opencv
原创
2022-10-29 11:44:52
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事例图片 算法实现步骤 1、实现stitcherclass Stitcher:
# 拼接函数
def stitch(self, images,
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2023-11-06 22:37:55
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在计算机视觉领域，图像拼接是一个常见的任务，其目标是将多张图片无缝组合成一幅全景图。本文将探讨如何使用Java和OpenCV库来实现基于图像特征点的拼接。通过对该过程的深入分析，帮助理解图像拼接的基本原则与技术。
```mermaid
classDiagram
class Image {
+String path
+int width
+i
Java 实现 OpenCV 匹配特征点图像拼接
在图像处理中，特征点匹配与拼接是一项关键技术，尤其在拼接全景图以及图像合成时显得尤为重要。借助 Java 语言和 OpenCV 库，我们可以轻松实现这一功能。特征点匹配利用图像中的关键点进行定位，对齐不同视角下的图像，从而实现无缝拼接。以下将通过多个部分详述实现的过程。
### 背景描述
在图像拼接技术中，特征提取、匹配和图像变换是三个重要环
模板匹配模板匹配是它允许在一幅较大的图像中寻找是否存在一个较小的、预定义的模板图像。这项技术的应用非常广泛，包括但不限于图像识别、目标跟踪和场景理解等。目标和原理模板匹配的主要目标是在一幅大图像中定位一个或多个与模板图像相匹配的区域。这个过程就像是用一个“放大镜”在大图像上移动，不断比较模板图像与大图像中相应位置的相似度。通过计算模板图像和大图像中各个位置的像素差异，可以找到与模板图像最为相似的区
一、图像处理简介1、图像是什么图像是人类视觉的基础，是自然景物的客观反映，是人类认识世界和人类本身的重要源泉。“图”是物体反射或透射光的分布，“像“是人的视觉系统所接受的图在人脑中所形成的印象或认识，照片、绘画、剪贴画、地图、书法作品、手写汉字、传真、卫星云图、影视画面、X光片、脑电图、心电图等都是图像。2、模拟图像和数字图像模拟图像：连续存储的数据模拟图像：在图像处理中，像纸质照片、电视模拟图像
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2024-05-10 19:45:54
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# 使用OpenCV和ORB算法实现重叠图像拼接
在计算机视觉中，图像拼接是一项重要的技术，能够将多张图像合成一幅更大图像。在这篇文章中，我们将学习如何使用OpenCV中的ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）特征点检测算法来实现重叠图像的拼接。
## 整体流程
首先，我们来概述整个过程。这可以通过以下的表格来表示：
| 步骤 | 描述
函数 文章目录函数一、图像处理函数二、其他函数三、OCR 一、图像处理函数图像基本处理cv2.imshow(name,img)name：窗口名称 ；img ：窗口内容cv2.waitkey(timeout)显示图片时间timeout，单位为ms,0代表一直显示
if cv2.waitKey(100) & 0xFF == 27: # 27是esc键
breakcv2.desto
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2024-04-03 07:43:22
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写在前面这次分享的为一个很理想的情况下的目标识别与分类，对象为螺丝、螺帽、圆环这三个东西，其实就是图一乐呵，为什么说理想化呢？看一下本文使用的实验图片。 可以看到，图像中三个目标非常清楚，因为该图背景非常单一，这张图为在我床单上拍的。最近也还在补充图像处理相关的数学基础理论，要达到能在复杂背景下的目标检测与识别，需要学习的地方还很多。方法流程图像预处理，包括去噪、去除背景、阈值化图像分割特征提取机
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2023-11-09 08:41:39
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1. cornerHarris()opencv中提供了Harris角点检测的接口，即cv::cornerHarris() 缺陷：角点是像素级别的，速度较慢dst = cv2.cornerHarris(gray,2,3,0.04)
img - 数据类型为 float32 的输入图像
blockSize - 角点检测中要考虑的领域大小
ksize - Sobel 求导中使用的窗口大小
k -
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2023-11-09 10:19:52
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图像拼接是计算机视觉中最成功的应用之一。如今，很难找到不包含此功能的手机或图像处理API。在本文中，我们将讨论如何使用Python和OpenCV进行图像拼接。也就是，给定两张共享某些公共区域的图像，目标是“缝合”它们并创建一个全景图像场景。当然也可以是给定多张图像，但是总会转换成两张共享某些公共区域图像拼接的问题，因此本文以最简单的形式进行介绍。本文主要的知识点包含一下内容：关键点检测局部
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2023-08-09 10:52:18
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前阵子推进毕设，通过各种教材、论文和博客的调研，总算对视觉SLAM有了一个比较宏观的了解，摘录归纳了许多特征提取和跟踪的算法，最后初步方案决定为对ORB-SLAM展开研究。赶紧花时间去补习了一下C++，用了半天配置完了OpenCV3.4的环境，又用了近一整天时间快速翻完了毛星云的《OpenCV3编程入门》，跑了跑里面的例程，发现简直友好度爆炸。这每一章的内容，不管是图像滤波也好，图像分割也好，图像
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2024-07-08 22:23:14
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总目录十六、图像特征16.1、harris角点检测基本原理实现代码cv2.cornerHarris(Img, blockSize, ksize, k)Img：输入图像，应该是灰度和float32类型blockSize：这是考虑边角检测的领域大小ksize：使用Sobel衍生物的孔径参数k：harris Corner检测器的自由参数检测角点：红色部分为检测到的角点import cv2
import
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2024-05-21 14:10:13
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说明接上文《基于图像相位相关性进行相邻图像检测》，此处完成基于傅里叶-梅林变换和SIFT图像配准的学习笔记。 先占个坑。。。待续。。。5.18本阶段完成傅里叶-梅林变换实现图像配准的方法学习。 图像配准方法主要分为三类：一种是灰度方法信息方法，另一种是基于特征的方法，可细分为特征点、直线段、边缘轮廓、特征结构以及矩不变统计特征等，还有一种就是基于变换域的方法，如相位相关、Walsh Transfo
SIFT，即尺度不变特征变换，Scale Invariant Feature Transform。Sift提取图像的局部特征，在尺度空间寻找极值点，并提取出其位置、尺度、方向信息。 文章目录SIFT特征的特点SIFT特征提取和匹配具体步骤0.1 图像金字塔0.2 高斯金字塔1. 生成高斯差分金字塔（DOG金字塔），尺度空间构建2. 空间极值点检测（关键点的初步查探）3. 稳定关键点的精确定位4.
首先明确两个问题，①为什么要引进图像特征？②什么是图像特征？ 简而言之，引入图像特征的目的就是让计算机能够识别图像，比如抓取到图片A中有长鼻子那么判断图片A为大象，抓取到图片B有长耳朵，那么可以说图片B为兔子。那么什么是图像特征？通俗来讲，就是图像本身能够同其他图片进行区分的一些特征，这些特征在进行尺寸变化，或者非复杂仿射变换时依然存在的一些特征。图像特征能够解决的问题包括有识别，定位，追踪，三维
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2024-02-12 21:40:44
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在这篇博文中，我将以第一人称阐述如何用 Java 实现特征点匹配的图像拼接。图像拼接是一个极具挑战性的计算机视觉任务，它是通过对多幅图像的同一场景进行特征提取和匹配，实现无缝的合成图像。以下是从背景描述到性能优化的详细步骤。
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在日常生活中，我们经常需要将多幅图像拼接成一幅完整的图像，例如在拍摄全景照片或医学图像拼接时。特征点匹配在此过程中起到了至关重要的作用。特征点匹配的效率和准确度直
用Caffe训练卷积神经网络（CNN）是一个学习滤波器（权值）的过程，网络学习结果可通过模型在测试集上的泛化性能作为评判标准，但具体网络学到了什么，具体怎么学习的还不得而知，通过可视化网络每层的特征图及每层的滤波器，可以清楚地了解到整个网络的学习过程，这对于初学者来说可以从直观上理解网络每层的作用，是怎么学习特征的；也对于怎么调整滤波器的大小及个数起到了参考作用。&nb
图像特征点、投影变换和图像拼接知识点整理
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2021-06-22 14:37:08
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在32. 镜头、曝光，以及对焦（下）中，我给你介绍了各种各样的相机镜头，也介绍了视场角（FOV）这个概念。现在咱们手机上的主摄像头一般FOV是七、八十度左右，有的更小一些。但人类的视觉系统FOV可以达到 。
原创
2021-07-15 11:56:33
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