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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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
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2024-09-03 08:55:34
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本文介绍如何使用GStreamer 编写一个简单的MP3播放器。1,需要使用mad解码插件，因此需要先安装gstreamer0.10-plugins-ugly2，编写mp3播放器下面来看看如何利用GStreamer框架提供的组件，来实现一个简单的MP3播放器。数据源元件负责从磁盘上读取数据，过滤器元件负责对数据进行解码，而接受器元件则负责将解码后的数据写入声卡。如果想要在程序中应用GStreame
# 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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对下面这张图像，计算其近似多边形和凸包。·hammer.jpg 使用cv2.approxPolyDP()函数计算其近似多边形，其参数列表：第一个参数为源轮廓。 第二个参数为ε值，它表示源轮廓与近似多边形周长的最大差值（这个值越小，近似多边形与源轮廓越接近）。 第三个参数为布尔标记，它表示这个多边形是否闭合。使用cv2.convexHull()函数计算其凸包。Douglas-Peucker算法在数字
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
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2024-04-15 13:43:15
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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
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2024-05-04 12:26:43
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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
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2024-08-29 15:39:17
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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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core组件（第五章）访问图像中的像素 图像在内存中的存储方式：我们可以通过isContinuous（）函数来查询图像是否在内存中连续颜色空间的缩减0~9取值为0 以此类推，原来0~255一共256个值变成26个值。小技巧：因为每次进行取余操作很浪费时间，而且值是固定的值，所以我们可以用一个数组tabel [256]去存储 0~256对应的值，即公式P[ i ] = tabel [&nb
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
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2024-06-10 15:28:59
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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
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2024-04-19 15:00:09
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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，
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2024-05-14 10:04:27
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OpenCv学习笔记（一）OpenCv中Mat类源码的详细解读(一)(一)Mat类的引述1–自2010年以来，OpenCv的函数库一直是基于C接口构件的,因此，在最初的几个OpenCv版本中，一直使用IplImage的C语言结构体在内存中存储图像。直到今天，这仍旧出现在很多的旧版书籍中，比如经典的《Learning OpenCv》 2–对于OpenCv1.x的时代,基于C语言接口而创建的图像存储
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2024-04-09 13:00:43
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@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
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2023-11-15 13:38:50
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在经历第一份工作的2年半后，有幸能够从新进入到图像处理这个领域来，与以前工作时只能空闲时间看看OpenCV源码、博客和了解OpenCV最新动态这种三天打鱼两天晒网的不同，这次自己可以专心扎进这里面来了。学习图像处理自然少不了OpenCV，其源码完全开源、强大的使用群体和社区资源是学习图像处理的不二之选，其源码也是十分值得图像
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2024-04-24 14:46:19
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opencv 人脸检测源码解析在opencv3.2中，objdetect模块设计了快速的目标检测方法。其特征提取使用简单的haar特征，该特征可以使用积分图的方法进行快速提取；训练过程采用经典的ad-boost增强算法可将多个简单的弱分类器构建成强分类器；目标检测或者具体的人脸检测过程中，采用级联的多个强分类器，极大加速了目标检测过程，达到实时检测目的。 本文将以人脸检测为例，详细解析openc
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2024-04-09 14:12:33
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在桌面右击打开终端，此时的路径pwd应该在home/下，或者cd home 再cd user后输入pwd此时的路径在home/user/下。这都没关系，只要在desttop同级的目录home/下即可。下面是输入指令安装。opencv核心模块安装与编译# 更新并安装一些工具，包括更新apt，使用apt instll 安装cmake（一个c++配置管理工具）、g++（c++的编译器）、wegt（从网上
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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# 解决“Python Stitcher”问题的全面探讨
在当今开发过程中，我遇到一个常见的问题，那就是"Python Stitcher"。这个工具让人非常感兴趣，它帮助我们在多个Python模块之间进行链接和优化。接下来，我将详细记录我的探索过程，包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、异常检测以及逆向案例。
## 协议背景
为了更好地理解“Python Stitcher”的通信流程，
