在OpenCV 中,vector<vector<Point2f>> imagePoints[2];通常用于存储图像中的特征点,尤其是在立体视觉或相机标定等应用中。下面是对这个数据结构的详细说明。 结构解析 vector<vector<Point2f>>: 这是一个二维向量,表示一个向量的向量。 Point2f是一个表示二维点的结构,包含x和y坐标,通常用于表示图像中的特征点。 i
voiddrawLine(Mat &img,//要标记直线的图像vector<Vec2f> lines,//检测的直线数据doublerows,//原图像的行数(高)doublecols,//原图像的列数(宽)Scalar scalar,//绘制直线的颜色intn//绘制直线的线宽){Point pt1, pt2;for(size_ti =0; i < l...
objectPoints :世界坐标系中的点。在使用时,应该输入vector< vector< Point3f > >。 imagePoints :其对应的图像点。和objectPoints一样,应该输入vector< vector< Point2f > >型的变量。 imageSize :图像的大小,在计算相机的内参数和畸变矩阵需要用到; cameraMatrix :内参数矩阵。输入一个Mat cameraMatrix即可。
vector< int > markerIds; vector< vector<Point2f> > markerCorners; cv::aruco::detectMarkers(inputImage, board.dictionary, markerCorners, markerIds); // if at least one marker detected if(markerIds.size() > 0) { std::vector<cv::Point2f> charucoCorners; std::vector<int> charucoIds; cv...
(maxCorners, 1); vector<Point2f> corners; double qualityLevel = 0.01; double minDistance = 10; int blockSize = 3, gradientSize = 3; bool useHarrisDetector = false; double k = 0.04; Mat copy = src.clone(); goodFeaturesToTrack(src_gray, corners, maxCorners, qualityLevel, minDistance, ...
DelaunayCore类中,在获取三角形还有插入矩形点里都用到了泛型模版,主要原因也同上面一样,获取到人脸68个特征点的数据为vector<Point2f>,而凸包的数据为vector<Point>,如果按两个不同的类型计算获取三角形,就要写两个函数,这里直接用泛型的方式就直接写一个函数同时调用即可。
C++ cv::Mat cv::getAffineTransform(const cv::Point2f *src, const cv::Point2f *dst)获取仿射矩阵,实现仿射操作。 C++ void cv::warpAffine( cv::InputArray src, cv::OutputArray dst, cv::InputArray M, cv::Size dsize, int flags = 1, int borderMode = 0, const cv::Scalar &borderValue ...
第三个参数corners,用于存储检测到的内角点图像坐标位置,一般用元素是Point2f的向量来表示:vector<Point2f> image_points_buf; 第四个参数flage:用于定义棋盘图上内角点查找的不同处理方式,有默认值。 3. 对每一张标定图片,进一步提取亚像素角点信息 为了提高标定精度,需要在初步提取的角点信息上进一步提取亚像素信息...
vector<vector<Point2f>> imagePoints; vector<vector<Point3f>> objectPoints; TermCriteria criteria = TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::MAX_ITER,30,0.001); intnumCornersHor =7; intnumCornersVer =7; intnumSquares =50; vector<Point3f> obj; ...
std::vector<cv::Vec2f>lines;cv::HoughLines(dst,lines,1,CV_PI/180,100);//对dst Mat对象进行Hough直线检测操作,输出结果保存在lines中std::vector<cv::Vec3f>circles;cv::HoughCircles(dst,circles,CV_HOUGH_GRADIENT,1,src.rows/8,200,100,0,0);//对dst Mat对象进行Hough圆检测操作,输出结果保存在...