msvcp140d.dll、concrt140d.dll、ucrtbased.dll等4个opencv要用的库文件

opencv缺少这几个文件无法编译cuda。

利用OpenCV开源视觉库来获取通过硬件解码的RGB图像，避免了通过调用AndroidCamera得到图像再转码为RGB格式，提高了系统的实时性。
然后对采集的图像进行高斯滤波和形态学变换。
最后对预处理后的图像进行Canny取边缘操作，利用Hough变换取得道路边缘直线组，在摄像头相对道路的偏转角度在一定范围的条件下，将边缘直线分为左右两组，之后对两组直线利用最小二乘法拟合得到两条道路边缘性，然后得到道路中心线及其位置，该信息可以通过串口\wifi\蓝牙等输出到控制器，以便控制器对小车或飞机的飞行姿态进行调整。

LM算法介绍：牛顿法需要时刻计算H矩阵，即二阶导数信息，是很麻烦的一件事情，LM算法的核心思想就是用雅可比矩阵（易计算）代替H矩阵的计算，使得优化效率有了提升，文档包括了Matlab/Opencv实现案例

各标定步骤实现方法1计算标靶平面与图像平面之间的映射矩阵计算标靶平面与图像平面之间的映射矩阵，计算映射矩阵时不考虑摄像机的成像模型，只是根据平面标靶坐标点和对应的图像坐标点的数据，利用最小二乘方法计算得到[[ix]].2求解摄像机参数矩阵由计算得到的标靶平面和图像平面的映射矩阵得到与摄像机内部参数相关的基本方程关系，求解方程得到摄像机内部参数，考虑镜头的畸变模型，将上述解方程获得的内部参数作为初值，进行非线性优化搜索，从而计算出所有参数的准确值[[x]].3求解左右两摄像机之间的相对位置关系设双目视觉系统左右摄像机的外部参数分别为Rl,Tl,与Rr,Tr,，即Rl,Tl表示左摄像机与世界坐标系的相对位置，Rr,Tr表示右摄像机与世界坐标系的相对位置[[xi]]。
因此，对于空间任意一点，如果在世界坐标系、左摄像机坐标系和右摄像机坐标系中的坐标分别为Xw,,Xl,Xr，则有:Xl=RlXw+Tl;Xr=RrXw+Tr.因此，两台摄像机之间的相对几何关系可以由下式表示R=RrRl-1;T=Tr-RrRl-1Tl在实际标定过程中，由标定靶对两台摄像机同时进行摄像标定，以分别获得两台摄像机的内、外参数，从而不仅可以标定出摄像机的内部参数，还可以同时标定出双目视觉系统的结构参数[xii]。
由单摄像机标定过程可以知道，标定靶每变换一个位置就可以得到一组摄像机外参数:Rr,Tr,与Rl,Tl，因此，由公式R=RrRl-1;T=Tr-RrRl-1Tl，可以得到一组结构参数R和T

张正友相机标定Opencv实现，附棋盘格打印pdf和10张手机相机拍摄标定图、20张摄像头拍摄标定图。
包含完整的VS2015工程代码，有详细的注释说明，一键运行。
实现了相机标定、输出相机内参、外参、旋转和平移矩阵、标定效果评价、以及使用标定结果对原始棋盘图进行矫正。
标定结果与Matlab的非常接近

基于opencv和tkinter的图像处理系统1.0，是用python语言进行编写，亲测有效。
主体思想来源于：李立宗老师的opencv编成案例详解。
制作该系统其主要目的是给初学图像处理的学生提供一些直观的印象。
当然系统存在不足：1.无法保存处理后生成的图片；
2.由于对窗口进行了限定，输入的图像最好为250*250，这样刚好显示。
希望有感兴趣的同学，下载交流学习，代码里面有我的QQ邮箱。
本人初学，编程技术有限，代码可读性一般，也希望多批评指正，多多交流。
当然运行该代码，一些必要的安装包是必不可少的，如果无法运行，也可以联系我哦~！

（序列图像）16位转8位（OpenCV），可以用来操作序列图像

基于openCV开源库做的，运用相关系数匹配的原理进行了影像的匹配，代码简洁，精确度高

误差约为0.03像素点，代码修改中解释，文件包含标定图和标定结果文件，可自行修改。
可获取相机内外参数，取其中一幅图的旋转向量和平移向量，即为外参

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。