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e2aecbc985
commit
55301985ad
@ -44,8 +44,21 @@ source ~/.bashrc
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```python
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# 图像二值化
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def threshold(self):
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src = self.cv_read_img(self.src_file)
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if src is None:
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return
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gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)
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||||
```text
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||||
# 这个函数的第一个参数就是原图像，原图像应该是灰度图。
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# 第二个参数就是用来对像素值进行分类的阈值。
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# 第三个参数就是当像素值高于（有时是小于）阈值时应该被赋予的新的像素值
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||||
# 第四个参数来决定阈值方法，见threshold_simple()
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||||
# ret, binary = cv.threshold(gray, 127, 255, cv.THRESH_BINARY)
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||||
ret, dst = cv.threshold(gray, 127, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)
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||||
self.decode_and_show_dst(dst)
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||||
```
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167
matlab标定参数.md
167
matlab标定参数.md
@ -8,14 +8,8 @@
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| 0 | 6.651309839828123e+03 | 5.358189824761293e+02 |
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| 0 | 0 | 1 |
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## 畸变
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| 0 | 1 |
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| ---- | ---------------------- |
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| k1 | 15.417476643365749 |
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@ -48,3 +42,164 @@
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```
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## h20t-wide
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### matlab相机内参
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| 0 | 1 | 2 |
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||||
| --------------------- | --------------------- | --------------------- |
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||||
| 1.031702877495456e+03 | 0 | 7.218195236014553e+02 |
|
||||
| 0 | 1.031973212074951e+03 | 5.237434637031985e+02 |
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||||
| 0 | 0 | 1 |
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||||
### matlab畸变
|
||||
|
||||
| 0 | 1 |
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| ---- | ------------------ |
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| k1 | 0.395601113675025 |
|
||||
| k2 | 1.821800287761213 |
|
||||
| p1 | -0.002359010285514 |
|
||||
| p2 | 0.001310912112583 |
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||||
| k3 | 2.440065871569540 |
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||||
### matlab code
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||||
```java
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||||
if (model == Model.MATRICE_300_RTK) {
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||||
cameraMatrix = new Mat(3, 3, CvType.CV_64FC1) {
|
||||
{
|
||||
put(0, 0, 1.031702877495456e+03, 0, 7.218195236014553e+02);
|
||||
put(1, 0, 0, 1.031973212074951e+03, 5.237434637031985e+02);
|
||||
put(2, 0, 0, 0, 1);
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
distCoeffs = new Mat(5, 1, CvType.CV_64FC1) {
|
||||
{
|
||||
put(0, 0, 0.395601113675025);
|
||||
put(1, 0, 1.821800287761213);
|
||||
put(2, 0, -0.002359010285514);
|
||||
put(3, 0, 0.001310912112583);
|
||||
put(4, 0, 2.440065871569540);
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
```
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||||
### opencv相机内参
|
||||
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||||
| 0 | 1 | 2 |
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| -------------- | -------------- | -------------- |
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||||
| 1.03309006e+03 | 0 | 7.21136602e+02 |
|
||||
| 0 | 1.03340179e+03 | 5.22873022e+02 |
|
||||
| 0 | 0 | 1 |
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||||
### opencv畸变
|
||||
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| 0 | 1 |
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||||
| ---- | --------------- |
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||||
| k1 | 3.92926049e-01 |
|
||||
| k2 | -1.79059043e+00 |
|
||||
| p1 | -2.31264466e-03 |
|
||||
| p2 | -1.31495457e-03 |
|
||||
| k3 | 2.35399874e+00 |
|
||||
|
||||
### opencv code
|
||||
```java
|
||||
if (model == Model.MATRICE_300_RTK) {
|
||||
cameraMatrix = new Mat(3, 3, CvType.CV_64FC1) {
|
||||
{
|
||||
put(0, 0, 1.03309006e+03, 0, 7.21136602e+02);
|
||||
put(1, 0, 0, 1.03340179e+03, 5.22873022e+02);
|
||||
put(2, 0, 0, 0, 1);
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
distCoeffs = new Mat(5, 1, CvType.CV_64FC1) {
|
||||
{
|
||||
put(0, 0, 3.92926049e-01);
|
||||
put(1, 0, -1.79059043e+00);
|
||||
put(2, 0, -2.31264466e-03);
|
||||
put(3, 0, -1.31495457e-03);
|
||||
put(4, 0, 2.35399874e+00);
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## h20-wide
|
||||
### matlab相机内参
|
||||
|
||||
| 0 | 1 | 2 |
|
||||
| --------------------- | --------------------- | --------------------- |
|
||||
| 1.044519539602912e+03 | 0 | 6.972195526483131e+02 |
|
||||
| 0 | 1.044812413150267e+03 | 5.401129532084527e+02 |
|
||||
| 0 | 0 | 1 |
|
||||
|
||||
### matlab畸变
|
||||
|
||||
| 0 | 1 |
|
||||
| ---- | ---------------------- |
|
||||
| k1 | 0.364115622764920 |
|
||||
| k2 | 1.536252491565715 |
|
||||
| p1 | -9.228759331583879e-04 |
|
||||
| p2 | -0.001232457536218 |
|
||||
| k3 | 1.892321165817003 |
|
||||
|
||||
### matlab code
|
||||
```java
|
||||
if (model == Model.MATRICE_300_RTK) {
|
||||
cameraMatrix = new Mat(3, 3, CvType.CV_64FC1) {
|
||||
{
|
||||
put(0, 0, 1.044519539602912e+03, 0, 6.972195526483131e+02);
|
||||
put(1, 0, 0, 1.044812413150267e+03, 5.401129532084527e+02);
|
||||
put(2, 0, 0, 0, 1);
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
distCoeffs = new Mat(5, 1, CvType.CV_64FC1) {
|
||||
{
|
||||
put(0, 0, 0.364115622764920);
|
||||
put(1, 0, 1.536252491565715);
|
||||
put(2, 0, -9.228759331583879e-04);
|
||||
put(3, 0, -0.001232457536218);
|
||||
put(4, 0, 1.892321165817003);
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
### opencv相机内参
|
||||
|
||||
| 0 | 1 | 2 |
|
||||
| -------------- | -------------- | -------------- |
|
||||
| 1.04447865e+03 | 0 | 6.96263376e+02 |
|
||||
| 0 | 1.04474733e+03 | 5.39167804e+02 |
|
||||
| 0 | 0 | 1 |
|
||||
|
||||
|
||||
### opencv畸变
|
||||
|
||||
| 0 | 1 |
|
||||
| ---- | --------------- |
|
||||
| k1 | 3.63236533e-01 |
|
||||
| k2 | -1.53128654e+00 |
|
||||
| p1 | -9.46646880e-04 |
|
||||
| p2 | -1.18548317e-03 |
|
||||
| k3 | 1.88324325e+00 |
|
||||
|
||||
### opencv code
|
||||
```java
|
||||
if (model == Model.MATRICE_300_RTK) {
|
||||
cameraMatrix = new Mat(3, 3, CvType.CV_64FC1) {
|
||||
{
|
||||
put(0, 0, 1.03309006e+03, 0, 7.21136602e+02);
|
||||
put(1, 0, 0, 1.03340179e+03, 5.22873022e+02);
|
||||
put(2, 0, 0, 0, 1);
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
distCoeffs = new Mat(5, 1, CvType.CV_64FC1) {
|
||||
{
|
||||
put(0, 0, 3.63236533e-01);
|
||||
put(1, 0, -1.53128654e+00);
|
||||
put(2, 0, -9.46646880e-04);
|
||||
put(3, 0, -1.18548317e-03);
|
||||
put(4, 0, 1.88324325e+00);
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
19
远程桌面.md
Normal file
19
远程桌面.md
Normal file
@ -0,0 +1,19 @@
|
||||
# 远程桌面
|
||||
|
||||
## rustdesk
|
||||
|
||||
| 项目 | 公司电脑 | 家里电脑 | UWB 电脑 |
|
||||
| ---- | ---------- | -------- | -------- |
|
||||
| id | 29 078 604 | | |
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| 密码 | wujinhui | | |
|
||||
| | | | |
|
||||
|
||||
## 向日葵
|
||||
|
||||
|
||||
| 项目 | 公司电脑 | 家里电脑 | UWB 电脑 |
|
||||
| ---- | ---------- | -------- | -------- |
|
||||
| id |496 782 610 | | |
|
||||
| 密码 | wujinhui | | |
|
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| | | | |
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