装饰器是用于封装函数或类的工具，在某些应用场景下，如插入日志、性能测试、事务处理、权限校验等业务逻辑中的到很好应用，比如Flask的路由表即用了装饰器。有利于减少重复代码，可扩展性强。本篇主要介绍如下： 1） python的局部变量和全局变量 2）p
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2024-10-18 22:54:43
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KNN学习KNN的基础知识原始数据的距离图像打印类型3的第70个数据 与类型3，4，6，7四种不同类型的第1个进行对比欧氏距离欧几里得度量 Euclidean Metric，Euclidean Distance：指在m维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。比如：在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。曼哈顿距离KNN的计算方法KNN数据的预处理KNN数
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2024-03-24 16:00:06
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文章目录局部特征SIFT实质特点尺度空间高斯金字塔高斯金字塔的构建分为两步：SIFT特征计算步骤SIFT——计算高斯差分（DoG）空间DoG函数DoG高斯差分金字塔DoG局部极值检测SIFT——特征点（又叫关键点）方向估计SIFT——计算特征点描述子完整代码如下局部特征SIFT基于尺度空间不变的特征，是用于图像处理领域的一种描述。可在图像中检测出关键点，是一种 局部特征描述子。实质在不同的尺度空间
2.3 使用FLANN进行特征点匹配本节我们将讲如何使用FlannBasedMatcher接口和FLANN()函数来实现快速高效匹配(快速最邻近逼近搜索函数库，Fast Library for Approximate Nearest Neighbors,FLANN)。2.3.1 FlannBasedMatcher类的简单剖析在OpenCV源码中，可以找到FlannBasedMatcher类：
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2024-01-10 13:05:00
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SUSAN角点检测与匹配算法测试环境Ubuntu+OpenCV2.4.3SUSAN角点检测代码 SUSAN(Small univalue segment assimilating nucleus)是一种基于灰度图像以及窗口模板的 特征点获取方法，适用于图像中边缘和角点的检测，对噪声鲁棒，而且具有简单、有效、计算速度快等特点。本文结合SUSAN算法原理, 实现SUSAN角点检测,并结合 Brie
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2024-01-08 15:55:17
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一：图片和标签 这是图像 这是图像对应的标签，circle1指的是左边的圆，它的角度是2.74（弧度），circle2指的是右边的圆，它的角度是0.2.二：角度坐标转为四角顶点坐标为了搞清楚，这个角度到底指的是哪个角度，所以我自己手动计算角度的值 ，使用如下代码，保证旋转矩形的四个角点坐标，无论怎么旋转，都是如下图所示的坐标：代码如下def rec_rotate(x, y, width
一、声明二、实验本例迭代最近点算法的使用，以便逐步地对一系列点云进行两两匹配。它的思想是对所有的点云进行变换，使得都与第一个点云在统一坐标系中。在每个连贯的有重叠的点云之间找到最佳的变换，并累积这些变换到全部的点云。能够进行ICP算法的点云需要粗略的预匹配（如:在一个机器人的量距内或在地图框架内)，并且一个点云与另一个点云需要有重叠部分。首先看一下，在变换之前的数据分布形状，仔细一看，还是存在一定
在现实世界中，角点对应于物体的拐角，道路的十字路口、丁字路口等。从图像分析的角度来定义角点可以有以下两种定义：角点可以是两个边缘的角点；角点是邻域内具有两个主方向的特征点；一提到角点检测，最常用的方法莫过于Harris角点检测，opencv中也提供了Harris角点检测的接口，即cornerHarris()，但是Harris角点检测存在很多缺陷（如角点是像素级别的，速度较慢等），opencv中有另
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2024-01-09 19:57:56
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我们在上次简述了OpenCV的特征基础原理，本次我们将步入实战部分，开始进行特征的初阶检测。原理在上一个教程中，我们知道了角点是图像中向任意方向发生改变时，都引起图像强烈变动的区域。Chris Harris 和 Mike Stephens 在他们1988年的论文 A Combined Corner and Edge Detector 中，做了早期的尝试，尝试找出这些角点。因此现在这个算法被称为哈里
lines_gauss(Image : Lines : Sigma, Low, High, LightDark, ExtractWidth, LineModel, CompleteJunctions : ) Image：输入图像 Lines：提取出的亚像素精度线条 Sigma：应用的高斯平滑的系数 Low：后滞阈值分割的低值 High：后滞阈值分割的高值 LightDark：提取图像中
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原创
2023-03-24 06:37:02
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角点检测Harris 角点检测实现原理OpenCV 函数优化Shi-Tomasi 角点检测实现原理OpenCV 函数FAST 角点检测实现原理OpenCV 函数优化 在图像处理和计算机视觉领域，兴趣点（inter points），也被称作关键点（key points）、特征点（feature points）。它被大量用于解决物体识别、图像识别、图像匹配、视觉跟踪、三维重建等一系列的问题。我们不再
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2024-02-19 17:00:02
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一、基本概念角点corner：可以将角点看做两个边缘的交叉处，在两个方向上都有较大的变化。具体可由下图中分辨出来： 兴趣点interest point：兴趣点是图像中能够较鲁棒的检测出来的点，它不仅仅局限于角点. 也可以是灰度图像极大值或者极小值点等二、Harris角点检测Harris 算子是 Haris & Stephens 1988年在 "A Combined Corner
简介本文主要演示利用opencv自带的特征检测算子做图像的特征匹配。检测算子包括SIFTSURFORB特征描述子提取算子包括SIFTSURFORBVGG匹配算法FlannBasedMatcher本文不对相关原理做介绍，只演示其用法，如果对原理感兴趣可以查阅相关文档学习。首先，包含所需要的头文件#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <open
最近在开发视觉分拣机项目时，遇到了不规则物体的坐标和角度识别问题，因此做了不少基础测试研究工作，重点是解决图像匹配问题，定位工件的中心点坐标。中间走了不少弯路，做一下资料记录在这里，可能会对后来人有所帮助，如果需要视觉识别，AI模型相关的需求也可以找我们深圳原数科技。图像匹配是指通过一定的匹配算法在两幅或多幅图像之间识别同名点，如二维图像匹配中通过比较目标区和搜索区中相同大小的窗口的相关系数，取搜
在讲解Sift特征点的检测与匹配之前，先讲一下本人对图像配准与特征点的理解。1. 图像配准图像配准，就是找到一幅图像与另一幅图像中相同位置点的一一映射关系，然后根据点映射关系，对其中的一幅图像（通常称为浮动图像或待配准图像）进行空间坐标变换（也称为像素重采样），使其与另一幅图像（通常称为参考图像）位置匹配。如下图所示，浮动图像与参考图像中具有相似的蓝色区域与黑点，但两者的位置并不匹配，也即相同部位
Matlab 图像拼接GUI
图像拼接基于Harris角点、SHIFT匹配、RANSAC匹配对优化以及单映变换等实现，效果如视频演示
该软件中包含五个模块
系统管理
角点提取
特征匹配
匹配优化
图像拼接
其中部分模块使用了外部模块
声明:
本软件为成品
该套代码仅供参考学习该类问题的图像处理方法和Matlab实现，请勿直接使用在论文中
最近在实验室鼓捣图像拼接，发现这玩意儿比想象中有趣
在图像处理中，有时候并不需要使用目标所有的像素，所以，可以从图像中提取能够表示图像特性或者局部特性的像素，这些像素叫做角点或者特征点。使用它可以极大地减少数据量，提高计算速度。它的应用也很广泛，比如基于特征点的图像匹配、定位和三维重建。一、特征点检测1、角点角点是图像中某些属性较突出的像素，比如像素值最大或者最小的点、线段的端点、孤立的边缘点等。1.1 Harris角点检测它
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2024-03-29 12:10:15
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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
