本篇文章用来记录花一天时间将扩展模块加入opencv，为了避免大家迷路，特写此博客帮助大家顺利搞定opencv扩展模块版本：VS2017、CMake3.12.3、OpenCV3.4.7安装OpenCV时的环境配置以及扩展模块的编译对于多数新手来说都是令人头疼的问题，希望通过这篇文章可以帮助新手们一次搞定OpenCV的安装与扩展模块编译问题。第一步：安装软件1、安装VS2017，在微软官网可...

本篇文章用来记录近期学习双目视觉定位的收获，后续我将随着不断深入学习对文章进行补充　　视觉是人类感知外界环境信息的重要途径，其中人类约有80%的环境信息是通过双眼获取的。双目视觉系统是典型的类人视觉模型，可以很好的解决物体的识别与定位问题。　　双目视觉定位的实现主要分为以下几个内容:1. 摄像机标定目的　　确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机...

此文章记录如何在ubuntu下部署yolov5网络，并训练自己的数据集环境：ubuntu16.04+Pycharm+Pytorch1.7.1+Cuda10.1具体如何在ubuntu下配置深度学习环境，可以参照此篇博客一、配置环境并运行例程下载yolov5下载地址：github链接下载方式：进入github页面，点击右上角的code，复制图中网址。在目标文件夹中打开终端（进入目标文件夹中右键点击弹出

四、像素操作（读写像素、修改像素值）1、遍历图像像素int height = gray_src.rows;//获取图像行数int width = gray_src.cols;//获取图像列数for (int row = 0; row < height; row++) {//遍历图像各个像素点的像素值for (int col = 0; col < width; col+...

在本篇文章中，我将分析和定位精度相关的几个参数对定位精度的影响双目视觉系统已经被广泛应用在很多领域，但其定位精度仍难以满足工业要求。为了进一步提高它的精度，可以限制一些参数，使参数在这些范围内可以达到最佳精度。现在需要做的便是找到这些参数，并分析每一个参数和可能的误差之间的系。本篇文章将分析影响精度的7个参数，并将其分为两大类：第一类是系统结构参数（包括基线距离B，摄像机焦距，光轴和基线间的角..

这里我使用的分别是Ubuntu16.04、pytorch1.6.0、anaconda3、pycharm，其中在pytorch中选择的cuda版本为9.2为什么深度学习很多使用linux虚拟机和双系统的区别关于anaconda的介绍为什么深度学习和神经网络需要GPUcuda和cudnn在安装之前，有必要解释一下各部分的意义操作系统：linux和windows都属于操作系统。我使用的系统是Ubuntu

这里我使用的分别是Ubuntu16.04、pytorch1.6.0、anaconda3、pycharm，其中在pytorch中选择的cuda版本为9.2为什么深度学习很多使用linux虚拟机和双系统的区别关于anaconda的介绍为什么深度学习和神经网络需要GPUcuda和cudnn在安装之前，有必要解释一下各部分的意义操作系统：linux和windows都属于操作系统。我使用的系统是Ubuntu

十六、Sobel算子1、卷积应用-图像边缘提取边缘是什么—是像素值发生跃迁的地方，是图像的显著特征之一，在图像特征提取、对象检测、模式识别等方面都有重要作用。如何捕捉/提取边缘—对图像求它的一阶导数，delta=f(x)-f(x-1)，delta越大，说明像素在X方向变化越大，边缘信号越强。不知道怎么求导不要紧，Sobel算子帮忙解决，卷积操作。2、Sobel算子是离散微分算子...