实验目的输入两张人脸图像，根据Image Morphing的方法完成中间 11 帧的差值，得到一张人脸渐变的动图。实验原理Cross-Dissolve 交叉融合，对两张图片每个像素点按一定的比例进行混合， 公式：Imagehalfway = (1-t) * Image1 + t * image2 但这种方法只适合图像对齐的情况，对于没有对齐的情况，可以采用局部变形的思想，先根据特征点划分出局部图像
文章目录前言opencv中的一个方法泊松融合图像梯度图像散度融合图像散度通过散度场进行图像重建泊松融合的一般逻辑 前言最近碰到一个项目上的难题，是要从电动显微镜对焦的多张图像进行融合。因为，显微镜物镜的景深范围较小，可能在同一视野中有多个需要拍摄的物体位于不同的景深范围内，所以想通过图像的融合，将不同景深上的多张图像进行融合，从而把这些物体都在同一张图像中对用户进行展示。opencv中的一个方法
转载
2024-01-03 22:56:41
150阅读
opencv图像融合
原创
2024-06-12 12:12:08
23阅读
一、背景有关高斯金字塔、拉普拉斯金字塔的相关背景知识可以参考OpenCV之图像金字塔与图像融合二、图像融合图像金字塔一个典型的应用就是图像融合。图像融合的实现步骤为：读入两幅大小相同的图像 img1 img2；构建 img1 img2的 高斯金字塔，层数根据需要设定（本实验为7层）；根据高斯金字塔和拉普拉斯金字塔的关系，推出拉普拉斯金字塔的Li（也为7层，第一层大小和原图相同）；在拉普拉斯图层的每
转载
2024-04-25 21:01:12
230阅读
图像特效 ## 图像融合 图像融合，即按照一定的比例将俩张图片融合在一起。 执行这样的融合需要用到opencv提供的如下api：cv.addWeighted(图像1,权重1,图像2,权重2,叠加之后的像素偏移值)
注意:
进行叠加的两张图片宽高应该相同
叠加之后的像素偏移值如果填的话不要填太大,超过255会导致图像偏白示例代码：import cv2
itheima = cv2.i
转载
2024-03-25 19:40:24
223阅读
import cv2 as cv# 读取图片bg = cv.imread("test_images/background.jpg", cv.IMREAD_COLOR)fg = cv.imread
原创
2022-11-01 17:46:10
156阅读
1.介绍 主流的图像融合算法主要有以下几种： 1）直接进行图像拼接，会导致图片之间有很明显的界线 2）加权平均法，界线的两侧各取一定的比例来融合缝隙，速度快，但不自然 3）羽化算法，即使得图边缘达到朦胧的效果，效果比加权平均法好，但会导致界线处模糊 4）拉普拉斯金字塔
转载
2023-11-10 03:17:33
519阅读
# 使用 OpenCV 和 Python 融合图像：一步步走向图像处理的世界
图像融合是一种图像处理技术，通过将多幅图像的有用信息结合起来，产生一幅更具信息量和视觉效果的图像。本文将介绍如何使用 OpenCV 和 Python 融合图像，并提供示例代码来帮助大家理解。
## 1. 理解图像融合
图像融合通常用于多个场景中，例如卫星影像处理、医学成像和计算机视觉等。在处理图像时，常常需要将多种
流程：1。在List.txt文件中读出图像文件名（便于前面的视频选图接力）（其中的文件名请按从左到右顺序排好，程序中不作检测，否则出错）2。检测每个图的特征点3。两两匹配4。并记录两两的单应矩阵5。从右到左变换请准备好 2 至 8 个右边有部分重合的图。main函数： int main ()
{
/* 特征点的提取与匹配 */
vector<string> image_
因为现在在做的项目里牵涉到图像分割，这两天一直在找各种资料。终于可以更新了！先补充点基础知识：数字图像的质量取决于层次（Hierarchy）、对比度、清晰度。层次越多视觉效果就越好。对比度=最大亮度/最小亮度。在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣，这些部分一般称为目标或前景。这就是图像分割的意义啦！概念：图像分割就是指根据图像的灰度、颜色、纹理和形状等特征把图像划分成若干互不
转载
2024-09-05 13:16:19
95阅读
图像拼接可以理解为三大步：按顺序读取多幅图像，并保证图像按照从左到右的顺序。发现这些图像像素之间的相关性（涉及到单应性）。将这些图像拼接成为一张全景图像。首先，需要了解如下几个概念。SIFT特征提取图像匹配计算单应矩阵假设我们使用同一部相机，用不同视角拍了两张照片，那么如何对这两张图片视角变换进行建模，将相邻的两张图片联系起来，就成为了一个问题。上图展示了一些几何变换。单应矩阵的作用在于，将图像平
转载
2023-07-29 12:46:00
476阅读
拼接算法OpenCV中从2.4.x版本之后多出来一个新的模型 图像拼接，该模块通过简单的高级API设置，可以获得比较好的图像拼接效果，OpenCV官方提供了一个高度集成的API函数 Stitcher，只要两行代码就可以得到一个很好的拼接图像。Ptr<Stitcher> stitcher = Stitcher::create(mode);
Stitcher::Status st
转载
2024-03-04 06:51:08
735阅读
1.opencv 图像拼接和图像融合技术 2.特征检测和特征匹配方法汇总（基于Opencv） 这两篇博文是我认为含金量非常高的博文，尤其是第一篇。接下来我说我的理解。 刚开始接触的话是很模糊的其实无外乎几点1.特征值匹配 每一张图片都有对应的特征因子，如果想对有重复部分照片进行拼接，（如图1-1），（图1-1）就要提取两张图片相同的特征，值提取之后要将相同的特征点进行匹配（因为之后要将有相同特征点
转载
2024-02-19 15:20:50
56阅读
# 使用OpenCV进行图像边缘融合的指南
图像边缘融合是图像处理中的一个重要任务，它能够平滑图像的过渡，增强视觉效果。本文将详细介绍如何使用Python和OpenCV实现图像边缘融合。下面是整个流程的概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------------|
| 1 | 安装所需的Python库
# Python OpenCV图像融合拼接
图像融合拼接是一种常见的计算机视觉技术，主要用于将多张图像合成一幅完整的画面。常用于全景图像的生成、医学影像的叠加以及图像增强等领域。本文将介绍如何使用Python和OpenCV进行图像融合拼接，并提供简单的代码示例。
## 什么是图像融合拼接？
图像融合拼接是将多张有重叠区域的图像无缝合并为一张图像的过程。常见的方法包括特征匹配、图像变换和图像融
变焦镜头是一种可连续变换焦距的镜头。是相对于定焦距而言的，是一种可连续变换焦距的镜头。它由多组正、负透镜组成，除固定镜组外，还有可移动的镜组。变焦镜头由广、标准、长三部分组成。一个镜头不但可以代替三种镜头，而且还可以通过连续变换焦距使画面景别发生连续变化，形成推、拉镜头的效果。变焦距镜头的焦距一般在28－200毫米之间。依靠镜头里的一组或几组镜片在象平面面积不变的情况下通过连续改变镜头焦距的长短，
转载
2024-10-16 14:16:38
22阅读
基于OpenCV的图像融合
原创
2021-06-24 15:46:34
724阅读
# 如何实现 Python OpenCV 图像拼接融合
## 流程概述
在本文中，我将向你介绍如何使用 Python 和 OpenCV 库来实现图像的拼接和融合。整个过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ------------------ |
| 1 | 读取需要拼接的图像 |
| 2 | 进行图像拼接 |
原创
2024-02-24 06:16:31
295阅读
ZERO-SHOT MULTI-FOCUS IMAGE FUSION（零镜头多焦点图像融合）多聚焦图像融合 (Multi-focus image fusion (MFIF)) 是消除成像过程中产生的离焦模糊的有效方法。The difficulties in focus level estimation and the lack of real training set for supervised
转载
2024-04-03 11:36:25
744阅读
