例展示了如何通过调整焦距、俯仰角和翻滚角将拼接图像矫正为正常视角，并创新性地提出利用AI跟踪系统实现虚拟云台功能。最后讨论了算法优化方案，将矩阵运算、编解码全部在GPU显存中完成以

目标识别答卷答案，识别准号证号码，识别姓名识别试卷类别试卷是有标记的，如试卷上方的黑框，排序结构，使用c++的标准排序算法struct Ruley {bool operator()(const Rect &a1, const Rect &a2) {return (a1.y) < (a2.y);}};```c```cvoid findpos(Mat img){Mat gray,

opencv 取灰度图颜色范围有时候需要取opencv的灰度图颜色范围int main(){cv::Mat src = cv::imread("lines.jpg", 1);cvtColor(src, g_gray, COLOR_BGR2GRAY);//cv::calcHist()g_dst.create(g_gray.size(), CV_8U);ImageStretchByHistogram(

opencv 三维重建基础

在Mat矩阵类的成员函数中copyTo(roi , mask)函数是非常有用的一个函数，尤其是后面的mask可以实现蒙版的功能，我们用几个实例来说明它的作用。我们要注意mask的数据类型，必须是CV_8U，且通道数或者是1，或者与roi一致。int main(){Mat img1=imread(“D:/CodeWork/MyImage/baboon.jpg”,0);Mat img2=imread(

opencv 的hsv 和变换效果原图比较暗淡，我们需要调整他的亮度来做变换来看清楚这幅图知识点：通道0 channels[0]是色调通道1 channels[1]是饱和度通道2 channels[2]是亮度实际上亮度就是灰度图hsv图是根据颜色变换而来，中间这幅图实际上就是灰度图，我们可以为灰度图调整，从而在合并来做，不过今天我们直接使用opencv的saturate_cast更为方便int m

很简单，直接复制代码使用，：）#include "stdafx.h"#include <sapi.h> //导入语音头文件#include <sphelper.h>#include <iostream>using namespace std;#pragma comment(lib,"sapi.lib") //导入语音头文件库voidMSSSpeak(LPCTST

1 建立线性模型使用RTP 包发送RTCP包回馈拿到延时时间，计算抖动，什么是抖动呢，多个数据包之间的延时不相同就叫抖动，非常简单，第一次发送延时20ms， 第二次发送延时10ms， 第三次发送延时 15ms，抖动约为5毫秒，如果抖动的数据增多，是可以给抖动增加一个模型验算的。Google Congestion Control（WebRTC中所用），SCReAM以及SPROUT算法都是控制算法。a

GB28181系统设计 一 事件设计GB28181系统设计 二 kdtree 算法GB28181系统设计 三 于python通信GB28181系统设计 四横向扩展和纵向扩展脚本化我们想把一些流程设计进脚本，以避免后期的一些修改程序，所以我们必须把一些程序模块化以后一部分注册到脚本里面，一部分调用脚本的函数。这可以做到吗？完全可以。使用lua我们把前面的一些事件来脚本化，除了python，我们使用l