一 实验介绍
图像拼接是指将拍摄到的的具有重叠区域的的若干图像拼接成一张无缝全景图, 使得在获得大视 角的同时确保了图像具有很高的分辨率的技术。一个例子如下，输入三张具有重叠区域的图像：
拼接的结果为：
1.1 图像拼接基本步骤
图像拼接的完整流程如上所示，首先对输入图像提取鲁棒的特征点，并根据特征描述子完成特征点的匹配，然后根据已经匹配的特征点对得到相邻图像的位置关系从而进行图像配准，由于
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2020-12-23 14:54:00
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<二>经典例子这一次这几个例子要我自己一下子写出来应该是不可能的，先主要感受以下OpenCV的一些有趣的功能吧。（溜走（1）彩色目标跟踪：Camshift①Cameshift算法：根据鼠标框区域的色度光谱来进行摄像头读入的视频目标追踪。 ②代码和示例往往能够更生动形象的进行理解 注：代码来源于OpenCV官方例程，每个用户的下载里面都有，这里的代码文件名为：camshiftdemo.c
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2024-03-05 19:52:02
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opencv官网一.插值法1.最近邻插值上图可看出f(p)=f(Q11),缺点可能出现明显的块状。2.线性插值3.双线性插值通过线性插值确定R1和R2,最终在确定P二.cv2.putText 图片添加文字import cv2
img = cv2.imread('caijian.jpg')
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
imgzi = cv2.putText(im
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2024-05-10 03:16:46
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以HMMDemo为例1、将OpenCv安装目录下的cv、cvaux、otherlibs/highgui三个目录复制到你的工程目录下，再在工程目录下新建一个camera目录，将安装目录下的apps/Common目录中的两个文件复制至camera目录中。2、在集成开发环境的项目管理窗口中(FileView)新建六个文件夹，分别为highgui_src，highgui_include，cvaux_inc
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2024-05-07 21:41:02
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现实中图像经常出现划伤或者被噪声腐蚀或者有污渍点，对于这类图像可以通过修复(inpainting)相关的算法来说恢复损害的图像。一般情况下这些算法都是基于污染区域的周围已知的颜色和结构，通过繁殖和混合重新生成填充污染区域。OpenCV中实现的图像修复算法有两种。基于Navier-Stokes的修复方法基于图像梯度的快速匹配方法又称(Telea法)对应的两个枚举类型分别如下：CV_INPAINT_N
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2024-05-08 14:10:16
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关于源代码源代码和用到的支持超过1G像素大小的opencv库(vc17+vs2022)已经上传到csdn，可以通过博文的标题下方提供连接进行下载。创作背景最近在做一个电路底板的缺陷检测项目，线扫相机保存下来的bmp图像大概为1.5G，像素大小为30000+ x 80000+，在进行缺陷分析之前，需要把bmp大图先切成1280x1280或者640x640的小图，然后在小图上使用yolov8进行缺陷分
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2024-06-06 10:24:19
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卷积什么是二维卷积呢？看下面一张图就一目了然： 卷积就是循环对图像跟一个核逐个元素相乘再求和得到另外一副图像的操作，比如结果图中第一个元素5是怎么算的呢？原图中3×3的区域与3×3的核逐个元素相乘再相加：5=1×1+2×0+1×0+0×0+1×0+1×0+3×0+0×0+2×2 算完之后，整个框再往右移一步继续计算，横向计算完后，再往下移一步继续计算。简而言之，卷积是一个对应位置像素值相乘后再相加
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2024-06-29 08:04:28
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OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，可以帮助开发者实现图像处理、机器学习等各种视觉任务。在Linux系统上使用OpenCV进行图像处理是一项非常有趣和实用的技能。本文将介绍如何在Linux系统上使用OpenCV来实现一个红帽识别的例子。
首先，我们需要在Linux系统上安装OpenCV。可以通过终端命令来安装OpenCV
原创
2024-04-22 10:05:51
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所做的工作就是新建了一个VS2010工程，win32控制台应用程序，空工程。只新建了一个cpp文件拷贝以下代码// face_detect.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//
//#include "stdafx.h"
#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
什么是对象跟踪？简而言之，在视频的连续帧中定位对象称为跟踪。该定义听起来很直接，但在计算机视觉和机器学习中，跟踪是一个非常广泛的术语，涵盖概念上相似但技术上不同的想法。例如，通常在对象跟踪下研究以下所有不同但相关的想法密集光流：这些算法有助于估计视频帧中每个像素的运动矢量。稀疏光流：这些算法，如Kanade-Lucas-Tomashi（KLT）特征跟踪器，跟踪图像中几个特征点的位置。卡尔曼滤波：一
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2024-03-20 11:25:38
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图像处理库综述1. OpenCV简介：OpenCV全称是:Open Source Computer Vision Library。是Intel®开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列
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2024-02-29 14:42:34
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如何通过图像处理从低分辨率/模糊/低对比度的图像中提取有用信息。下面让我们一起来探究这个过程：首先我们获取了一个LPG气瓶图像，该图像取自在传送带上运行的仓库。我们的目标是找出LPG气瓶的批号，以便更新已检测的LPG气瓶数量。步骤1：导入必要的库import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt步骤2：加载图像并显示示例图像。im
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2024-03-01 19:13:58
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一、什么是resize 函数： resize函数opencv中专门用来调整图像大小的函数； opencv 提供五种方法供选择分别是： a.最近邻插值——INTER_NEAREST； b.线性插值 ——INTER_LINEAR；（默认值） c.区域插值 ——I
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2024-02-27 19:58:28
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要输入的东西比较多，如果一旦输入出错了，就会有如下显示： 所以为了方便，还是把代码简洁了下，改后的代码和注释如下： 1 // face_detect.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
2 //
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4 #include "stdafx.h"
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machine learning
K-Nearest Neighbour classification K近邻算法 = kNNCV_Lesson46_kNN分类.py所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（也就是上面所说的K个邻居）， 这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。理论：kNN是一种分类算
将一张图片切分成多个小图片并将小图片合并为原图 前言 最近用到一个功能，需要将一张原图切分成多个小图像，然后对小图像进行处理，处理之后再将其整合成一张大图像。达到对原图进行处理的目的，这样做的好处是将一个大任务划分为多个小任务，分别进行处理以节约时间（当然需要多线程进行协助，效果才会更明显）。
下面，就以2个模块进行介绍，分别为①图像切分 ②图像合并。/*
图像切分（我是按列进行切分的，
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2023-10-28 03:10:14
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官方教程地址： http://docs.opencv.org/doc/tutorials/calib3d/camera_calibration/camera_calibration.html 利用OpenCV校正摄像机 摄像机流行了很久了。随着20世纪末的便宜的针孔摄像机的引入，摄像机融入到了人们日常生活中。不幸的是，这种便宜是需要代价的：显著的畸变。幸运的是，这些变形都是常数，可以利用校
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2024-01-09 19:12:25
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在OpenCV的“photo.hpp”中定义了一个inpaint函数，可以用来实现图像的修复和复原功能，inpaint函数的原型如下：void inpaint( InputArray src, InputArray inpaintMask, OutputArray dst, double inpaintRadius, int flags );第
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2024-02-20 12:35:23
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图像滤波 这一章我们将继续讨论图像的基本操作。将讨论一些滤波理论和一些从图像中提取特征或抑制图像噪声的方法。 图形处理和计算机视觉之间有一条华丽丽的分割线。图形处理主要是通过不同的变换来呈现图形的不同表现。其通常呢，但不总是，是为了”显示”的目的，包括图像色彩空间的转换，锐化或模糊，改变对比
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2024-04-22 12:40:55
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小知识：反色反色原理很简单，在一个rgb色彩空间中，可将任何一种颜色看成笛卡尔坐标中的一个点，对于任意点，反色就是计算以（128， 128，128）为中心时该点的对称点，比如rgb(100, 150, 200)对应的反色就是rgb(155, 105, 55)。 OpenCV优化：图像的遍历4种方式 我们在实际应用中对图像进行的操作，往往并不是将图像作为一个整体进行操作，而是对图像中的所有点或特殊点
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2024-04-22 11:32:20
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