近日在做基于sift特征点的图像配准时遇到匹配失败的情况，失败的原因在于两幅图像分辨率相差有点大，而且这两幅图是不同时间段的同一场景的图片，所以基于sift点的匹配已经找不到匹配点了。然后老师叫我尝试手动选择控制点来支持仿射变换。很可惜opencv里没有这类似的库，查了下资料，看看有没有现成的手动配准软件，找到了arcgis这款软件可以做手动配准，不过这软件也都太大了吧我要的只是一个简单的功能而已
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2024-03-25 21:10:28
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网上有许多opencv的配置技巧，但是绝大多数的配置都只是一锅炖！把所有的lib文件，dll文件都包含进来。这样做会导致程序的可移植性非常差，把工程拷到另一台没有配置opencv环境的机器上，程序就跪了！另外，如果你打算用opencv写个SDK，一锅炖的方法会使得程序非常大！所以，我们需要另外的配置技巧，使我们能够根据自己的需要来选择需要包含的lib文
一般可分为基于图像灰度统计特性配准算法、基于图像特征配准算法和基于图像理解的配准算法。基于特征的图像配准算法的核心步骤为：特征提取、特征匹配、模型参数估计、图像变换和灰度插值。 下面把论坛中一些人的看法在此总结一下，便于以后参考：
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2024-07-31 22:47:48
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注：为便于学习，本文部分内容总结于中科大硕士论文，论文名称：基于SIFT图像配准算法的研究 1.配准概述 图像配准是一种寻找同一场景的两幅或多幅图像之间的空间变换关系、并对其中的一幅或多幅图像进行变换的过程。图像配准是所有图像分析任务中最为关键和基础的步骤，是图像拼接、图像重建、目标识别等应用的前提。对于常用的基于特征的
该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼void CImageregistrationDlg::OnCornermatching()
{
// TODO: Add your control notification handler code here
int i,j;
const int height1=mobanImage1->height;
const int width1
opencv系列-图像配准一、简介二、应用场景三、算法分类四、特征点4.1 HarisSIFTSURF五、特征匹配六、全局配准坐标旋转变换公式的推导围绕原点的旋转坐标系（逆时针）的旋转绕某一点进行旋转仿射变换透视变换与仿射变换opencv函数使用什么是光流（optical flow）？光流法基本原理七、 局部配准 前言：配准方面的知识，在工作中多有用到，对于原理了解一些，但是知之不深，最近时间
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2024-01-08 14:28:14
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模板匹配算法介绍模板匹配算法主要为模板图像在基准图上进行由左往右、由上到下进行相关运算，最后得到一个进行相关运算后的系数矩阵：系数矩阵中的参数值用来度量模板图像在基准图中的子区域相似程度。采用相关系数来进行评判，模板匹配算法主要有基于灰度值的模板匹配、梯度值的模板匹配、相位相关匹配等方法。灰度值匹配： 模板图像未经过任何预处理，直接取其像素值在原始图像上进行相关运算，灰度匹配算法优点在于速度快
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2023-09-25 10:31:15
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点云处理1. 基本概念1.1 Roll(翻滚)、Yaw(偏航)、Pitch(俯仰)1.2 点云格式 (Point Cloud Format)1.2.1 PLY (多边形集合）1.2.2 PCD (Point Cloud Data)2. RANSAC2.1 简介2.2 应用2.2.1 直线拟合3. [ICP](https://ieeexplore.ieee.org/document/121791)
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2024-05-09 22:31:12
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一、RPC基础概念1.1 RPC的基础概念 RPC，即Remote Procdure Call，中文名：远程过程调用； （1）它允许一台计算机程序远程调用另外一台计算机的子程序，而不用去关心底层的网络通信细节，对我们来说是透明的。因此，它经常用于分布式网络通信中。RPC协议假定某些传输协议的存在，如TCP或UDP，为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中，RPC跨越了传输层和应用层。
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2024-09-15 16:08:02
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一、SAD算法1.算法原理 SAD(Sum of absolute differences)是一种图像匹配算法。基本思想：差的绝对值之和。此算法常用于图像块匹配，将每个像素对应数值之差的绝对值求和，据此评估两个图像块的相似度。该算法快速、但并不精确，通常用于多级处理的初步筛选。2.基本流程输入：两幅图像，一幅Left-Image，一幅Righ
# OpenCV 图像配准实现指南
图像配准是计算机视觉和图像处理中的一个重要任务，常用于图像合成、医学图像分析等领域。本文将为您详细介绍如何在 Python 中使用 OpenCV 进行图像配准。
## 整体流程
在开始之前，我们可以将整个图像配准的流程整理成一个表格，列出主要步骤和相应操作。
| 步骤 | 操作说明 |
图像配准需是指对不同条件下得到的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程。最简单的做法就是求得原图像到目标图像之间的透视变换矩阵，将原图像按照矩阵进行变换，就可以得到和目标图像相似的效果。透视变换是将成像投影到一个新的视平面，也称作投影映射。 透视变换实质上是将二维的图片变换到三维的坐标系中之后再变换到另一个二维坐标系，与仿射变换相比透视变换实现的效果要多一些。求解精确矩阵和透视变换可以很容易
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2023-11-27 00:13:53
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在前面的博文中，我们分别讲了使用FFD形变与梯度下降法、LM算法、粒子群算法来实现图像的非刚性配准：图像配准系列之基于FFD形变与梯度下降法的图像配准图像配准系列之基于FFD形变与LM算法的图像配准图像配准系列之基于FFD形变与粒子群算法的图像配准以上三篇博文所讲的配准方法中，有一个明显的共同点是：FFD形变的网格控制点数都是保持不变的。我们知道，理论上控制点越少，配准越快，但配准效果越差，控制点
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2024-07-26 16:42:26
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Sparse Point Registration （SPR）是一篇2017年的点云配准算法，该算法的主要目的是对稀疏点云进行配准，并且取得了不错的成果和突破。本文一方面是对SPR配准算法模型进行了简单的原理解析以及附加代码实现，另一方面是对之前工作的总结，也算水篇博文，接下来的工作主要就是分割和光流预
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2023-12-08 14:34:36
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今天在看矩形滤波的时候忽然脑子短路，把一些概念全弄混了，现总结一下，以便下次再混的时候可以参考确认下，自己的理解，有错的地方还请指正。 首先，在Opencv2中基本上都是用的Mat来表示图像了，C++的函数调用中基本上也都是Mat图，从根本上说，一张图像是一个由数值组成的矩阵，矩阵的每一个元素
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2024-02-20 21:08:32
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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。有时候工业相机运作时，拍摄的图像范围和角度有限（保证拍摄物体的清晰度），就需要移动相机或多个相机拍摄，然后将拍摄到的图片拼接起来组成一幅范围大的我们所需要的图像。这里我们可以借助模板匹配这项技术来实现图像的拼接。这里介绍的模板匹配（matchTemplate）可以应用与拍摄图片稳定的情况下，复杂情况下这个方法并不适用。本文先介
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2024-02-24 02:17:49
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原文代码运行时会报错，下面代码直接拷贝的原文代码，如果报错，只需将代码第21行注释。#include <opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <iostream>
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2024-07-21 09:42:47
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本文是立体视觉系列的第三部分，讲解双目标定与校正。双目标定与校正目的设计立体匹配算法时，为了提高算法的效率和精度，一般需要将2D搜索空间降维到1D空间。根据对极几何的知识，已知一个相机图像上任意一点p1，在另一个相机的投影p2一定在某条极线上。 双目标定与校正将两幅图像的极线调整成平行且行对齐。这样已知左图上一点p1，右图上的匹配点p2一定在相同的行上。关于立体成像的更多内容，请阅读本系列其他几篇
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2024-01-31 15:20:03
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这俩天一直在做关于物体匹配的方面的工作，前几天朋友推荐我看西安电子科技大学张瑞娟的一篇硕士论文“图像配准理论及算法研究”，我收获很大，所以我也总结一些对我有用的算法，将来便于查找应用。我做的目标追踪这一块，虽然和图像配准不是一个方向，但是前期工作都是一样的，首先都需要物体检测，特征检测和匹配。这里我总结一些对我有用的，也希望对和我一样研究方向的人有帮助。这里图像配准可以换成物体匹配的。1，&nbs
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2024-08-19 09:49:29
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Windows上OpenCV+Python配置Windows上OpenCV+Python配置安装python安装numpy库安装openCVvscode的配置我遇到的报错 Windows上OpenCV+Python配置主要分为三步： 1.安装python 2.安装numpy库 3.安装openCV 4.vscode配置安装python打开安装包，把Add to PATH的勾勾选上，一直下一步就o
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2023-09-28 17:28:53
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