本发明涉及图像处理领域，特别涉及到一种自动校直的图像拼接方法。背景技术：：图像涉及到人们生活工作的各个领域。随着计算机相关领域的飞速发展，数字图像处理的应用价值被许多专家学者发现，其应用领域也在不断的壮大。数字图像处理作为一门富有前景的交叉性学科，吸引了很多来自其他科学领域的研究者参与其中，并在基础研究和工程实践中应用广泛。图像拼接技术是数字图像处理中不可或缺的一个关键分支，近年来，伴随着计算机视
总述问题：现在手上有两幅图像，我们希望把这两副图像进行在图像的公共区域内进行拼接，该如何实现？图像拼接算法大概步骤：使用特征点检测算法计算出特征点和特征描述符； - 特征点检测算法有：sift surf orb fast lbp等 - 这些算法都同属于一个父类，并且父类的方法里有：creat()、detectAndCompute（）直接调用进行图像匹配 - 图像匹配算法里有BFMatcher（暴力
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2024-03-20 15:31:28
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## Python加权平均融合消除图像拼接缝
在数字图像处理领域，图像拼接是常见的任务，它可以将多个局部图像拼接成一个完整的图像。然而，拼接后的图像可能存在明显的拼接缝，影响美观度和后续的应用效果。为了消除这些拼接缝，我们可以使用Python编程语言中的加权平均融合技术。
### 加权平均融合原理
加权平均融合是一种简单有效的图像融合方法，它通过对拼接图像的像素进行加权平均来消除拼接缝。具体
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2024-05-01 04:09:07
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前言概述之前写了两篇文章分别是图像单应性矩阵变换与图像拼接，图像拼接中使用单应性矩阵实现图像特征对齐，从而为图像拼接特别是无缝拼接打下基础，看一下上一篇我的图像拼接效果如下：经过分析发现：效果不好的原因是像素叠加的时候没有考虑左右两侧图像的位置信息，直接通过手动指定了融合区域跟阈值，而不是根据图像实际位置由图像生成mask层，根据mask层动态生成融合图像重叠区域的阈值，如此可以解决融合不够自然
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2024-07-31 17:05:29
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很多情况下，使用一个全局单应变换并不能准确对齐图像，需要一些后处理来削弱拼接的痕迹，比如寻找最佳拼接缝。使用全局单应变换的对齐结果，实现代码参考图像拼接（六）：OpenCV单应变换模型拼接两幅图像：仔细观察，在拼缝的下方出现了没对齐的问题。寻找最佳拼接缝算法中，Graph Cut很经典。它将计算机视觉问题和网络流联系在一起。寻找最佳拼接缝等价于求网络流的最小割。 在网络流问题中，最小割和最大流相等
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2024-04-29 20:55:38
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0.项目概述项目实现了将两张图片基于OpenCvSharp进行基本的的图像简单拼接，并在picturebox上显示结果，最后将图片保存到本地磁盘。 源代码及测试图片：1基础步骤和界面设计参考之前博客： 1.1引用using OpenCvSharp;using OpenCvSharp.Extensions; 1.2将Picturebox、Label、Button、ComBobox等控件进行布局、改名
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2023-12-29 16:13:24
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学更好的别人，做更好的自己。本文长度为2498字，预计阅读7分钟前言上一篇《C++ OpenCV生成九宫格图像》介绍了如何将图片分割城九宫格，然后重新打乱了顺序显示出来，本篇就来说一下怎么制作一个九宫格的拼图游戏。项目的重新创建了，和数字华容道在一个源码中，最后会放出链接。实现效果Q1九宫格拼图和数字华容道差别在哪？其实这个问题最主要的就是两个方面：1.原来的数据华容道是4X4的布局，九宫格拼图是
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2024-07-22 15:15:29
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基于特征的全景图像拼接属于计算机视觉工具箱中的特征检测和提取部分。 文章目录示例运行1.加载图像2.注册图像对3.初始化全景图4.创建全景图自定义拼接 示例运行该示例是基于特征的图像配准技术自动创建全景图（图像拼接）。1.加载图像此示例中使用的图像集包含建筑物的图片。这些都是用未经校准的智能手机相机拍摄的，方法是沿着地平线从左到右扫描相机，捕获建筑物的所有部分。% Load images. 加载示
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2023-12-15 17:05:30
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初衷最近比较闲，跟同学聊天讲到他的课题：医学图像分割，提取左心室区域。我就好奇要了原始图片，发现超声图像果然比红外图像分辨率低，他指给我左心室所在区域。思路拿到这张图第一眼，脑海里蹦出无数个小想法：感兴趣区域为一个扇形，所以首先制作掩模；这种灰度分级模糊的图像，若想分类，可以试试Kmeans，或者直接用阈值分割；后续可以分析特征，通过边界跟踪一类得到。具体流程1、原图通过k_means二分类，并得
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2024-04-26 15:01:32
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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
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2024-09-05 13:16:19
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模型融合方法1.线性加权融合法2.交叉融合法(blending)3.瀑布融合法4.特征融合法5.预测融合法6.分类器 Boosting 思想 多模型融合算法可以比单一模型算法有极为明显的效果提升。但是怎样进行有效的融合，充分发挥各个算法的长处呢，这里总结一些常见的融合方法：1.线性加权融合法线性加权是最简单易用的融合算法，工程实现非常方便，只需要汇总单一模型的结果，然后按不同算法赋予不同的权重，
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2023-10-09 08:16:32
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对于canny算法，这个应用非常广泛算法，我着实想不到什么很好的开场词来介绍它。那么就套用《Learning openCV》中文版中的一段好了： “在图像边缘检测中，抑制噪声和边缘精确定位是无法同时满足的，一些边缘检测算法通过平滑滤波去除噪声的同事，也增加了边缘定位的不确定性；
文章目录一、概论二、多通道分离函数split()三、多通道合并函数merge()四、图像多通道分离与合并例程 一、概论在图像颜色模型中不同的分量存放在不同的通道中，如果我们只需要颜色模型的某一个分量，例如只需要处理RGB图像中的红色通道，可以将红色通道从三通道的数据中分离出来再进行处理，这种方式可以减少数据所占据的内存，加快程序的运行速度。同时，当我们分别处理完多个通道后，需要将所有通道合并在一
0 先堵为快1 思路1）在ArcMap中，对于重点突出区域生成多环缓冲区，2）使用Union工具，给多环缓冲区加一个边界，该边界范围与地图出图范围一致3）对缓冲区的多边形使用由小到大的透明度，使用白色填充符号2 步骤第一步：创建多环缓冲区。根据研究区域边界，可以使用ArcToolbox中分析工具箱里的Multiple Ring Buffer tool工具创建多环缓冲区，也可以使用Buffer向导。
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2024-08-20 18:31:05
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一、背景 1.1概念定义我们这里想要实现的图像拼接，既不是如题图1和2这样的“图片艺术拼接”，也不是如图3这样的“显示拼接”，而是实现类似“BaiDU全景”这样的全部的或者部分的实际场景的重新回放。对于图像拼接的流程有很多定义方式，本教程中主要介绍实现主流方法，总结梳理如下：图像采集->投影变换->特征点匹配->拼接对准->融合->反投影图像采集不仅仅指的是普通的图
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2024-05-09 09:42:07
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【OpenCV学习】（十一）图像拼接实战背景图像拼接可以应用到手机中的全景拍摄，也就是将多张图片根据关联信息拼成一张图片；实现步骤1、读文件并缩放图片大小；2、根据特征点和计算描述子，得到单应性矩阵；3、根据单应性矩阵对图像进行变换，然后平移；4、图像拼接并输出拼接后结果图；一、读取文件第一步实现读取两张图片并缩放到相同尺寸；代码如下：img1 = cv2.imread('map1.png')
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2023-07-13 15:19:54
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图像增强是一种通过对图像进行处理以改善其质量、对比度、清晰度等方面的技术。在OpenCV中，有多种图像增强的方法和函数可用。下面简要介绍一些常见的图像增强方法及其在OpenCV中的实现方式。直方图均衡化（Histogram Equalization）：直方图均衡化是一种通过调整图像的像素值分布来增强图像对比度的方法。它利用图像的像素直方图，将像素值重新映射到一个更均匀的分布上。在OpenCV中，可
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2024-06-25 22:46:57
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全景图像拼接 | 全景图像拼接的实现_消除裂纹+消除重影
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2024-04-25 10:41:17
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#Stitcher类与detail命名空间 OpenCV提供了高级别的函数封装在Stitcher类中，使用很方便，不用考虑太多的细节。低级别函数封装在detail命名空间中，展示了OpenCV算法实现的很多步骤和细节，使熟悉如下拼接流水线的用户，方便自己定制。可见OpenCV图像拼接模块的实现是十分精密和复杂的，拼接的结果很完善，但同时也是费时的，完全不能够实现实时应用。我在研究detail源码时
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2024-05-30 06:52:04
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下一个教程： 等高线的层次结构目标在本章中，我们将学习凸性缺陷以及如何找到它们。寻找从一个点到一个多边形的最短距离匹配不同的形状理论和代码1. 凸性缺陷我们在第二章关于轮廓的内容中看到了什么是凸面体。任何偏离这个船体的物体都可以被认为是凸性缺陷。OpenCV提供了一个现成的函数来查找这个缺陷，即cv.convexityDefects()。一个基本的函数调用看起来如下：hull = cv.conve
