本篇文章给大家带来的内容是关于python中图像融合、加法运算及图像类型转换的实现(附代码)，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。一.图像加法运算1.Numpy库加法其运算方法是：目标图像 = 图像1 + 图像2，运算结果进行取模运算。1) 当像素值<=255时，结果为“图像1+图像2”，例如：120+48=1682) 当像素值>255时，结果为对255取模的
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2023-08-02 20:40:53
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# 使用Python实现焦距不同的图片拼接
在图像处理和计算机视觉领域，拼接不同焦距的图片是一项常见的任务。通过将多张不同焦距的图片合并成一张全景图，我们可以获取更丰富的视觉信息。本教程将详细讲解在Python中实现这一目标的步骤，包括代码示例、注释以及图示展示。下面是整个过程的概述。
## 整体流程
我们将整个实现过程分为以下步骤：
| 步骤 | 操作内容 |
描述一般来说，我们采用针孔相机模型，也就是认为它用到的是小孔成像原理。在相机坐标系下，一般来说，我们用到的单位长度，不是“米”这样的国际单位，而是相邻像素的长度。而焦距在相机坐标系中的大小，是在图像处理领域的一个非常重要的物理量。假设我们已经根据相机参数，得到镜头的物理焦距大小(focal length)，和相机胶片的宽度(CCD width)，以及照片的横向分辨率(image width)，则具
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2024-06-13 07:13:35
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# 多焦距图像融合及其在图像处理中的应用
## 引言
在现代图像处理领域，多焦距图像融合（Multimodal Image Fusion）是一种重要的技术，它可以将来自不同焦距的图像合成为一幅图像，从而使最终结果在清晰度和细节上得以增强。这种方法在医疗影像、遥感、监控及自动驾驶等领域有着广泛应用。本文将介绍多焦距图像融合的基本概念，并提供一个简单的Python代码示例，帮助读者理解和实践这一技
原创
2024-09-09 05:24:52
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有时候，我们会需要通过扒网上的贴图资源，还原前辈们的效果，去做研究。可能我们会得到多张黑白的遮罩贴图。对于shader来说，采样的开销是很大的，因此我们需要尽可能地利用一张图片的不同通道，去存储不同的贴图。比较常见的搭配方法是：多张遮罩（金属度遮罩、粗糙度遮罩、染色遮罩……）或者魔法图（存储了某个公式的特定参数数值的贴图，例如布林-冯模型高光公式的指数，比如原神的ramp图的横坐标……）合一起。基
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2023-10-19 19:37:23
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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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图像融合论文及代码网址整理总结（1）——多聚焦图像融合 （大部分成像系统，例如数码单反相机，有一个有限的景深，使场景内容在有限的距离成像平面保持焦点。具体来说，离焦点更近或更远的物体在图像中表现为模糊(失焦)对焦有的会导致全图失焦。 多聚焦图像融合(MFIF)旨在从同一场景的两个或多个部分聚焦的图像中重建一个完全聚焦的图像。 平时我们拍照一般都是局部聚焦，也就是我们拍照时点击某一处，该处会聚焦，那
## Python拼接两张不同高度的图像
在图像处理的应用中，经常会遇到需要拼接不同高度的图像的需求。比如，将两张不同高度的图片纵向拼接在一起，得到一个更长的图像。Python作为一门强大的编程语言，提供了丰富的图像处理库和工具，使得图像拼接变得非常简单。
### 1. 准备工作
在进行图像拼接之前，首先需要准备两张不同高度的图像。假设我们有两张图片，分别是A和B。
#### 图像A
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原创
2024-01-28 06:19:15
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一维直方图（续）本小节了解一下直方图均化的概念，以及如何用它改善图片的对比。 一幅高质量的图片像素值得分布应该很广泛，对于质量较差的图来说它的大部分像素通常集中在一定的范围里。所以我们要做的就是把它的直方图横向拉伸依稀，来改善图象的对比度。 下面是opencv中直方图拒还函数cv2.equalizeHist()cv2.equalizeHist(src, dst=None)输入参数是图象，输出结
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2024-08-11 20:42:43
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图像拼接就是把针对同一场景的相互有部分重叠的一系列图片合成一张大的宽视角的图像. 拼接后的图像要求最大程度地与原始图像接近, 失真尽可能小, 没有明显的缝合线. 图像拼接技术在宇宙空间探测、海底勘测、医学、气象、地质勘测、军事、视频压缩和传输, 档案的数字化保存, 视频的索引和检索, 物体的
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2024-09-01 22:54:56
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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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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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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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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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import PIL.Image as Imageimport osfor i in range(2965): IMAGES_PATH = r'D:\paper\5derain\CIR\CIR_delete\pairimages\\' + str(i+427) + "\\" IMAGES_FORMAT = ['.jpg', '.JPG'] # 图片格式 IMAGE_SIZE = 1000 # 每张小图片的大小 IMAGE_ROW = 1 # 图片间隔，也就.
原创
2021-08-12 21:44:12
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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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# 图像拼接与Python实现
随着近年来摄影技术的进步，很多人喜欢通过拍摄动态的风景或场景来记录生活。在旅行中，我们常常会拍摄多张图片，许多时候这些图片可以拼接在一起，形成一幅气势磅礴的全景图。本文将介绍如何使用Python进行图像拼接，并提供代码示例，帮助大家实现这个功能。
## 图像拼接的基本原理
图像拼接技巧通常包括以下几个步骤：
1. **特征检测**：使用特征检测算法如SIFT
原创
2024-10-16 03:57:10
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初级的图像拼接为将两幅图像简单的粘贴在一起，仅仅是图像几何空间的转移与合成，与图像内容无关。高级图像拼接也叫作基于特征匹配的图像拼接，拼接时消去两幅图像相同的部分，实现拼接合成全景图。具有相同尺寸的图A和图B含有相同的部分与不同的部分，如图所示：用基于特征的图像拼接实现后：设图像高为h，相同部分的宽度为wx拼接后图像的宽w=wA+wB-wx因此，可以先构建一个高为h，宽为W*2的空白图像，将左图像
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2024-07-30 20:47:31
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首先认识焦距：是指平行光线经透镜折射或曲面镜反射后的会聚点，点到镜片中心的距离就是f焦距。相机成像时最清晰的位置就是感光阵列位于焦点处。焦距的作用：焦距的大小决定着相机视野的范围大小，一般焦距越大视野越小，焦距越小视野就越大，如果相同的物体在长焦距和短焦距下拍摄，其大小是不一样的，如下图所示：第二幅图里的是启用光学变焦，其移动的镜头不是原来第一幅里的镜头，其应当是多组镜头合成后的效果使得焦距变长了
