目录图像特征检测SIFT算法介绍：DOG尺度空间构造（Difference of Gaussian）关键点搜索与定位SIFT的优点：特征匹配python代码实现效果展示：图像特征检测SIFT算法介绍：DOG尺度空间构造（Difference of Gaussian）首先是对原特征图下采样可以得到金字塔形状的多分辨率空间，作为特征金字塔，该特征金字塔可以方便提取出不同尺度的特征（也可以叫多尺度空间）
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2024-09-25 21:32:24
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使用opencv自带的模板匹配1、目标匹配函数：cv2.matchTemplate() res=cv2.matchTemplate(image, templ, method, result=None, mask=None) image：待搜索图像 templ：模板图像 result：匹配结果 method：计算匹配程度的方法,主要有以下几种： CV_TM_SQDIFF &n
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2023-12-10 09:15:46
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matchTemplate模板匹配和卷积运算大致相同，模板图类似于卷积核，从原图的左上角开始进行滑动窗口的操作，最后得到一个特征图，这个特征图里的数值就是每次计算得到的相似度，通用匹配方式，相似值是（0-1）之间。 （最简单的一个例子，用两张相同的图片传入模板匹配函数中，只会进行一次相似计算，最后得到的特征图数值为（[1,]） OpenCV中的模板匹配函数为matchTemplate，参数如下，
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2024-06-18 18:00:08
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模板匹配模板匹配是一项在一幅图像中寻找与另一幅模板图像最匹配(相似)部分的技术.实现：我们需要2幅图像:原图像 (I): 在这幅图像里,我们希望找到一块和模板匹配的区域模板 (T): 将和原图像比照的图像块我们的目标是检测最匹配的区域:为了确定匹配区域, 我们不得不滑动模板图像和原图像进行 比较 :通过 滑动, 我们的意思是图像块一次移动一个像素
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2024-03-05 16:22:35
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工作需要,想实现一个可以完成图片匹配的模块,正好之前在研究VINS,反正也比较相关,所以开始跳坑.1. 基本设想这个问题实际上可以看做是VO里的回环检测的部分,与回环检测不大一致的地方可能是关键帧的库比较大,同时物体的姿态是未知的.自然的可以沿袭回环检测的思路,使用BOW创建图片库的词典,然后后面匹配时使用字典匹配.描述子和关键点的选择上就先考虑比较快速的ORB,而在匹配时直接使用同样的描述子,完
原理什么是模板匹配?模板匹配是一项在一幅图像中寻找与另一幅模板图像最匹配(相似)部分的技术.它是怎么实现的?我们需要2幅图像:我们的目标是检测最匹配的区域:原图像 (I): 在这幅图像里,我们希望找到一块和模板匹配的区域模板 (T): 将和原图像比照的图像块为了确定匹配区域, 我们不得不滑动模板图像和原图像进行 比较 :通过 滑动, 我们的意思是图
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2024-02-26 13:24:19
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寻找一幅图像的匹配的模板，可以在一段视频里寻找出我们感兴趣的东西，比如条形码的识别就可能需要这样类似的一个工作提取出条形码区域（当然这样的方法并不鲁棒）。而OpenCV已经为我们集成好了相关的功能。函数为matchTemplate。所谓模板匹配就是在一幅图像中寻找和模板图像（patch）最相似的区域。该函数的功能为，在输入源图像Source image（I）中滑动框，寻找各个位置与模板图像Temp
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2024-03-30 09:30:58
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1、模板匹配模板匹配是一项在一幅图像中寻找与另一幅模板图像最匹配(相似)部分的技术，它应该是寻找ROI(模板)最简单高效的方式了。模板匹配的工作方式跟直方图的反向投影基本一样，只不过反射投影直方图得到的是ROI出现在图像中特定位置的概率，是一种概率映射，而模板匹配是直接关于像素的度量。假设我们有一张100x100的输入图像，ROI(模板)是10x10的图像，模板匹配具体的操作方式是这样的：1)从输
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2023-12-10 08:15:26
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源码： #include <iostream>
#include <fstream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <op
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2024-07-24 14:29:35
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这个函数首先是载入了两张png图片到srcImage1和logoImage中，然后定义了一个Mat类型的imageROI，并使用cv::Rect设置其感兴趣区域为srcImage1中的一块区域，将imageROI和srcImage1关联起来。接着定义了一个Mat类型的的mask并读入dota_logo.jpg，顺势使用Mat:: copyTo把mask中的内容拷贝到imageROI中，于是就得到了
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2024-10-14 17:23:36
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描述电表读数识别的时候，需要进行读数区域的检测。在PC上用什么方法都可以因为没有硬件限制。在移动端/终端的时候，因为硬件的限制无法用深度学习，可以尝试图像处理的模板匹配。模板图片测试图片code# -*- coding:utf-8 -*-__author__ = 'yibao2hao' import cv2import numpy as npfrom matplotlib ...
原创
2021-09-07 10:20:25
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泛洪填充(Flood Fill)很多时候国内的开发者称它为漫水填充，该算法在图形填充与着色应用程序比较常见，属于标配。在图像处理里对二值图像的Hole可以通过泛洪填充来消除，这个是泛洪填充在图像处理中很经典的一个用途，此外还可以通过泛洪填充为ROI区域着色。这个在图像处理也经常用到。让我们首先看一下泛洪填充算法本身，然后再说一下在图像处理中的应用场景。泛洪填充算法通常泛洪填充需要从一个点开始，这个
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2024-05-08 15:30:42
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OpenCV是一个巨大的开源库，广泛用于计算机视觉，人工智能和图像处理领域。它在现实世界中的典型应用是人脸识别，物体检测，人类活动识别，物体跟踪等。现在，假设我们只需要从整个输入帧中检测到一个对象。因此，代替处理整个框架，如果可以在框架中定义一个子区域并将其视为要应用处理的新框架，该怎么办。我们要完成一下三个步骤：• 定义兴趣区• 在ROI中检测轮廓• 阈值检测轮廓轮廓线什么是ROI？简而言之，我
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2024-03-28 11:52:16
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引言在利用OpenCV对图像进行处理时，通常会遇到一个情况，就是只需要对部分感兴趣区域进行处理。因此，如何选取感兴趣区域呢？(其实就是“抠图”)。在学习opencv的掩码运算后，尝试实现一个类似halcon的reduce_domain功能，对于实现抠图的过程中，需要掌握的要点就是位运算符和copyTo函数?位运算符的相关API：void bitwise_and(InputArray src1, I
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2024-03-19 17:31:04
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图像的输入、输出获取图像基本信息像素取反色彩空间转换捕捉视频中的颜色物块通道的分离与合并算术运算逻辑运算调整图像亮度、对比度泛洪填充模糊操作高斯噪声、高斯模糊边缘保留滤波（EPF）像素直方图像素直方图应用直方图反向投影（定位）模板匹配图像二值化图像金字塔图像梯度Canny边缘提取直线检测提取水平、竖直线圆检测轮廓发现对象测量膨胀、腐蚀开闭操作其他形态学操作分水岭算法（图像分割）人脸检
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2024-05-08 16:38:36
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区域生长：就是以某个像素值进行扩散，查找颜色相近的范围区域。这里主要介绍四种方法： 固定灰度值、动态灰度值、固定RGB值、动态RGB值。这四种方法对应不同图片。经测试效果可以1.固定灰度值区域生长//固定灰度值区域生长
cv::Mat RegionGrow(cv::Mat src, cv::Point2i pt, int th)
{
cv::Point2i ptGrowing;
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2023-10-16 00:16:03
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目录什么是ROI提取ROI区域方法一：方法二：实际应用演示原文出处：https://mp.weixin.qq.com/s/MiHz2zLBif_s1lksQXLBbw微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识什么是ROIROI是英文Region Of Interest的三个首字母缩写，很多时候我们对图像的分析就是对图像特定ROI的分析与理解，对细胞与医疗图像来说，ROI提取
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2023-12-31 15:44:56
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1、理论基础 区域生长算法的基本思想是将有相似性质的像素点合并到一起。对每一个区域要先指定一个种子点作为生长的起点，然后将种子点周围领域的像素点和种子点进行对比，将具有相似性质的点合并起来继续向外生长，直到没有满足条件的像素被包括进来为止。这样一个区域的生长就完成了。这个过程中有几个关键的问题：a> 给定种子点(种子点如何选取？) &
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2024-08-07 11:24:28
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1、感兴趣区域的选取感兴趣区域(Region of Interest, ROI)的选取，一般有两种情形：1)已知ROI在图像中的位置；2)ROI在图像中的位置未知。1)第一种情形 很简单，根据ROI的坐标直接从原图抠出，不过前提是要知道其坐标，直接上例子吧。int getROI(Mat image, Rect rect)
{
Mat img=image.clone();
Mat r
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2024-02-11 09:02:04
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一、连通区域分析连通区域（Connected Component）一般是指图像中具有相同像素值且位置相邻的前景像素点组成的图像区域（Region，Blob）。连通区域分析（Connected Component Analysis,Connected Component Labeling）是指将图像中的各个连通区域找出并标记。连通区域分析是一种在CVPR和图像分析处理的众多应用领域中较为常用和基本的
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2024-01-27 12:17:36
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