请看赵春江的主页,他已经对Opencv图像拼接流程中的代码做了很详细的解释。前人栽树,后人乘凉。一.本文所做的事1.重构了Opencv图像拼接的源代码,整个代码是面向过程的;2.在赵春江源码分析基础上,对一些细节部分进行说明。代码链接:https://github.com/mhhai/ImageStitch二.特征点检测一切起源于这段代码 Ptr finder =newOrbFeaturesF
转载 2024-04-15 15:30:03
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1. 矩阵掩模原理:矩阵掩模算法feic非常简单,例如将一个3X3的矩阵,一张图像,对图像的每个像素点进行如下操作:1.分别从左到右,从上到下,每个通道,拿3X3矩阵和原图对应位置做内积,最后得到的值在赋值给zhon中心像素点简单例子:通过如下3X3矩阵来做掩模,可以提高图像的对比度                &n
转载 2023-10-19 15:58:04
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cvAbs , cvAbsDiff , cvAbsDiffScvAdd , cvAddS , cvAddWeighted(可添加权重)#include <cv.h> #include <highgui.h> int main(int argc,char** argv) { IplImage *s1,*s2; s1=cvLoadImage("wukong.j
OpenCV学习】(十一)图像拼接实战背景图像拼接可以应用到手机中的全景拍摄,也就是将多张图片根据关联信息拼成一张图片;实现步骤1、读文件并缩放图片大小;2、根据特征点和计算描述子,得到单应性矩阵;3、根据单应性矩阵对图像进行变换,然后平移;4、图像拼接并输出拼接后结果图;一、读取文件第一步实现读取两张图片并缩放到相同尺寸;代码如下:img1 = cv2.imread('map1.png') i
最近和Samuel成功地搭建了基于编码结构光的三维重建系统,这项技术应该说已经是很成熟的了,代码我们也从网上download下来学习,当然自己也重写了一遍。除了系统校准,实际操作时整个流程分为图像解码和基于三角学计算三维坐标两大块,在不同地方加入不同的filter以及一些recover的过程。之前的代码沿用了OpenCV C的API。为了配合部门其他组员,同时本着与时俱进的精神,这两天主要就是将之
转载 2024-07-25 16:54:51
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拼接图片- 图像矩阵变换 scikit-learn -sklearn MiniBatchKMeans PCA K-means Opencv 拼接图片读取文件夹下图片,并拼接图片代码示例#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: UTF-8 -*- import cv2 import numpy as np impor
文章目录1. 基础矩阵求解原理1.1 基础矩阵推导1.1.1 相机模型1.1.2 对极几何1.1.3 基础矩阵性质1.2 7 7
索引目录1. Mat矩阵操作1.1 创建矩阵1.2 赋值运算1.3 算术运算2. Mat子矩阵操作2.1子矩阵创建2.2子矩阵赋值3. Mat矩阵变形 1. Mat矩阵操作1.1 创建矩阵//第一个参数是rows,第二个参数是cols Mat image(240, 320, CV_8UC3); //不能为矩阵设置初值,在改变尺寸是重新分配image矩阵 image.create(480,
转载 2024-02-22 14:22:03
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最近两周做的项目是要将matlab里面的算法转变为C语言,matlab处理矩阵运算实在太牛B了,几个简单的字符就代表了很多的操作,为了项目的需要,又不能影响软件运行速度,因此我在工程中使用了OpenCV的库进行矩阵操作。好在有这个使用比较方便的开源库啊!在matlab中,可以随意给一个变量(通常都是突然出现的)传递任意维数的矩阵,这下可苦了我们这些做“翻译”工作的程序员了。闲话少说,还是介绍一下我
转载 2024-02-28 22:10:32
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opencv矩阵常用操作1.矩阵的点运算2.矩阵的统计运算3.基本数学运算4.代数运算和SVD5.离散傅里叶变换和离散余弦变换 opencv_documentation.少用for循环,多用函数。add=矩阵加法,A+B的更高级形式,支持mask scaleAdd=矩阵加法,一个带有缩放因子dst(I) = scale * src1(I) + src2(I) addWeighted=矩阵加法,两
转载 2024-02-27 06:46:14
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Opencv 矩阵基础简介Opencv 是一个致力于解决数字图像处理的开源库。在进行数字图像处理之前,我们首先需要了解 Opencv 的图像表达方式。如上图所示,任何数字图像都是由多个点(像素点)的数值组成的,Opencv 自定义了一个类来表示图像–Mat 类。MatOpencv 是一个C++库,那么 Mat 类肯定就涉及内存的分配和释放的问题了。值得庆幸的是,Opencv 的开发者们已经为我们做
1、Mat矩阵点乘——A*BOpencv重载了运算符“*”,姑且称之为Mat矩阵“点乘”,其中一个重载声明为: 1. CV_EXPORTS MatExpr operator * (const Mat& a, const Mat& b); 点乘说明: 1.  A*B是以数学运算中矩阵相乘的方式实现的,即Mat矩阵A和B被当做纯粹的矩阵做乘法运算,这就要求A的列数等 &
转载 2024-03-28 10:49:14
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基本元素图片 OpenCV中彩色图是以B-G-R通道顺序存储的,灰度图只有一个通道,图像坐标的起始点是在左上角,所以行对应的是y,列对应的是x。 import cv2 img = cv2.imread('lena.jpg',0) # 先定义窗口,后显示图片 cv2.namedWindow('lena2', cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow
opencv矩阵赋值函数copyTo、clone、重载元算赋‘=’之间实现的功能相似均是给不同的矩阵赋值功能。copyTo和clone函数基本相同,被赋值的矩阵和赋值矩阵之间空间独立,不共享同一空间。但是,copyTo和clone函数区别,当矩阵头文件已经存在管理空间时copyTo函数不会重新申请空间,而clone函数依然会重新申请空间。重载元算赋‘=’,被赋值的矩阵和赋值矩阵之间空间共享,改变任
图像处理过程中,对图像矩阵的每一个元素进行操作是十分重要的。本博文对OpenCV中的Mat矩阵的操作做了一次总结,方便我自己查阅。Mat 基础在计算机中,图像在本质上是一个数组。Mat就是图像在OpenCV中的表现形式。基本属性cols:矩阵列数 rows:矩阵行数 channels:通道数 type:数据类型 total:矩阵总元素数 data:指向矩阵数据块的指针type图像像素的类型。col
转载 2024-03-23 20:04:13
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MatOpenCV最开始是使用C语言中的结构体IplImage来存储图像的,但是它的缺点在于需要程序编写者来管理内存的分配与释放。它在小项目中问题不大,一旦有代码变多,处理起来就会变得十分棘手。幸运的是,C++引入了类,能够自动管理内存;并且,这个改变在C++和C之间并没有任何兼容性问题。因此,OpenCV2.0版本使用新的C++接口,来自动管理内存,让代码更为简洁。由于大部分嵌入式系统只支持C语
转载 2024-03-18 11:03:15
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opencv学习:在opencv中API 矩阵(数组)可行操作:1.计算数组中所有元素的绝对值和;Scalar cv::cuda::absSum(InputArray src, InputArray mask = noArray()
转载 2024-05-07 09:42:32
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OpenCV 矩阵操作 CvMat 每回用矩阵都要查,这回查到一个比较正确齐全的,放在自己的博客上以后可查 综述: OpenCV有针对矩阵操作的C语言函数. 许多其他方法提供了更加方便的C++接口,其效率与OpenCV一样.OpenCV将向量作为1维矩阵处理.矩阵按行存储,每行有4字节的校整.分配矩阵空间: CvMat* cvCreateMat(in
转载 2024-03-07 23:19:05
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# 矩阵拼接在Python中的实现方法 矩阵拼接是数据处理中的常见任务,它涉及到将多个矩阵(通常是二维数组)合并成一个更大的矩阵。Python中有许多库可以实现这一功能,但最常用的库是NumPy。本文将指导您如何使用Python来实现矩阵拼接。我们将分步进行并提供相应的代码示例。 ## 矩阵拼接的流程 在实现矩阵拼接之前,我们首先需要了解整个过程的步骤。以下是我们需要遵循的基本流程: |
原创 8月前
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横向拼接:输入f=[m n]。 纵向拼接:输入f=[m;n]。
转载 2020-04-13 14:38:00
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