NVIDIA Jetson OpenCV开发实战教程（下）

第七课

使用级联分类器检测图像中的对象。实现高维函数并存储评估参数，以便使用预装配HAAR分类器检测人脸。然后，为了避免误报，应用归一化函数并重试检测器。分类器实验和创建您自己的一组评估参数将通过OpenCV在线文档进行讨论。

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第八课

使用Hough变换检测视频流中的线和圆。调用canny-edge检测器，然后使用HoughLines函数尝试输出图像上的各个点，以检测线段和闭合循环。这些线和圆以矢量形式返回，然后在输入图像的顶部绘制。调整圆检测器的参数以避免误报；开始应用高斯模糊，类似于第4课的步骤。

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第九课

学习如何校准相机以消除径向畸变，以获得精确的计算机视觉和视觉里程。利用针孔相机的概念，对大多数廉价的消费相机进行建模。使用带有棋盘图案的若干图像，检测校准图案的特征，并存储图案的角。利用一系列图像，设置世界空间和图像空间之间的非线性关系的变量。最后，应用旋转、平移和畸变系数来修改输入图像，使得输入相机馈送将匹配针孔相机模型，以小于误差像素。最后，回顾一下精确单眼校准的技巧。