Histogram of Oriented Gradients(HOG)特征描述子原理解释以及在OpenCV中的使用一、什么是特征描述子？特征描述子是对一张图片或者一个图片块的一种表示，通过提取有用信息并扔掉多余的信息来简化图像。通常，特征描述子将一张大小为width×height×3 (通道数)的图片化成一个长度为n的特征向量/数组。以HOG特征为例，输入图像的大小是64×128×3，输出是一个
图像拼接技术，现在有非常广泛的应用，如小型机器人的单目视觉的视野较为小，使机器人在应用时有一定的局限性，双目视觉能提供更广阔的视野，双目视觉中较为常用的是对左右两个摄像头获取的识图通过拼接来获取更广阔的视野，再如较为热门的VR，Youtube也极大地运用图像拼接的技术。 图像拼接主要分为几个主要的步骤： （1）图像的校正:由于成象器件拍摄姿态和扫描非线性会引起的图象几何失真，由于成像系统本身的
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2024-08-28 11:35:53
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图像拼接|OpenCV3.4 stitching源码分析（一）续前言OpenCV与VLFeat的SIFT实现之对比opencvvlfeat参考 前言图像拼接|——OpenCV3.4 stitching模块分析（一）续 上一篇讲了OpenCV几种特征检测方法，其中默认的是surf算法，但个人感觉sift效果更好一些。实际上在很多计算机视觉项目中，特征检测更多使用的是vlfeat的sift实现，下面
opencv：4.1.1 /opencv-4.1.1/modules/calib3d/src/calibration.cppcv::stereoCalibrate 参数说明看opencv文档，这个函数作用就是进行参数检查，然后执行cvStereoCalibrateImpl//透视模型双目校准
double cv::stereoCalibrate( InputArrayOfAr
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2024-05-08 17:55:29
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当然，最近在看指针方面，当然也要了解一下opencv在这方面的用法。1.指针（1）saturate_cast<uchar>确保了RGB的值在0~255之间Mat.ptr<uchar>(int i=0) 获取图像像素矩阵指针，i表示从第几行开始，从0开始计行数
saturate_cast<uchar>(-100) 返回0
saturate_cast<uc
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2024-03-27 07:48:06
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Tesseract-ocr是一个文本识别的引擎，它能识别英文文本和数字文本，准确率极高，关于中文文本需要下载中文文本的文件进行加载，它也支持用户自定义训练文本。相比于机器学习或深度学习识别文本文字，tesseract方便小巧，对计算机性能要求不高，对样本量的要求也不高。本文不对任何文本做任何训练，只是单纯的想记录Tesseract-ocr在opencv中的使用。1、安装Tesseract-ocr。
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2024-04-23 14:22:09
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OpenCV学习笔记（五十一）——imge stitching图像拼接stitching stitching是OpenCV2.4.0一个新模块，功能是实现图像拼接，所有的相关函数都被封装在Stitcher类当中。这个类当中我们可能用到的成员函数有createDefault、estimateTransform、composePanorama、stitch。其内部实现的过程是非常繁琐的，需要很多算法
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2024-02-27 09:55:01
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接着前面那篇文章，继续讲解opencv-python的基本编程操作目录1.图像阈值的处理2.图像平滑处理3.图像形态学操作 4.梯度计算5.canny边缘检测算法 6.图像轮廓检测方法7.模板匹配8.金字塔的制作方法1.图像阈值的处理格式 ret,dst = cv2.threshold(src,thresh,maxval,type) 括号中src为输入图像，只能是灰度
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2023-11-14 22:03:54
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全景图像拼接全景图像拼接的手动实现环境： python3.6 + opencv3.4.2.16## 示例图片本次实验使用的图像拼接素材为以下三张图像：https://andreame.com/2019/11/12/stitch.html 本次实验的目标为，将此三张图像进行圆柱面投影并进行全景拼接opencv内置实现首先，opencv已经内置了stitch这一个类，包装好了全景图像拼接的所
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2023-07-30 19:15:14
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0x01 基础图像容器 MatMat 是一个类, 由两个数据部分组成 : 矩阵头 (包含矩阵尺寸、储存方法、储存地址等信息) 和一个指向存储地址所有像素值的矩阵 (根据所选存储方法的不同, 矩阵可以是不同维度) 的指针。由于矩阵的开销比较大, 不到万不得已, 不应该进行大图像的复制, 为了解决这个问题, OpenCV 使用了引用机制。 即让每个 Mar 对象有自己的信息头, 但共享同一个矩阵。 而
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2024-06-05 16:43:31
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方法一： Panorama.py# 导入必要的包
import numpy as np
import imutils
import cv2
class Stitcher:
def __init__(self):
# 确定是否使用的是OpenCV v3.X
self.isv3 = imutils.is_cv3(or_better=True)
def
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2023-09-04 10:42:32
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# 使用 R 语言进行数据拼接的指南
在处理数据的过程中，往往需要将多个数据框（data frame）合并在一起，而 R 语言的 `stitch` 功能正是实现这一功能的强大工具。本文将通过步骤和代码示例，帮助你掌握在 R 中实现数据拼接的过程。
## 流程概述
在开始之前，让我们先了解一下数据拼接的基本流程。以下是完整的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-02 04:02:32
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把数据张量的值交错成一个张量。tf.dynamic_stitch( indices, data, name=None)建立一个这样的合并张量。merged[indices[m][i, ..., j], ...] = data[m][i, ..., j, ...]例如，如果每个指标[m]是标量或向量，我们有# Scalar indices:m...
原创
2021-08-13 09:46:49
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摘要 图像几何变换又称为图像空间变换， 它将一幅图像中的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标位置。几何变换不改变图像的像素值， 只是在图像平面上进行像素的重新安排。几何变换大致分为仿射变换、投影变换、极坐标变换，完成几何变换需要两个独立的算法过程：1、一个用来实现空间坐标变换的算法，用它描述每个像素如何从初始位置移动到终止位置2、一个插值算法完成输出图像的每个像素的灰度值 放射变换?首先
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2024-05-20 22:26:48
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opencv drawContours的工作原理：基于扫描线的多边形填充算法
CollectPolyEdges 收集多边形边缘FillEdgeCollection填充多边形边缘Structural Analysis and Shape Descriptors — OpenCV 2.4.13.7 documentation opencv文档
Optimize FillEdgeCollectio
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2024-05-26 17:45:52
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1.开运算 开运算 = 先腐蚀运算，再膨胀运算（看上去把细微连在一起的两块目标分开了） 开运算的效果图如下图所示： 开运算总结： （１）开运算能够除去孤立的小点，毛刺和小桥，而总的位置和形状不便。 （２）开运算是一个基于几何运算的滤波器。 （３）结构元素大小的不同将导致滤波效果的不同。 （４）不同的结构元素的选择导致了不同的分割，即提取出不同的特征。2.闭运算 闭运算 = 先膨胀运算，
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2024-03-28 22:54:22
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一、前言 最近在使用floodFill这个算法时，突然想起selective search里的基础图像分割算法 - 基于图的graphsementation。 两者是比较简单的算法，存在相似之处，即都使用了相邻像素之间像素强度关系。 同时又存在不同点，floodFill关注点是像素层面上，生成一个区域； 而graphsementation由像素逐步构建出图块，生成多个区域。 二、gr
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2024-05-21 10:46:23
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GOCW的重点和难点就在于Csharp调用OpenCV，其中的桥梁就是CLR，当然我们也有其他方法，但是CLR是一个比较新的、比较可靠的、关键是能用的桥梁。这里关于CLR的基本原理知识、如何用于GOCW项目的相关内容加以整理思考，以图深入：
一、什么是CLR; 1、什么是CLRCLR（Common Language Runtime）是“公共语言运行时”的缩写，简单来
最近在做图像增强方面的算法，在参考了一些博客，论文和源代码后 ，自己整理了Retinex相关算法的opencv实现，在这里贴出来供大家参考 一.Retinex算法原理 基础理论：物体的颜色是由物体对长波（红色），中波（绿色），短波（蓝色）光线的反射能力来决定的，而不是由反射光强度的绝对值来决定的；物体的颜色不受光照非均匀性的影响，具有一致性，即Retinex算法是基于物体的颜色恒常性来实现的。 R
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2024-03-29 14:46:02
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透视变换的原理和矩阵求解请参见前一篇
《透视变换 Perspective Transformation》
。在OpenCV中也实现了透视变换的公式求解和变换函数。
求解变换公式的函数： Mat getPerspectiveTransform(const Point2f src[], const 
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2024-08-29 17:47:54
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