双MIPI摄像头图像系统设计 介绍FPGA 的一大优势是我们可以实现并行图像处理数据流。虽然任务比较重，但是我们不需要昂贵的 FPGA，我们可以使用成本低廉范围中的一个，例如 Spartan 7 或 Artix 7。对于这个项目，将展示如何设计一个简单的图像处理应用程序，该应用程序平行处理两个摄像头。本项目主要使用 Digilent PCAM 扩展板。PCAM 扩展板为最多四个 PCAMS 提供
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2024-10-30 20:26:58
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主要讲解上下双相机定位贴合的原理和实现过程，包括各种标定、组合使用及具体的halcon源码实现，适用于的X、Y、Z三轴加一旋转轴系统，如模组组成的多轴系统、Scara四轴机器、六轴机器人（在运行过程中保证几个自由度不动，运行即可）一、标定介绍 1. 标定模型A：相机固定（夹具不旋转）夹具夹取产品或者标定块，选取一个特征，开始进行标定 X轴、Y
ORB-SLAM2的最大贡献就是把原来的系统扩展到了双目，rgbd上，这一篇也主要讲的是怎么使用双目或者深度相机的信息，以及他们和单目的区别。I.INTRODUCTIONPlace Recognition是SLAM中一个对回环很重要的模块，作用是：1）检测传感器是否返回已经建过图的区域。2）修正累计误差。 3）在追踪失败之后重新定位相机。单目SLAM的优缺点：优点：成本更低，传感器配置更简单缺点：
图像拼接操作是指将具有重叠区域的两幅 RGB 图像和两幅深度图像分别拼接成一幅 RGB 图像和一幅深度图像。所谓基于相机空间位置的图像拼接方法，就是将相机按照指定的方式安装，然后根据图像中每个像素的空间坐标进行拼接。该方法是应用在深度图像中，结合 RGB 图像与深度图像的对齐操作，也可以用于 RGB 图像的拼接。 &n
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2022-11-09 15:37:20
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一、鱼眼镜头模型 鱼眼镜头一般是由十几个不同的透镜组合而成的，在成像的过程中，入射光线经过不同程度的折射，投影到尺寸有限的成像平面上，使得鱼眼镜头与普通镜头相比起来拥有了更大的视野范围。下图表示出了鱼眼相机的一般组成结构。最前面的两个镜头发生折射，使入射角减小，其余的镜头相当于一个成像镜头，这种多元件的构造结构使对鱼眼相机的折射关系的分析变得相当复杂。 研究表明鱼眼相机成像时遵循的模型可以
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2023-11-01 15:29:55
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Python+OpenCV实现图像的全景拼接实现结果 环境：python3.5.2 + openCV3.4 1.算法目的 将两张相同场景的场景图片进行全景拼接。2.算法步骤本算法基本步骤有以下几步：步骤1：将图形先进行桶形矫正没有进行桶形变换的图片效果可能会像以下这样：图片越多拼接可能就会越夸张。 本算法是将图片进行桶形矫正。目的就是来缩减透视变换（Homography）之后图片产生的变形，从
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2023-08-24 17:12:45
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一.简介图像拼接(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。通常用到四个步骤：（1）特征提取(Feature
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2023-09-20 09:19:16
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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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文章目录1、问题描述2、解决方案3、代码实现4、效果呈现1、问题描述在使用opencv的imshow方法时
原创
2023-01-04 18:08:18
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1、Halcon实现图像采集 通过 Image Acquisition 01 助手采集图像 得到Halcon代码： * Image Acquisition 01: Code generated by Image Acquisition 01 open_framegrabber ('DirectSho ...
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2021-10-16 19:15:00
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在机器视觉领域中，相机是获取高质量图像的核心设备。选择最佳的相机参数对于实现高质量图像非常关键。但是，对于新手来说，面对众多的参数选择，很容易让人头疼不已。本文将带您了解如何选择最佳的相机参数以实现最佳图像质量。第一步：选择传感器大小相机的传感器大小是影响图像质量的关键因素之一。通常来说，传感器越大，所拍摄的图像越清晰，拍摄时的噪点也越少。但是，传感器越大相机的价格也越高。因此，在选择传感器大小时
1 简介1 前言在国际上不断发展的新一代信息安全理论与技术的研究中，基于光学理论与方法的数据加密、隐藏和提取技术成为了一个重要的组成部分。近年来，国内外很多学者都开始从事这方面的研究，并提出了很多新方法，新技术.在这些研究中，大多是采用单色光照明，因此所恢复的图像将会失去彩色信息.色彩是自然界的基本属性之一，图像的色彩信息在许多场合都是非常有用的，彩色图像信息的加密处理正受到越来越多的重视.在这类
原创
2022-05-02 02:14:36
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大体思路是，先用SIFT角点检测，然后用KNN将一些相似度较高的点进行匹配，然后取一些执行度较高的点，求其最优变换矩阵，对其中一张图片做变换操作，然后将另一张图叠加上去就OK啦直接给代码吧，函数自己查一查，实验图片在最后的1.jpg和2.jpg，不熟悉的话建议单步调试我目前的 openCV 版本：>>> cv2.__version__
'4.5.5'注意可能需要安装 opencv
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2023-08-07 14:55:56
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建议你先看看人家的思路1．算法思想 在实现全景视频（Panoramic Video）系统、地理信息系统（GIS）及其它一些应用的过程中，我们通常会碰到这样的一个问题，就是要把几幅小的图象拼接成一幅大的图象。为了能让计算机自动对准图象我们要求待拼接的图象边界有部分重叠，计算机正是利用这些信息进行匹配对准。匹配算法的总体思想是既要保证对准的精度，又要保证运算量不至过大。这里算法利用了图象的自身特性，既
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2023-11-10 08:45:01
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本文实例为大家分享了python实现图像拼接的具体代码，供大家参考，具体内容如下1.待拼接的图像2. 基于SIFT特征点和RANSAC方法得到的图像特征点匹配结果3.图像变换结果4.代码及注意事项import cv2
import numpy as np
def cv_show(name, image):
cv2.imshow(name, image)
cv2.waitKey(0)
cv2.des
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2023-07-06 10:59:20
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一、原理介绍 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，图像拼接技术涉及到计算机视觉、计算机图形学、数字图像处理以及一些数学工具等技术。图像拼接其基本步骤主要包括以下几个方面：摄相机的标定、传感器图像畸变校...
原创
2022-01-12 18:08:01
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环境：python3.5.2 + openCV3.41.算法目的将两张相同场景的场景图片进行全景拼接。2.算法步骤本算法基本步骤有以下几步：步骤1：将图形先进行桶形矫正没有进行桶形变换的图片效果可能会像以下这样：图片越多拼接可能就会越夸张。本算法是将图片进行桶形矫正。目的就是来缩减透视变换(Homography)之后图片产生的变形，从而使拼接图片变得畸形。步骤2：特征点匹配本算法使用的sift算法
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2023-07-08 11:19:33
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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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【中国数字视听网讯】在大屏幕拼接系统中，我们很容易将焦点聚集在拼接单元上，殊不知幕后还有一个英雄在默默的支持，这个英雄就是是拼接控制器。拼接控制器的优劣直接决定着整个大屏幕显示系统效果的好与坏，也决定了整套显示系统的功能，当在应用中系统常出现死机、花屏、扩展性能不强、图像拖尾、高清信号追赶、斜切纹、画面抖动时，我们的用户们才真正关注起问题的根源，最后将所有
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2023-08-13 18:54:35
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