前言：一个图像拼接的小项目，用途场景，显微图像的拼接，或者只包含x，y平移的图像拼接。本来是显微镜拼接工具，MIST的核心拼接代码，matlab版的，已经开源。 源码是一个显微镜的拼接工具，序列扫描，2D扫描的图像拼接，下面实现的只是两张图像的拼接，并且需要先验知识，输入图像1与输入图像2的相对位置，1在2的北边，1在2的西边，两种固定方向。内容：1.相位相关匹配法相位相关图像匹配（Ph
目录一、模板匹配能够做什么？二、六种模板匹配算法解析1、平方差匹配法method=TM_SQDIFF2、归一化平方差匹配法method=TM_SQDIFF_NORMED3、相关匹配法method=TM_CCORR4、归一化相关匹配法method=TM_ CCORR_NORMED5、系数匹配法method=TM_CCOEFF6、化相关系数匹配法 method=TM_CCOEFF_NORMED三、模板
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2024-09-19 10:25:58
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文章目录模版匹配和霍夫变换1 模板匹配1.1 原理1.2 实现2 霍夫变换2.1 原理2.2 霍夫线检测2.3 霍夫圆检测[了解]image-20191008105125382 模版匹配和霍夫变换学习目标掌握模板匹配的原理，能完成模板匹配的应用理解霍夫线变换的原理，了解霍夫圆检测知道使用OpenCV如何进行线和圆的检测1 模板匹配1.1 原理所谓的模板匹配，就是在给定的图片中查找和模板最相似的区
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2024-06-18 08:57:07
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一、模板匹配概念 模板匹配是一项在一副图像中寻找与另一幅模板图像最匹配（相似）部分的技术。模板匹配不是基于直方图的，而是通过在输入图像上滑动图像块（模板）同时对比相似度，来对模板和输入图像进行匹配的一种方法。应用： （1）目标查找定位 （2）运动物体跟踪1、模板匹配 --- matchTemplate()1 CV_EXPORTS_W void matchTemplate(InputArray
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2024-01-10 12:55:14
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因为pcl的点云模板匹配遇到了各种困难，暂时先用opencv的模板匹配函数做一个简单的焊缝识别，看看效果。此方法的缺陷就在于物体和相机位置必须固定，只允许微小位移，否则数据将失效。1什么是模板匹配？模板匹配是一种用于查找与模板图像(补丁)匹配(类似)的图像区域的技术。虽然补丁必须是一个矩形，可能并不是所有的矩形都是相关的。在这种情况下，可以使用掩模来隔离应该用于找到匹配的补丁部分。它是如何工作的？
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2024-08-19 12:39:22
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OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。实现 使用方式如下：
[python]
view plain
copy
1. import cv2
2.
3. img = cv2.imread('D:\\test\\contour.jpg')
4. gray = cv2.c
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2024-05-22 21:39:52
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最近公司要做一个火灾图像识别程序，要在板子上跑。板子是firefly3399pro，这板子性能比较好，带gpu，但是这次时间的关系就选择opencv来做图像识别，gpu性能就无法发挥了，但cpu也是6核。由于用的netcore，在nuget上用了opencvsharp库，使用还是很方便，对opencv封装比较好，函数名基本一致，但是有个最大的
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2024-03-25 20:58:21
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1、测试用例 这里引用矩阵的掩码操作测试用例中的原文(有版权问题的话，请联系删除) 思考一下图像对比度增强的问题。我们可以对图像的每个像素应用下面的公式 上面那种表达法是公式的形式，而下面那种是以掩码矩阵表示的紧凑形式。使用掩码矩阵的时候，我们先把矩阵中心的元素（上面的例子中是(0,0)位置的元素，也就是5）对齐到要计算的目标像素上，再把邻域像素值和相应的矩阵元素值的乘积加起来
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2024-05-11 15:57:41
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打开窗口、显示图像、读出或者写入图像相关的文件、处理简单的鼠标、光标和键盘事件。当然也可以用highgui创建一些很有用的控件-滑动条，并把它们加入窗口。 硬件相关部分、文件部分以及图像用户界面部分。硬件部分最主要的就是对于摄像机的操作；文件系统的主要工作是载入与保存图像文件。我们可以很方便的读取、写入视频或图像文件。窗口部分提供了为窗口加入鼠标、键盘响应的方法，也可以通过滑动条实现切换
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2024-09-29 16:38:23
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今天，一个朋友想使用我的SSE优化Demo里的双线性插值算法，他已经在项目里使用了OpenCV，因此，我就建议他直接使用OpenCV，朋友的程序非常注意效率和实时性(因为是处理视频)，因此希望我能测试下我的速度和OpenCV相比到底那一个更有速度优势，恰好前一段时间也有朋友有这方面的需求，因此我就随意编写了一个测试程序，如下所示： IplImage *T = cvLoadImage("F:\
最近几天在安装opencv，也看了网上的一些帖子，结合自己遇到的一些问题写了点内容。准备：1. opencv最新的版本是3.10，可以到官网下载http://opencv.org/。官网下载提取后会得到两个文件夹：build和sources。我们需要用到的是sources，用CMake重新编译sources里的内容，再添加contrib库。build里的内容是官网已经编译好的，有其他博
一 ：图像的颜色空间转换在OpenCvSharp中颜色转换函数为：Cv2.CvtColor() 参数：参数说明src:源图像，8位无符号，16位无符号或单精度浮点dst:输出图像，具有与src相同的大小和深度code:颜色空间转换代码:(ColorConversionCodes)枚举类型代码：static void Main(string[] args)
{
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2024-04-06 09:33:19
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文章目录2018Latent Fingerprint Recognition: Role of Texture Template2018Latent Fingerprint Recognition:
原创
2022-06-27 17:13:11
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C#+VS2019+OpenCVSharp环境搭建这个博客将带领你安装VS 2019并进行基本的代码环境搭建，看起来字很多，实际操作不复杂。下载及安装首先根据pytorch官方建议我们使用VS2019直接去这个网站下载，并跳过下面的一段废话，或者：在必应搜索VS2019到下载官网然后选择下载较旧的版本，再点击2019中的下载，然后选择图中的这个，这里我下载的是2019最新版的企业版，你也可以下载其
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2024-05-15 06:56:37
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OpenCV跟踪模块算法介绍OpenCV的tracking模块是一个功能强大的跟踪算法库，包含多种用于跟踪对象的算法。它可以帮助你在连续的视频帧中定位一个物体，例如人脸、眼睛、车辆等。在OpenCV的tracking模块中，一些主要的跟踪算法包括：稀疏光流（Sparse optical flow）：例如Kanade-Lucas-Tomashi (KLT)特征跟踪算法，跟踪图像中几个特征点的位置。卡
目录一、Ubuntu 服务器版安装Opencv1.Opencv介绍2.Ubuntu 安装OpencvA.桌面组件的安装B.安装Opencv二、Opencv图像处理1.提取图像边缘实例2.gcc/g++链接语句解释：3.用`makefile`编译图像边缘实例三、总结 一、Ubuntu 服务器版安装Opencv1.Opencv介绍OpenCV（Open Source Computer Vision
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2024-03-05 11:57:32
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一、模板匹配模板匹配（TemplateMatching）就是在一幅图像中寻找和模板图像（template）最相似的区域，该方法原理简单计算速度快，能够应用于目标识别，目标跟踪等多个领域。二、原理1、cv::TM_SQDIFF：该方法使用平方差进行匹配，因此最佳的匹配结果在结果为0处，值越大匹配结果越差。2、cv::TM_SQDIFF_NORMED：该方法使用归一化的平方差进行匹配，最佳匹配也在结果
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2023-07-03 20:16:51
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SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征检测关键特征：构建图像高斯金字塔，求取DOG，发现最大与最小值在每一级构建
原创
2024-10-11 16:59:17
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halcon软件最高效的一个方面在于模板匹配，号称可以快速进行柔性模板匹配，能够非常方便的用于缺陷检测、目标定位。下面以一个简单的例子说明基于形状特征的模板匹配。 为了在右图中，定位图中的三个带旋转箭头的圆圈。注意存在，位置、旋转和尺度变化。上halcon程序1 * This example program shows how to
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2024-03-08 21:08:30
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今晚抽了点时间写个无聊的野，这部分会涉及到位图方面的扫描操作。最近发现了通过扫描位图的像素能够做出很多意想不到效果。 基本原理：通过扫描像素点，并将我们所需要的像素点记录下来，我们可以以粒子的方式看待这些像素，通过粒子运动的表现，我们实现很多不错的技巧。
