创建全景图在同一位置（即图像的照相机位置相同）拍摄的两幅或者多幅图像是单应性相关的 。我们经常使用该约束将很多图像缝补起来，拼成一个大的图像来 创建全景图像。在本节中，我们将探讨如何创建全景图像。RANSAC RANSAC 是“RANdom SAmple Consensus”（随机一致性采样）的缩写。该方法是 用来找到正确模型来拟合带有噪声数据的迭代方法。给定一个模型，例如点集之间 的单应性矩阵，
我们在上个教程讨论了SIFT算法用于检测特征点，SIFT算法对旋转、尺度缩放、亮度变化等保持不变性，对视角变换、仿射变化、噪声也保持一定程度的稳定性，是一种非常优秀的局部特征描述算法。但是其实时性相对不高。SURF(Speeded Up Robust Features)算法改进了特征了提取和描述方式，用一种更为高效的方式完成特征点的提取和描述。SURF算法原理SURF特征检测的步骤1. 尺度空间的
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2023-07-03 23:36:53
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1、本文环境 Mac OS版本12.3.1 OpenCV版本4.6.02、OpenCV的安装2.1、首先检查下是否已经安装了cmakecmake --version若没有安装，执行命令：brew install
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2024-04-30 17:24:42
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OpenCV基本操作 1 图像的IO操作这里我们会给大家介绍如何读取图像，如何显示图像和如何保存图像。1.1 读取图像APIcv.imread()参数：要读取的图像读取方式的标志cv.IMREAD*COLOR：以彩色模式加载图像，任何图像的透明度都将被忽略。这是默认参数。cv.IMREAD*GRAYSCALE：以灰度模式加载图像cv.IMREAD_UNCHANGED：包括alpha通道的
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2024-04-30 07:31:36
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目录 流程图：哈尔特征harr 积分图 AdaBoost级联分类器SURF原理（1）构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间黑塞矩阵图像金字塔高斯金字塔DOG金字塔 尺度空间（2）利用非极大值抑制初步确定特征点非极大值抑制（3）精确定位极值点 三维线性插值法（4）选取特征点的主方向（5）构造surf特征点描述算子 （6）特征点匹配代码
SURF(Speeded-Up Robust Features) 是对 SIFT 得改进，相对于 SIFT，SURF 利用积分图像与盒函数模拟 DoG，提升了计算速度；同时，使用了一种不用于 SIFT 的特征描述方案。 在 SIFT 中，检测尺度空间极值使用了 DoG 响应，SURF 做了如下改进： 1）首先求原图像的积分图像，使用积分图像可以求任意尺度盒函数（Box Filt
原创
2022-01-18 13:47:47
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OpenCV学习<一>一.图像基本操作1.1使用的库cv2 matplotlib numpy正常直接导入即可import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np1.2数据读取-图像例程：将如图导入展示并保存 import cv2
import matplotlib.p
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2024-04-25 14:25:28
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正文开始了，在OpenCV（据说是1.1以后的版本）中包含了SURF算法，并且还有一个使用SURF的例子，这里使用的是OpenCV2.1。在OpenCV的安装目录下/samples/c 文件夹中一个叫 find_obj.cpp 的文件，这是个应用SURF算法寻找一本书的例子。同目录下还有一对于的可执行文件 find_obj.exe，可以先运行一下看看。来看find_obj.cpp 1、这个程
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2024-04-03 09:32:56
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1. 使用SURF算法时涉及的参数说明 在opencv3.1中，SURF的实现文件在相应版本的opencv_contrib中，其路径为opencv_contrib\modules\xfeatures2d\src\surf.cpp。opencv_contrib的编译方法可以参考c
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2024-05-20 10:35:19
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img = cv2.imread('C:/Users/Dell/PycharmProjects/check_KeyPoint/image/right_01.png') img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) sift = cv2.xfeatu ...
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2021-09-16 16:20:00
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夏季更新OpenCV 4.5.3发布了！来看看4.5.3都有哪些重要改进：higui模块：增加对UI后端的支持。特殊编译的OpenCV可以允许选择UI后端，并/或通过plugin动态加载videoio模块：通过FFmpeg后端支持UMat/OpenCL硬件加速的视频编解码video：增加DaSiamRPN跟踪算法（DNN模块：改进layers和activations，支持更多模型优化CUDA后端的
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2024-02-29 10:45:19
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SURF：speed up robust feature，翻译为快速鲁棒特征。首先就其中涉及到的特征点和描述符做一些简单的介绍：特征点和描述符特征点分为两类：狭义特征点和广义特征点。狭义特征点的位置本身具有常规的属性意义，比如角点、交叉点等等。而广义特征点是基于区域定义的，它本身的位置不具备特征意义，只代表满足一定特征条件的特征区域的位置。广义特征点可以是某特征区域的任一相对位置。这种特征可以不是
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2024-05-13 06:15:23
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本文中的知识来自于Mastering opencv with practical computer vision project一书。shape model形状模型，就是训练数据表示为什么样的形状模型；feature detector特征检测，检测目标脸中的特征；fitting algorithm适应算法，就是匹配算法，匹配检测到的目标特征点和训练
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2024-05-09 20:49:50
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OpenCV Python SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)【目标】SIFT算法SIFT特征点和描述子【理论】前面的章节中，我们提到了角点检测，例如Harris角点，他们是旋转不变的，因为，图像无论如何旋转，其角点特性不会发生改变，所以这类特征也称为旋转不变特征。但是如果图像缩放，原本在小图像中一定的窗口下是角点，放大后，却是平坦区域，即不是角点。如
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2023-11-10 20:33:17
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写作当前博文时配套使用的OpenCV版本：
2.4.9
本篇文章中，我们将一起学习OpenCV中边缘检测的各种算子和滤波器——Canny算子,Sobel算子,Laplace算子以及Scharr滤波器。文章中包含了五个浅墨为大家准备的详细注释的博文配套源代码。在介绍四块知识点的时候分别一个，以及最后的综合示例中的一个。文章末尾提供配套源代码的下载。依然是是放出一些程序运
1.SURF: Speeded Up Robust Features" is a performant scale- and rotation-invariant interest point detector and descri
原创
2022-09-09 00:02:17
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1.概述前面介绍模板匹配的时候已经提到模板匹配时一种基于灰度的匹配方法，而基于特征的匹配方法有FAST、SIFT、SURF等。上面两篇文章已经介绍过使用Surf算法进行特征点检測以及使用暴力匹配(BruteForceMatcher)和近期邻匹配(FLANN)两种匹配方法。接下来将更深一步介绍
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2018-01-28 14:14:00
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编辑：OAK中国 ▌前言Hello，大家好，这里是OAK中国，我是助手君。OpenCV的OAK相机自从2020年面世以来，产品的更新迭代速度非常快，目前在售与在研发产品已经逾30种。今年OAK将会推出二代和三代的产品，本文主要给大家详细介绍三代的产品。▌Series 3OAK Series 3的产品将会搭第三代VPU（Keem Bay）。与上一代VPU Myriad X相比，Keem Bay集成
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2024-09-18 09:27:03
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### 实现Python调用Opencv中surf
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现“python调用Opencv中surf”。下面是整个流程：
```mermaid
journey
title Python调用Opencv中surf流程
section 整体流程
开始 --> 下载Opencv库 --> 导入Opencv库 -->
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2024-04-01 06:06:04
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