首先，为什么要指针对齐(Pointer Alignment)？指针对齐有时候非常重要，因为许多硬件相关的东西在对齐上存在限制。在有些系统中，某种数据类型只能存储在偶数边界的地址处。例如，在经典的 SPARC架构(以及经典的ARM)上，你不能从奇数地址读取一个超过1字节的整型数据。尝试这么做将会立即终止程序，并伴随着总线错误。而在X86架构上，CPU硬件处理了这个问题，只是这么做将会花费更多时间；
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2024-05-07 18:49:41
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1.模板匹配 模板匹配和卷积原理很像，模板在原图像上从原点开始滑动，计算模板与（图像被模板覆盖的地方）的差别程度，这个差别程度的计算方法在opencv里有6种，然后将每次计算的结果放入一个矩阵里，作为结果输出。假如原图形是AxB大小，而模板是axb大小，则输出结果的矩阵是(A-a+1)x(B-b+1)# 模板匹配
img = cv2.imread('lena.jpg', 0)
template =
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2024-10-05 08:57:20
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# Python中的相位相关匹配
相位相关匹配是一种在图像处理和计算机视觉中常用的技术，主要用于检测和识别图像中的对象。其基本思想是在频域内，通过分析图像间的相位信息来实现匹配。这种方法在处理图像旋转、缩放和光照变化的问题时，具有很好的鲁棒性。
## 什么是相位相关？
相位相关的核心在于使用傅里叶变换将图像转换到频域。通过频域的相位信息，我们可以很容易地识别出两个图像之间的相似性。具体步骤如
原创
2024-09-07 03:48:24
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前言初入OpenCV的世界，前辈们让我跟着《OpenCV3 编程入门》和学习视频学习即可，但很多东西对我这种非计算机科班小白而言，C++和OpenCV一结合起来对我不是很友好，故于此记录学习笔记便于自己学习查阅，也希望有做视觉大神可以多多指点。一、向量类Vecvector(向量)： C++中的一种数据结构，确切的说是一个类，其相当于一个动态的数组，类似的数组替代品还有Array类。1.定义此向量可
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2024-05-13 22:58:37
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本节内容：访问像素值用指针扫描图像用迭代器扫描图像编写高效的图像扫描循环扫描图像并访问相邻像素实现简单的图像运算图像重映射 访问像素值 准备工作： 创建一个简单函数，用它在图像中加入椒盐噪声. 实现如下: void salt(cv::Mat image, int n){
int i, j;
for(int k = 0; k < n;
支持向量机(SVM)介绍 目标本文档尝试解答如下问题: 如何使用OpenCV函数 CvSVM::train 训练一个SVM分类器， 以及用 CvSVM::predict 测试训练结果。 什么是支持向量机(SVM)?支持向量机 (SVM) 是一个类分类器，正式的定义是一个能够将不同类样本在样本空间分隔的超平面。 换句话说，给定一些标记(label)好的
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2024-08-23 13:21:51
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Opencv支持GPU计算，并且包含成一个gpu类用来方便调用，所以不需要去加上什么__global__什么的很方便，不过同时这个类还是有不足的，待opencv小组的更新和完善。这里先介绍在之前的《opencv4-highgui之视频的输入和输出以及滚动条》未介绍的图像的相似性检测，当然这是cpu版本，然后接着在介绍对应的gpu版本。这里只介绍了PSNR和SSIM两种用来进行对比图像的方法原理：&
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2024-04-24 18:48:44
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以前顶过一个关于相位相关（一下简称PC）的帖子，不少板油也来邮件问过这个方法，现在整理一个帖子，希望能对大家有些帮助。 首先，是一个板油提供的PC代码，http://www.ilovematlab.cn/redirect.php?tid=43428&goto=lastpost&sid=ShSdLt 先来解释一下PC用于位移估计的基本原理， &
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2024-05-18 18:34:41
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1、简介有很多人不明白频率和相位的关系。简单来说相位p=频率f对时间的积分。举例：加深理解：频率和时间的关系2、所以频率和相位还有时间有啥用？ 如果单独从字面上看，好像频率，相位，时间是孤立的，所以看起来他们毫无联系。实际中他们常用于下面场景：如下这张图：10MHz的方波。实际中有两个频率不可能完全一样，假如一个是标准的10MHz，另一个9.9999Mhz。如果在一个系统中，要求10Mh
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2024-07-09 16:30:41
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标定照相机是指计算出该照相机的内参数。标定照相机的标准方法是，拍摄多幅平面棋盘模式的图像，然后进行处理计算。由于光线在远离透镜中心的地方比靠近中心的地方更加弯曲或是透镜质量原因，图像会产生径向畸变。所以我们需要畸变校正。可以通过相机标定校正这种镜头畸变，生成校正后的图像。一、照相机标定原理摄像机标定(Camera calibration)简单来说是从世界坐标系换到图像坐标系的过程，也就是求最终的投
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2023-12-29 20:50:56
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导读本文主要介绍OpenCV基于相位相关的图像拼接方法与演示。
OpenCV图像拼接相关文章
了解OpenCV图像拼接常用方法可以点击下面标题进入对应往期文章介绍：OpenCV常用图像拼接方法(一)：直接拼接(硬拼)OpenCV常用图像拼接方法(二)：基于模板匹配拼接OpenCV常用图像拼接方法(三)：基于特征匹配拼接OpenCV常用图像拼接方法(四)：基于Stitch
原创
2022-11-09 14:12:52
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项目Introduce：项目名称：Angle circulator（角度计算器） 通过鼠标点击确定顶点和两个边位置坐标，再运用角度公式，计算出角度，在原图显示结果。项目流程预览： 通过鼠标定点击确定顶点和两边的坐标位置，确定角度，然后通过计算公式，自定义函数完成操作。项目与知识衔接： 鼠标点击事件（setMouseCallback）
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2024-03-04 15:55:02
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在前面的4篇文章中我们分别介绍了图像的加减乘除四种运算，这四种运算函数接口长得比较像，用法类似，有必要总结对比下。1、函数接口OpenCV-Python是OpenCV的Python接口，通过对比原生的C++接口，可以更详细地了解函数的使用方法。运算方式C++接口Python接口加法void cv::add ( InputArray src1,
InputArray src2,
OutputAr
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2024-05-07 12:38:26
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本文主要参考D Ghiglia和M Pritt的《Two Dimensional Phase Unwrapping: Theory, Algorithms and Software》中对相位重要性的例子 傅里叶变换相信很多人都看过知乎上的大神文章，傅里叶变换之掐死教程，傅里叶变换可以将信号从时域转到频域，如下图在时域中的一段声音信号，频域中可以用一个音符来表示。 而图像的傅里叶
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2024-01-01 07:08:01
581阅读
1、原理简单来说，模板匹配就是拿一个模板（图片）在目标图片上依次滑动，每次计算模板与模板下方的子图的相似度，最后就计算出了非常多的相似度；如果只是单个目标的匹配，那只需要取相似度最大值所在的位置就可以得出匹配位置；如果要匹配多个目标，那就设定一个阈值，就是说，只要相似度大于比如0.8，就认为是要匹配的目标。1.1 相似度度量指标差值平方和匹配 CV_TM_SQDIFF标准化差值平方和匹配 CV_T
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2023-07-06 23:51:54
307阅读
OpenCV入门基础知识1. 模板匹配2. 梯度算法3. 阈值算法4. 形态学操作5. 摄像头的读取 1. 模板匹配本次以扑克牌上的菱形为例：import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread("poker.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转化为灰度图
#选取图像的一个区域
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2024-01-19 23:09:16
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文章目录我的学习背景图像相似度计算感知哈希算法局部匹配 由于最近工作中需要用到图像快速图像匹配的事情，在此做一下学习记录。 主要是两个，一个是图像相似度计算，一个是图像模板匹配。我的学习背景之前的博客介绍过关于GAutomator的应用。但是GA只是提供一些基于游戏控件的基础逻辑。比如给一个控件全路径查找坐标，控件长宽；根据坐标/控件模拟点击；查找控件上的图片和文字，等等。当作一个游戏自动化的
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2023-10-18 18:09:57
277阅读
# Python OpenCV 图像匹配
## 1. 简介
在计算机视觉领域，图像匹配是一个重要的任务。它指的是在一个图像中寻找与另一个图像最相似的部分，或者在两个图像中寻找相互对应的特征点。图像匹配在很多应用中都有广泛的应用，比如目标检测、图像跟踪、图像拼接等。
Python中的OpenCV库提供了一些强大的图像匹配算法和工具，可以方便地进行图像匹配任务。本文将介绍如何使用Python和O
原创
2023-10-12 06:25:42
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# 使用 OpenCV 实现图像匹配的入门指南
当提到计算机视觉，图像匹配是一个非常重要的任务。在 Java 中使用 OpenCV 可以帮助我们实现这一目标。本文将带你逐步了解如何在 Java 中使用 OpenCV 进行图像匹配。
## 流程概述
在开始编码之前，我们需要先明确整个实现的流程。这是实现图像匹配的主要步骤：
| 步骤 | 说明
文后代码，优化效果图结尾处，最快3ms得到匹配结果 NCC，全称为Normalized Cross Correlation，即归一化互相关系数， 在模板匹配中使用的非常非常广泛，也是众多模板匹配方法中非常耀眼的存在， 这个匹配的理论核心基础公式如下： 其实Opencv的matchTemplate函数使用的就是这个公式，实测直接使用这个公式实现无旋转角度的、单目标的模板匹配时用时大概26ms（其实这
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2024-02-13 19:41:39
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