Histogram of Oriented Gradients(HOG)特征描述子原理解释以及在OpenCV中的使用一、什么是特征描述子？特征描述子是对一张图片或者一个图片块的一种表示，通过提取有用信息并扔掉多余的信息来简化图像。通常，特征描述子将一张大小为width×height×3 (通道数)的图片化成一个长度为n的特征向量/数组。以HOG特征为例，输入图像的大小是64×128×3，输出是一个
图像拼接技术，现在有非常广泛的应用，如小型机器人的单目视觉的视野较为小，使机器人在应用时有一定的局限性，双目视觉能提供更广阔的视野，双目视觉中较为常用的是对左右两个摄像头获取的识图通过拼接来获取更广阔的视野，再如较为热门的VR，Youtube也极大地运用图像拼接的技术。 图像拼接主要分为几个主要的步骤： （1）图像的校正:由于成象器件拍摄姿态和扫描非线性会引起的图象几何失真，由于成像系统本身的
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2024-08-28 11:35:53
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图像拼接|OpenCV3.4 stitching源码分析（一）续前言OpenCV与VLFeat的SIFT实现之对比opencvvlfeat参考 前言图像拼接|——OpenCV3.4 stitching模块分析（一）续 上一篇讲了OpenCV几种特征检测方法，其中默认的是surf算法，但个人感觉sift效果更好一些。实际上在很多计算机视觉项目中，特征检测更多使用的是vlfeat的sift实现，下面
opencv：4.1.1 /opencv-4.1.1/modules/calib3d/src/calibration.cppcv::stereoCalibrate 参数说明看opencv文档，这个函数作用就是进行参数检查，然后执行cvStereoCalibrateImpl//透视模型双目校准
double cv::stereoCalibrate( InputArrayOfAr
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2024-05-08 17:55:29
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当然，最近在看指针方面，当然也要了解一下opencv在这方面的用法。1.指针（1）saturate_cast<uchar>确保了RGB的值在0~255之间Mat.ptr<uchar>(int i=0) 获取图像像素矩阵指针，i表示从第几行开始，从0开始计行数
saturate_cast<uchar>(-100) 返回0
saturate_cast<uc
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2024-03-27 07:48:06
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Tesseract-ocr是一个文本识别的引擎，它能识别英文文本和数字文本，准确率极高，关于中文文本需要下载中文文本的文件进行加载，它也支持用户自定义训练文本。相比于机器学习或深度学习识别文本文字，tesseract方便小巧，对计算机性能要求不高，对样本量的要求也不高。本文不对任何文本做任何训练，只是单纯的想记录Tesseract-ocr在opencv中的使用。1、安装Tesseract-ocr。
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2024-04-23 14:22:09
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OpenCV学习笔记（五十一）——imge stitching图像拼接stitching stitching是OpenCV2.4.0一个新模块，功能是实现图像拼接，所有的相关函数都被封装在Stitcher类当中。这个类当中我们可能用到的成员函数有createDefault、estimateTransform、composePanorama、stitch。其内部实现的过程是非常繁琐的，需要很多算法
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2024-02-27 09:55:01
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接着前面那篇文章，继续讲解opencv-python的基本编程操作目录1.图像阈值的处理2.图像平滑处理3.图像形态学操作 4.梯度计算5.canny边缘检测算法 6.图像轮廓检测方法7.模板匹配8.金字塔的制作方法1.图像阈值的处理格式 ret,dst = cv2.threshold(src,thresh,maxval,type) 括号中src为输入图像，只能是灰度
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2023-11-14 22:03:54
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全景图像拼接全景图像拼接的手动实现环境： python3.6 + opencv3.4.2.16## 示例图片本次实验使用的图像拼接素材为以下三张图像：https://andreame.com/2019/11/12/stitch.html 本次实验的目标为，将此三张图像进行圆柱面投影并进行全景拼接opencv内置实现首先，opencv已经内置了stitch这一个类，包装好了全景图像拼接的所
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2023-07-30 19:15:14
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0x01 基础图像容器 MatMat 是一个类, 由两个数据部分组成 : 矩阵头 (包含矩阵尺寸、储存方法、储存地址等信息) 和一个指向存储地址所有像素值的矩阵 (根据所选存储方法的不同, 矩阵可以是不同维度) 的指针。由于矩阵的开销比较大, 不到万不得已, 不应该进行大图像的复制, 为了解决这个问题, OpenCV 使用了引用机制。 即让每个 Mar 对象有自己的信息头, 但共享同一个矩阵。 而
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2024-06-05 16:43:31
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方法一： Panorama.py# 导入必要的包
import numpy as np
import imutils
import cv2
class Stitcher:
def __init__(self):
# 确定是否使用的是OpenCV v3.X
self.isv3 = imutils.is_cv3(or_better=True)
def
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2023-09-04 10:42:32
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# 使用 R 语言进行数据拼接的指南
在处理数据的过程中，往往需要将多个数据框（data frame）合并在一起，而 R 语言的 `stitch` 功能正是实现这一功能的强大工具。本文将通过步骤和代码示例，帮助你掌握在 R 中实现数据拼接的过程。
## 流程概述
在开始之前，让我们先了解一下数据拼接的基本流程。以下是完整的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-02 04:02:32
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把数据张量的值交错成一个张量。tf.dynamic_stitch( indices, data, name=None)建立一个这样的合并张量。merged[indices[m][i, ..., j], ...] = data[m][i, ..., j, ...]例如，如果每个指标[m]是标量或向量，我们有# Scalar indices:m...
原创
2021-08-13 09:46:49
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# 使用 OpenCV 的 Stitch 源码进行图像拼接
在计算机视觉领域，图像拼接（Image Stitching）是一项重要的技术，它通过将多幅图像合成为一幅大图像，从而扩展图像的视野。OpenCV 提供了强大的功能来处理这一任务。本文将介绍如何使用 OpenCV 的 Stitch 类，并通过简单的代码示例帮助大家实现图像拼接。
## 1. 图像拼接的基本原理
图像拼接的基本原理是通过
"Link" 先补成这样： 然后找交错欧拉回路即可。 具体为什么能找到我也不知道。
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2020-05-04 15:00:00
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老板最近给了一个任务，要用到广东珠三角地区2005年，2010年，2015年的土地利用情况，所以笔者开始下载影像进行图像镶嵌，然后分类。由于镶嵌花了笔者大量的时间，所以把镶嵌过程记录下来，以便后来的人不用再花那么多时间。一、数据准备1.使用FIleZilla Client客户端下载地理空间数据云上的遥感影像2.对于2005年，2010年，首先下载了Landsat7ETM+数据，再对数据使用land
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2024-05-06 11:54:26
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1.opencv_contrib官网下载地址https://github.com/opencv/opencv_contrib/releaseshttps://github.com/opencv/opencv_contrib/releases
原创
2022-02-22 14:42:23
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参考博客：OpenCV探索之路（二十四）图像拼接和图像融合技术SURF#include "highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/nonfree/nonfree.hpp" #include "opencv2/legacy/legacy.hpp"
原创
2022-02-22 14:41:54
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友链项目地址读到下面发现作者说有一个跟自己的工具很类似的一个更厉害的工具—pupy此远控具有如下优点自动补全命令和文件名反软件检测开启/
原创
2022-01-13 11:25:42
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此远控具有如下优点
自动补全命令和文件名
反病毒软件检测
开启/关闭显示器
隐藏/取消隐藏文件和文件夹
查看和修改hosts文件
查看系统环境变量
键盘记录器
查看目标主机的地理位置等信息
执行自定义python脚本
截屏
虚拟机检测
上传下载文件
dump目标主机hash
将有效载荷的属性被“伪装”为其他已知程序
针对windows的特点
显示用户名/密码登录框，以获取目标的用户名和密码
原创
2021-06-29 10:01:11
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