一、背景 1.1概念定义我们这里想要实现的图像拼接，既不是如题图1和2这样的“图片艺术拼接”，也不是如图3这样的“显示拼接”，而是实现类似“BaiDU全景”这样的全部的或者部分的实际场景的重新回放。对于图像拼接的流程有很多定义方式，本教程中主要介绍实现主流方法，总结梳理如下：图像采集->投影变换->特征点匹配->拼接对准->融合->反投影图像采集不仅仅指的是普通的图
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2024-05-09 09:42:07
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总述问题：现在手上有两幅图像，我们希望把这两副图像进行在图像的公共区域内进行拼接，该如何实现？图像拼接算法大概步骤：使用特征点检测算法计算出特征点和特征描述符； - 特征点检测算法有：sift surf orb fast lbp等 - 这些算法都同属于一个父类，并且父类的方法里有：creat()、detectAndCompute（）直接调用进行图像匹配 - 图像匹配算法里有BFMatcher（暴力
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2024-03-20 15:31:28
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文章目录前言一、程序主要架构二、程序实现原理1.sift特征点匹配算法2.ransac误匹配剔除三.代码实现过程总结 前言opencv库是python中重要的图像处理库，也被称为计算机视觉开发库，这篇文章我们用利用opencv库来实现全景图像的拼接，总体上来说包含sift匹配和ransac误匹配剔除两大模块，那么话不多说，我们开始今天的正题。一、程序主要架构为了大家开始就有一个清晰的认知，首先介
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2024-06-10 15:28:59
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0. 引言 图1,2,3. 两张图片的拼接 图像拼接是计算机视觉中一个有趣的领域，它把来自多个不同视角相机的图像变换到同一视角下，无缝拼接成一张宽视野图像（比如360度全景图，甚至360度*180度的球面全景）。上图所示，即为两张图像的拼接，结果基本是完美的。 需要注意的是，由于相机各自的指向角度不一样，因此两图片中来自同样场景的部分并不能够通过平移图像而完全重合。比如上图中那栋带
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2024-05-21 11:07:56
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图像拼接在实际的应用场景很广，比如无人机航拍，遥感图像等等，图像拼接是进一步做图像理解基础步骤，拼接效果的好坏直接影响接下来的工作，所以一个好的图像拼接算法非常重要。再举一个身边的例子吧，你用你的手机对某一场景拍照，但是你没有办法一次将所有你要拍的景物全部拍下来，所以你对该场景从左往右依次拍了好几张图，来把你要拍的所有景物记录下来。那么我们能不能把这些图像拼接成一个大图呢？我们利用opencv就可
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2023-11-02 23:00:58
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本人小白，感谢大神总结 全景视频是一种利用360 度全景图象建立虚拟环境的新方法。全景图象是通过将普通照相机拍照到的边界部分重叠的图象进行拼接而创建的。可以利用图象重叠部分对应像素的相似性, 通过采用一种行之有效的拼接算法, 使得到的图象无缝平滑。图像拼接是计算机视觉中的重要分支，它是将两幅以上的具有部分重叠的图像进行无缝拼接从而得到较高分辨率或宽视角的图像。目前成形算法原理大致如下： 1、频率域
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2024-08-06 11:46:47
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事例图片 算法实现步骤 1、实现stitcherclass Stitcher:
# 拼接函数
def stitch(self, images,
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2023-11-06 22:37:55
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文章目录前言实现方法实现代码直接拼接加权处理总结 前言 图像拼接(Image Stitching)是一种利用实景图像组成全景空间的技术，它将多幅图像拼接成一幅大尺度图像或360度全景图，接可以看做是场景重建的一种特殊情况，其中图像仅通过平面单应性进行关联。图像拼接在运动检测和跟踪，增强现实，分辨率增强，视频压缩和图像稳定等机器视觉领域有很大的应用。 图像拼接的输出是两个输入图像的并集。通常
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2023-10-27 00:36:55
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文章目录前言完整源码一、效果展示1.山体拼接效果（3张原图）2.建筑拼接效果（5张原图）3.房间图像拼接（3张原图）二、使用步骤1.引入库2.主体函数总结 前言图像拼接是将同一场景的多个重叠图像拼接成较大的图像的一种方法，在医学成像、计算机视觉、卫星数据、军事目标自动识别等领域应用广泛。图像拼接的输出是两个输入图像的并集。 所谓图像拼接就是将两张有共同拍摄区域的图像无缝拼接在一起。这种应用可应用
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2023-07-12 22:13:20
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一，函数：实现两幅图像线性（不同系数下）的融合涉及到Opencv中两个关键的方法：addWeighted()和createTrackbar()addWeighted方法：void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2,double beta, double gamma, OutputArray dst, int dty
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2024-03-26 18:05:54
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【OpenCV学习】（十一）图像拼接实战背景图像拼接可以应用到手机中的全景拍摄，也就是将多张图片根据关联信息拼成一张图片；实现步骤1、读文件并缩放图片大小；2、根据特征点和计算描述子，得到单应性矩阵；3、根据单应性矩阵对图像进行变换，然后平移；4、图像拼接并输出拼接后结果图；一、读取文件第一步实现读取两张图片并缩放到相同尺寸；代码如下：img1 = cv2.imread('map1.png')
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2023-07-13 15:19:54
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#Stitcher类与detail命名空间 OpenCV提供了高级别的函数封装在Stitcher类中，使用很方便，不用考虑太多的细节。低级别函数封装在detail命名空间中，展示了OpenCV算法实现的很多步骤和细节，使熟悉如下拼接流水线的用户，方便自己定制。可见OpenCV图像拼接模块的实现是十分精密和复杂的，拼接的结果很完善，但同时也是费时的，完全不能够实现实时应用。我在研究detail源码时
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2024-05-30 06:52:04
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基于SURF特征的图像与拼接技术的研究和实现（一） 一直有计划研究实时图像拼接，但是直到最近拜读西电2013年张亚娟的《基于SURF特征的图像与拼接技术的研究和实现》
原创
2022-01-12 17:29:11
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编译运行：运行环境：Ubuntu 18链接库：VLFeat&&CImg编译命令：g++ -o test main.cpp ImageStitching.cpp ImageStitching.h -lpthread -l X11 -Lglnxa64/ -lvl -O3 -std=c++11(linux下编译比较简单，只需将CImg.h文件和用到的vl库放在同目录下，但是要将libvl
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2023-11-26 12:31:03
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拼接图片- 图像矩阵变换 scikit-learn -sklearn MiniBatchKMeans PCA K-means
Opencv 拼接图片读取文件夹下图片，并拼接图片代码示例#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: UTF-8 -*-
import cv2
import numpy as np
impor
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2024-07-04 18:09:42
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之前折腾过一段时间配准发现自己写的一点都不准，最近需要进行图像的拼接，偶然的机会查到了opencv原来有拼接的库，发现opencv处理配准之外还做了许多的操作，就这个机会查找了相关的资料，同时也研究了以下他的源代码，做一个简单的总结。Stitching因为OpenCV已经将算法进行了高度的封装，所以用起来跟OpenGL类似，遵循了一条管线进行处理。 上图是OpenCV官方网站中提供的流程图。从这个
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2023-09-29 10:16:24
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目录1.简介2. 步骤2.1 特征检测与提取2.2 关键点检测2.3 关键点和描述符2.4 特征匹配2.5 比率测试2.6 估计单应性3. 完整代码 1.简介图像拼接是计算机视觉中最成功的应用之一。如今，很难找到不包含此功能的手机或图像处理API。在本 文中，我们将讨论如何使用OpenCV进行图像拼接。也就是，给定两张共享某些公共区域的图 像，目标是“缝合”它们并创建一个全景图像场景。当然也可以
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2023-09-22 15:09:33
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一、引言应用场景：车载摄像头、球型摄像头——十字路口、鱼眼摄像头——跑酷图像拼接的前提条件，图像要有公共的部分二、图像拼接的三种算法1、SURF（精准度较高，画面好，计算耗时导致效率较低，清晰度也还行)拼接的图片比较少（2张）拼接的效果比较好可以拼接不规则的图像2、STITCH（效率高，可以多张图拼接，代码简单，效果差）多图拼接拼接的效果不好，会丢帧、图像失真、计算过程偏暴力，效率高（代码少，实现
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2024-03-04 11:08:41
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这次给大家分享一个图像识别方面的小项目，主要功能是识别图像中的人脸并根据人脸在图片库找出同一个与它最相似的图片，也就是辨别不同的人。 环境：VS2013+opencv2.4.13 主要是算法：opencv中人脸识别算法（截取人脸）+哈希算法（辨别人脸） opencv中人脸识别算法：这个很常用，就是普通的人脸识别算法，直接上代码： voi
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2023-11-06 23:07:13
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本文介绍了使用C++和OpenCV库中的Stitcher类实现图像拼接的方法。通过简单的步骤即可将多张有重叠区域的图像合成为全景图。首先需要准备C++编译器和OpenCV环境，然后按顺序读取输入图像，创建Stitcher实例并调用stitch方法完成拼接，最后保存和显示结果。文章提供了完整示例代码，详细说明了编译运行方法，展示了如何利用OpenCV的封装功能简化图像拼接这一复杂任务，使开发者无需关注底层算法即可快速实现全景图功能。
