作者David LEE经典的双目稠密匹配算法SGM，OpenCV之中也有相应的实现，不过OpenCV并没有如论文原文般使用MI来作为匹配代价，而是依然使用了块匹配 (block matching) 的方法。在cost aggregation一步中，默认也只使用像素周围的5个方向而非原文中的8个方向。本来想直接看看OpenCV的stereosgbm.cpp文件，了解下是如何实现SGBM算法的。但本
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2022-07-28 09:42:16
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经典的双目稠密匹配算法SGM，OpenCV之中也有相应的实现，不过OpenCV并没有如论文原文般使用MI来作为匹配代价，而是依然使用了块匹配 (block matching) 的方法。在cost aggregation一步中，默认也只使用像素周围的5个方向而非原文中的8个方向。本来想直接看看OpenCV的stereosgbm.cpp文件
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2021-07-15 15:09:42
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OpenCV中的稠密光流：LK算法计算的是稀疏的特征点光流，如样例当中计算的是使用 Shi-Tomasi算法得到的特征点。opencv当总提供了查找稠密光流的方法。该方法计算一帧图像当中的所有点。该方法是基于Gunner Farneback提出的一篇论文Two-Frame Motion Estimation Based on Polynomial Expansion。Farneback稠密光流的主
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2023-11-01 23:42:26
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openCV光流法追踪运动物体一、光流简单介绍它是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度，是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的相应关系。从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。一般而言，光流是因为场景中前景目标本身的移动、相机的运动，或者两者的共同运动所产生的。研究光流场的目
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2024-04-02 19:49:20
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光流是由物体或相机的运动引起的图像对象在两个连续帧之间的视在运动模式.光流方法计算在t和 t+Δtt+Δt时刻拍摄的两个图像帧之间的每个像素的运动位置。这些方法被称为差分，因为它们基于图像信号的局部泰勒级数近似; 也就是说，它们使用关于空间和时间坐标的偏导数。和稀疏光流相比,稠密光流不仅仅是选取图像中的某些特征点(一般用角点)进行计算;而是对图像进行逐点匹配,计算所有点的偏移量,得到光流场,从而进
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2023-12-16 11:30:19
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一、概述 案例：基于稠密光流的视频跟踪 API介绍： calcOpticalFlowFarneback( InputArray prev, InputArray next, InputOutputArray flow,
double pyr_scale, int levels, int winsize
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2023-07-07 19:15:18
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参考：
[https://zhuanlan.zhihu.com/p/49272032]
[https://zhuanlan.zhihu.com/p/159055657]
此部分的学习内容和之前学习的三维重建笔记——稠密重建有联系，可结合起来看。
双目立体匹配中主要可以分为基于灰度的匹配算法和基于特征匹配算法。
一般基于灰度匹配为建立每个点对应的匹配关系，并计算出每个点的视差，一般称之为密集匹配；而
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2024-01-05 14:02:59
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Optical Flow一.算法了解光流（Optical Flow）是一种研究图像对齐的算法，一般包括两大类：稀疏光流和稠密光流。顾名思义，稀疏光流就是研究图像中稀疏点的光流，这些点一般是角点；稠密光流则是研究图像中所有点的偏移量。1.稀疏光流2.稠密光流由于网上有较多的解释，此处附一个百科解释参考网址：https://baike.baidu.com/item/Optical Flow/19180
函数原型void cvCalcOpticalFlowPyrLK( const CvArr* prev, const CvArr* curr, CvArr* prev_pyr, CvArr* curr_pyr,
const CvPoint2D32f* prev_features, CvPoint2D32f* curr_features,
注:此教程是对贾志刚老师的opencv课程学习的一个记录,在此表示对贾老师的感谢.稠密光流跟踪是将当前帧的所有像素点与前一帧比较，有变化的标记出来。对比的点比较多，不是对比变化的那几个特征点。所以速度较慢。没有稀疏光流的速度快。但有的时候效果比稀疏光流要好。#include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream>#include <math.h>using namespace cv;using namespace st
原创
2021-07-07 14:02:04
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光流是由物体或相机的运动引起的图像对象在两个连续帧之间的视在运动模式.光流方法计算在t和 t+Δt
t
+
Δ
t
时刻拍摄的两个图像帧之间的每个像素的运动位置。这些方法被称为差分，因为它们基于图像信号的局部泰勒级数近似; 也就是
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2023-11-20 15:48:15
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光流的概念是Gibson在1950年首先提出来的。它是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度，是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。一般而言，光流是由于场景中前景目标本身的移动、相机的运动，或者两者的共同运动所产生的。 简单来说
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2024-06-18 06:18:28
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目标在本章中，将学习：如何将一个图像中的特征与其他图像进行匹配在OpenCV中使用Brute-Force匹配器和FLANN匹配器Brute-Force匹配器的基础暴力匹配器很简单。它使用第一组中一个特征的描述符，并使用一些距离计算将其与第二组中的所有其他特征匹配。并返回最接近的一个。 对于BF匹配器，首先必须使cv.BFMatcher() 创建BFMatcher对象。 它需要两个可选参数:第一个参
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2024-04-07 21:53:11
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摘要大家好！今天要介绍的文章是来自美国莱斯大学和脸书实验室合作的一篇文章。对于大尺度景深双目视觉的学习相位掩模。由于孔径大小对双目视觉的成像体积和信噪比的影响相互矛盾，因此传统双目视觉需要在两个变量之间进行根本性的权衡。受现场相机扩展深度的启发，这篇文章是受扩展景深相机的启发，提出了一种新颖的基于端到端学习的技术来克服上述矛盾。方法是在立体成像系统中的相机孔径平面引入相位掩模。相位掩模
OpenCV Java：强大的计算机视觉库在Java中的应用，是将OpenCV与Java语言相结合的实践，为Java开发者提供了便利的接口和示例代码，使得在Java平台上进行视觉计算变得更加容易。项目简介lichao3140/Opencv_Java 是一个专门针对Java开发者的OpenCV集成项目，旨在简化Java环境下的计算机视觉编程。该项目不仅封装了OpenCV的核心API，还提供了丰富的示
目录一、基础理论1、思想2、大致过程二、详细过程1、首先需要模板库2、得到模板3、原图限定大小4、模板匹配5、匹配所有子文件夹，保存最佳得分（最匹配项）三、大致过程（细分类，节省时间）1、汉字匹配 2、英文字符匹配3、数字/英文匹配 4、显示模板匹配总代码参考资料一、基础理论1、思想把提取到的每一张字符，和模板库中的所有字符进行对比。2、大致过程先拿到模板库，把模板和待匹配的图
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2024-02-28 17:35:03
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函数createTrackbar( trackbar_label, image_window, &match_method, max_Trackbar, MatchingMethod ); /*参数1：滑动条轨迹名
参数2：滑动条依附的窗口名
参数3：滑块的位置，创建时，滑块初始位置就是这个变量当前的值
参数4：轨迹的最大值
参数5：回调函数
参数6：默认0，用户传给回调函数的数据，如果第
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2024-04-14 12:09:43
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1.在原图上裁剪一块作为模板图像，如果图像不是裁剪的， 大小有变化的话，会影响匹配结果。 2.运行代码/*
简单图像模板匹配
*/
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>
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2024-02-22 15:45:47
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##仅记录工程中的工作 opencv中提供了多种双目视觉匹配的算法实现，比如BM，SGBM，HH，VAR等，这些算法实现在calib3d文件中，并在opencv提供的 sample文件中有具体的例子，具体的算法实现和例子可以查看opencv库，这里不对算法的实现原理做解析。以下只说明各个算法接口和参数的意义。opencv中使用setParamName和getParamName来设置和获
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2024-05-10 17:23:01
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模板匹配是指在图像A中寻找与图像B最相似的部分，一般A称为输入图像，B称为模板图像模板匹配函数result = cv2.matchTemplate(image , temp1 , method , [,mask])result 函数每次计算模板和输入图像的重叠区域相似度之后将结果存入映射图像result中，result图像中每个点都代表一次相似度的比较，类型是单通道32位浮点型 若输入图像的尺寸
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2023-08-26 15:45:52
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