C++: void matchTemplate(InputArray image, InputArray temp, OutputArray result, int method) Parameters : image – Image where the search is r
@property作用：python的@property是python的一种装饰器，是用来修饰方法的。我们可以使用@property装饰器来创建只读属性，@property装饰器会将方法转换为相同名称的只读属性,可以与所定义的属性配合使用，这样可以防止属性被修改。1.修饰方法，让方法可以像属性一样访问。class DataSet(object):@propertydef method_with_p
一、算法目的 实现两张图片的全景拼接。本次实验针对不同场景做全景拼接：室内场景室外景深落差较大的场景室外景深落差较小的场景二、Opencv stitch原理 1.源码：https://docs.opencv.org/2.4.2/modules/stitching/doc/high_level.html?highlight=stitcher#stitcher 2.基于SURF算法的特征点检
图像去雾（Image Dehazing）HardGAN: A Haze-Aware Representation Distillation GAN for Single Image Dehazing作者 | Qili Deng, Ziling Huang, Chung-Chi Tsai, Chia-Wen Lin单位 | 台湾清华大学；字节跳
OpenCV3中提供了一个用于图像拼接的模块——Stitcher，可以将连续拍摄的图像序列，拼接成一幅全景画面。
如下所示是56幅连续拍摄的图像：
0.png
1.png
2.png
3.png
4.png
处理代码如下：
1 #include < stdio.h >
2 #include < opencv2\opencv.hpp >
3 #in
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2020-12-23 16:31:00
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# Python OpenCV Stitcher 内存溢出问题解决方案
## 1. 引言
在使用Python的OpenCV库进行图像拼接时，有时会遇到内存溢出的问题。这个问题的根本原因是在处理大尺寸图像时，程序需要消耗大量的内存。本文将介绍如何通过优化代码和调整参数来解决这个问题。
## 2. OpenCV Stitcher简介
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理功
原创
2023-08-14 19:56:08
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最近工作接触到了图像处理一块的东西，网上关于opencv安装配置的博客也挺多，但找到的经验并不是所有的都好用，有些大神写的太多反而看着懵逼，所以自己总结与精简了一下，以后再照着操作就好了。（特别认真的同学会发现下面安装的版本和配置截图的版本不是同一个版本，是因为我在不同的机器上对这篇博客做了修改，但这并不影响你的操作，按照流程对你的机器安装并配置工程就可以了）1. 官网下载 ： http://op
一、SIFT算法 1、简介 SIFT是Scale-invariant feature transform的缩写，翻译过来的意思就是尺度不变特征转换，它是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，具体为在空间尺度中寻找极值点，并提
文章目录前言一、程序主要架构二、程序实现原理1.sift特征点匹配算法2.ransac误匹配剔除三.代码实现过程总结 前言opencv库是python中重要的图像处理库，也被称为计算机视觉开发库，这篇文章我们用利用opencv库来实现全景图像的拼接，总体上来说包含sift匹配和ransac误匹配剔除两大模块，那么话不多说，我们开始今天的正题。一、程序主要架构为了大家开始就有一个清晰的认知，首先介
1. 软件准备1．下载并安装Android studio，下载地址见： https://developer.android.com/studio/index.html2．进入官网（http://opencv.org/）下载OpenCV4Android并解压（OpenCV
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2023-09-23 13:28:13
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Bundle Adjustment 在上一篇文章中，成功将三维重建扩展到了任意数量的图像，但是，随着图像的增多，累计误差会越来越大，从而影响最终的重建效果。要解决这个问题，需要用到Bundle Adjustment（下文简称BA）。 BA本质上是一个非线性优化算法，先来看看它的原型 minx∑iρi(||fi(xi1,xi2,...,xik)||2) 其中
x是
上一篇博客已经讲到如何在Visual Studio 2017上实现OpenCV3.4 的永久配置，但是有时我们又同时需要用到opencv2库，比如当使用特征检测算子时，opencv2版本较opencv3版本稳定。所以这篇博客将讲解如何在已经配置了OpenCV3.4的Visual Studio 2017同时配置OpenCV2.4.9。配置之后可实现切换编译器从而切换opencv2和opencv3库，
前言关于SIFT的特征点检测在《C++ OpenCV特征提取之SIFT特征检测》有介绍过，在OpenCV4.5版本中SIFT做是算法优化，也移到主仓库中了，并且有朋友也留言问了4.5版本下的DEMO。所以这篇就做一下OpenCV4.5版本的SIFT特征点检测及匹配。实现效果两张原图匹配的效果代码实现 微卡智享 #实现流程1定义检测的特征点个数，用SIFT进行特征检测2对检测完的两个图做
从OpenCV2.4.0之后的版本中都包含有一个图像拼接的例程。路径：“...\OpenCV\sources\samples\cpp\stitcher_det
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2023-05-22 09:23:57
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转自：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。来自研学论坛 Walkfarer和SCQ的帖子：http://bbs.matwav.com/post/view?bid=6&id=371051&sty=3
主要分为以下几个步骤：(1) 读入两张图片并分别提取SIFT特征(2) 利用k-d tree和BBF算法进行特征匹配查找(3) 利用RANSAC算法筛选匹配点并计算变换矩阵(3) 图像融合SIFT算法以及RANSAC算法都是利用的RobHess的SIFT源码，前三个步骤RobHess的源码中都有自带的示例。(1) SIFT特征提取直接调用RobHess源码(RobHess的SIFT源码分析：综述)
OpenCV常用图像拼接方法将分为四个部分与大家共享，这里是第四种方法，至此四种常用方法介绍完毕。 OpenCV的常用图像拼接方法（四）：基于OpenCV Stitcher类的图像拼接，OpenCV版本为4.4.0。特点和适用范围：图像需有足够重合相同特征区域。优点：适应部分倾斜/尺度变换和畸变情形，拼接效果好，使用简单，可以一次拼接多张图片。缺点：需要有足够的相同特征区域进行匹配，速度较慢(和图像大小有关，可以使用GPU加速)。如下是待拼接的两张图片：源码与拼接...
原创
2022-03-09 14:28:52
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OpenCV常用图像拼接方法将分为四个部分与大家共享，这里是第四种方法，至此四种常用方法介绍完毕。 OpenCV的常用图像拼接方法（四）：基于OpenCV Stitcher类的图像拼接，OpenCV版本为4.4.0。特点和适用范围：图像需有足够重合相同特征区域。优点：适应部分倾斜/尺度变换和畸变情形，拼接效果好，使用简单，可以一次拼接多张图片。缺点：需要有足够的相同特征区域进行匹配，速度较慢(和图像大小有关，可以使用GPU加速)。如下是待拼接的两张图片：源码与拼接...
原创
2021-06-10 17:17:14
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OpenCV常用图像拼接方法将分为四个部分与大家共享，这里是第四种方法，至此四种常用方法介绍完毕。
OpenCV的常用图像拼接方法（四）：基于OpenCV Stitcher类的图像拼接，OpenCV版本为4.4.0。特点和适用范围：图像需有足够重合相同特征区域。优点：适应部分倾斜/尺度变换和畸变情形，拼接效果好，使用简单，可以一次拼接多张图片。缺点：需要有足够的相同特征区域进行匹配
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2020-12-24 09:48:00
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OpenCV图像拼接常用方法总结共 4 种方法：
(1) 直接拼接 (2) 基于模
原创
2022-10-18 12:30:55
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