incandescent lamps 白熾燈filament 燈絲tungsten 鎢 halogen 鹵素iodine 碘Xenone lamps 氙燈fluorescent lamps 熒光燈argon 氬Front light: It is oftern refered to as incident light and the light that falls onto the object.Back light: It is also called transmitted light, especially if images of transparant objects are acquired.Dark-field illumination: The light is placed in such a way that most of the light is reflected away from the camera, and only light of certain parts of the object is reflected to the camera.
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下載 Boost C++ Libraries 依照你的Visual Studio 選擇適合的版本boost_1_60_0-msvc-14.0-64.exe
boost_1_60_0-msvc-12.0-64.exe
boost_1_60_0-msvc-11.0-64.exe
boost_1_60_0-msvc-10.0-64.exe
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----------------------------------------新增空白專案設定如下, Series和Type根據實際硬體型號
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問題描述:雙攝影機在使用上, 由於每次抓到裝置索引順序的不同,有可能這一次先抓到cam1, 下次可能先抓到cam2, 因此得想個辦法讓每次抓到的順序一致, 可依照使用者需求來定義先後順序------------------------------------------------------解決方法:
const uint NUM_DEVICES = 2; // 裝置數量 
m_deviceID = new string[NUM_DEVICES]; //實際硬體抓到裝置ID
m_deviceIDUser = new string[NUM_DEVICES]; // 使用者定義裝置ID(由ini檔案載入更新)
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\begin{array}{l} N = \sum _{I, \texttt{mask} (I) \ne 0} 1 \\ \texttt{mean} _c = \frac{\sum_{ I: \; \texttt{mask}(I) \ne 0} \texttt{src} (I)_c}{N} \\ \texttt{stddev} _c = \sqrt{\frac{\sum_{ I: \; \texttt{mask}(I) \ne 0} \left ( \texttt{src} (I)_c - \texttt{mean} _c \right )^2}{N}} \end{array}

meanStdDev[1]Calculates a mean and standard deviation of array elements. C++: void meanStdDev(InputArray src, OutputArray mean, OutputArray stddev, InputArray mask=noArray())
Python: cv2.meanStdDev(src[, mean[, stddev[, mask]]]) → mean, stddev
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  • Viola–Jones object detection[1][7]包含下列四個步驟

    1. Haar Feature Selection
    2. Creating an Integral Image
    3. Adaboost Training
    4. Cascading Classifiers

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    Microsoft 推出許多認知服務相關的API, 這些API工具包含影像處理, 語音辨識, 人工智慧, …可以廣泛應用在各專業領域, 有興趣的人可以去聲請測試, 一窺究竟…https://www.microsoft.com/cognitive-services/----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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    請先參考下面這一篇, 篩選RGB得到顏色範圍內的遮罩

    • RGB顏色範圍內的遮罩應用 Part II

    • ----------------------------------------------------

    • 先來認識inRange函式定義

    • inRange

      Checks if array elements lie between the elements of two other arrays.

      C++: void inRange(InputArray src, InputArray lowerb, InputArray upperb, OutputArray dst)
      Python: cv2.inRange(src, lowerb, upperb[, dst]) → dst
      C: void cvInRange(const CvArr* src, const CvArr* lower, const CvArr* upper, CvArr* dst)
      C: void cvInRangeS(const CvArr* src, CvScalar lower, CvScalar upper, CvArr* dst)
      Python: cv.InRange(src, lower, upper, dst) → None
      Python: cv.InRangeS(src, lower, upper, dst) → None

      Parameters:

      • src – first input array.
      • lowerb – inclusive lower boundary array or a scalar.
      • upperb – inclusive upper boundary array or a scalar.
      • dst – output array of the same size as src and CV_8U type.

      The function checks the range as follows:

      • For every element of a single-channel input array:

        \texttt{dst} (I)= \texttt{lowerb} (I)_0 \leq \texttt{src} (I)_0 \leq \texttt{upperb} (I)_0

      • For two-channel arrays:

        \texttt{dst} (I)= \texttt{lowerb} (I)_0 \leq \texttt{src} (I)_0 \leq \texttt{upperb} (I)_0 \land \texttt{lowerb} (I)_1 \leq \texttt{src} (I)_1 \leq \texttt{upperb} (I)_1

      • and so forth.

      That is, dst (I) is set to 255 (all 1 -bits) if src (I) is within the specified 1D, 2D, 3D, ... box and 0 otherwise.

      When the lower and/or upper boundary parameters are scalars, the indexes (I) at lowerb and upperb in the above formulas should be omitted.

    • ----------------------------------------------------

    接下來, RGB2HSVcolorInRange.hcolorInRange.cpp
    void ImgProc::RGB2HSV()
    {
     Mat dst = RGB2HSV(m_src);
     namedWindow("HSV", CV_WINDOW_NORMAL);
     cv::imshow("HSV", dst);
    }
    Mat ImgProc::RGB2HSV(const Mat& src)
    {
     assert(src.type() == CV_8UC3);
     
     Mat dst;
     cv::cvtColor(src, dst, CV_BGR2HSV);
     return dst;
    }
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    請先參考下面這一篇, 建立所需的編譯環境RGB顏色範圍內的遮罩應用 Part I: Visual Studio 2013編譯環境建構-------------------------------------------------------1. 先建立一個可以接收C# UI丟過來的影像檔案的路徑名稱 imread(filename)2. 利用imshow()顯示影像新增一個header file滑鼠點選Header File(.h)輸入檔名: colorInRange.hGeneral->Common Language Runtime Support
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    首先, 先下載安裝OpenCV2.4.10, 安裝方式請參考下面這篇:Quick Installation for OpenCV 2.4.10 with Visual Studio 2013版本: Visual Studio 2013 and OpenCV 2.4.10 準備建立四種不同屬性管理員專案, 可以方便以後使用OpenCV2.4.10直接下載使用, 免除重複設定include & library環境1. VS2013OpenCV2410X86Release2. VS2013OpenCV2410X86Debug
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  • 先下載OpenCV 2.4.10創建資料夾例如C:\OpenCV\OpenCV2410\
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    到官網下載下載後解壓縮至任何你喜歡的資料夾, 以我筆電為例E:\GLUT\glutdlls37beta先設定專案環境<環境變數>設定, 在Path變數加入GLUT安裝路徑(DLL目錄)如果懶得加入系統變數,則是將E:\GLUT\glutdlls37beta\glut32.dll複製一份至Debug資料夾下就可以正常執行…
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