opencv系列-图像配准一、简介二、应用场景三、算法分类四、特征点4.1 HarisSIFTSURF五、特征匹配六、全局配准坐标旋转变换公式的推导围绕原点的旋转坐标系（逆时针）的旋转绕某一点进行旋转仿射变换透视变换与仿射变换opencv函数使用什么是光流（optical flow）？光流法基本原理七、 局部配准 前言：配准方面的知识，在工作中多有用到，对于原理了解一些，但是知之不深，最近时间
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2024-01-08 14:28:14
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Windows上OpenCV+Python配置Windows上OpenCV+Python配置安装python安装numpy库安装openCVvscode的配置我遇到的报错 Windows上OpenCV+Python配置主要分为三步： 1.安装python 2.安装numpy库 3.安装openCV 4.vscode配置安装python打开安装包，把Add to PATH的勾勾选上，一直下一步就o
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2023-09-28 17:28:53
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# OpenCV 图像配准实现指南
图像配准是计算机视觉和图像处理中的一个重要任务，常用于图像合成、医学图像分析等领域。本文将为您详细介绍如何在 Python 中使用 OpenCV 进行图像配准。
## 整体流程
在开始之前，我们可以将整个图像配准的流程整理成一个表格，列出主要步骤和相应操作。
| 步骤 | 操作说明 |
部分 IVOpenCV 中的图像处理OpenCV-Python 中文教程（搬运）目录 21 OpenCV 中的轮廓21.1 初识轮廓目标 • 理解什么是轮廓 • 学习找轮廓，绘制轮廓等 • 函数：cv2.findContours()，cv2.drawContours()21.1.1 什么是轮廓 轮廓可以简单认为成将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同、的颜色或者灰度。轮廓
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2023-07-03 19:03:43
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注：为便于学习，本文部分内容总结于中科大硕士论文，论文名称：基于SIFT图像配准算法的研究 1.配准概述 图像配准是一种寻找同一场景的两幅或多幅图像之间的空间变换关系、并对其中的一幅或多幅图像进行变换的过程。图像配准是所有图像分析任务中最为关键和基础的步骤，是图像拼接、图像重建、目标识别等应用的前提。对于常用的基于特征的
图像配准需是指对不同条件下得到的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程。最简单的做法就是求得原图像到目标图像之间的透视变换矩阵，将原图像按照矩阵进行变换，就可以得到和目标图像相似的效果。透视变换是将成像投影到一个新的视平面，也称作投影映射。 透视变换实质上是将二维的图片变换到三维的坐标系中之后再变换到另一个二维坐标系，与仿射变换相比透视变换实现的效果要多一些。求解精确矩阵和透视变换可以很容易
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2023-11-27 00:13:53
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在python中配置opencv库，使用pycharm环境1.官网下载：点击打开链接，官网上有所有的openCV版本，找到你想要的版本和系统，点击之后，会弹出一个新的页面，不需要任何操作，便会自动下载。注明：这里没有32位和64位区别，安装程序会根据你的电脑系统自动选择安装32位还是64位的版本。如图中所示： 2.双击运行openCV_xxx.exe执行程序选择你要安装文件目
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2024-06-21 19:37:55
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该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼void CImageregistrationDlg::OnCornermatching()
{
// TODO: Add your control notification handler code here
int i,j;
const int height1=mobanImage1->height;
const int width1
近日在做基于sift特征点的图像配准时遇到匹配失败的情况，失败的原因在于两幅图像分辨率相差有点大，而且这两幅图是不同时间段的同一场景的图片，所以基于sift点的匹配已经找不到匹配点了。然后老师叫我尝试手动选择控制点来支持仿射变换。很可惜opencv里没有这类似的库，查了下资料，看看有没有现成的手动配准软件，找到了arcgis这款软件可以做手动配准，不过这软件也都太大了吧我要的只是一个简单的功能而已
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2024-03-25 21:10:28
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在计算机视觉领域，图像配准是一项关键技术，它旨在将多幅图像对齐到同一坐标系下，一般应用于图像拼接、医学图像处理和目标跟踪等场景。本文将探讨如何使用Python和OpenCV实现图像配准，围绕备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、监控告警及扩展阅读等多个方面进行详尽说明。
### 备份策略
在进行图像配准之前，为确保程序的可靠性和数据的完整性，必要的备份策略不可或缺。以下是一个典型的备份流程
在计算机视觉领域，图像配准是一个非常重要的技术，它可以使不同视角、角度或时间拍摄的图像对齐，为后续的分析和处理提供基础。其中，SIFT（尺度不变特征变换）作为一种强大的特征提取算法，在图像配准中的应用得到了广泛的关注。这篇博文将深入探讨如何在 Python 环境中使用 OpenCV 库实现 SIFT 图像配准的代码，并详细记录整个过程。
## 背景描述
图像配准的应用非常广泛，涉及医学成像、遥
一般可分为基于图像灰度统计特性配准算法、基于图像特征配准算法和基于图像理解的配准算法。基于特征的图像配准算法的核心步骤为：特征提取、特征匹配、模型参数估计、图像变换和灰度插值。 下面把论坛中一些人的看法在此总结一下，便于以后参考：
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2024-07-31 22:47:48
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Towards a Practical Face Recognition System: Robust Registration and Illumination by Sparse Representation 2009 CVPR一些概念1.registration 配准：图像配准(Image registration)就是将不同时间、不同传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角
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2023-12-15 09:24:57
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一、SAD算法1.算法原理 SAD(Sum of absolute differences)是一种图像匹配算法。基本思想：差的绝对值之和。此算法常用于图像块匹配，将每个像素对应数值之差的绝对值求和，据此评估两个图像块的相似度。该算法快速、但并不精确，通常用于多级处理的初步筛选。2.基本流程输入：两幅图像，一幅Left-Image，一幅Righ
目录系列前言API函数详解参数列表缩放方式其一缩放方式其二两种方式的优先级关于插值方式扩展 —— 相关函数 系列前言这个系列是我第一个想要更下去的系列。每篇会全面介绍一个 OpenCV 函数，会给出 API 和示例。示例主要是用 Python 去写，但是 OpenCV 的原生语言是 C++，所以想翻译过去其实很简单。介绍过程中如果有相关的 CV 知识也会一并写入，还是那句话，争取做到说人话，让小
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2023-10-01 10:43:52
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网上有许多opencv的配置技巧，但是绝大多数的配置都只是一锅炖！把所有的lib文件，dll文件都包含进来。这样做会导致程序的可移植性非常差，把工程拷到另一台没有配置opencv环境的机器上，程序就跪了！另外，如果你打算用opencv写个SDK，一锅炖的方法会使得程序非常大！所以，我们需要另外的配置技巧，使我们能够根据自己的需要来选择需要包含的lib文
一、说明 医疗图像配准是ITK的一个重要内容，而我们今天想要说的一个程序则相当于是其中的HelloWorld程序。 程序源码位置：InsightToolkit-5.0.1\Examples\RegistrationITKv4\\ImageRegistration1.cxx 二、ITK的配准框架 三、程序的主要思路 程序的主要思路可以用如下的框图来表示： 其中我们需要输入输出
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2023-11-17 12:50:35
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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
今天在看矩形滤波的时候忽然脑子短路，把一些概念全弄混了，现总结一下，以便下次再混的时候可以参考确认下，自己的理解，有错的地方还请指正。 首先，在Opencv2中基本上都是用的Mat来表示图像了，C++的函数调用中基本上也都是Mat图，从根本上说，一张图像是一个由数值组成的矩阵，矩阵的每一个元素
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2024-02-20 21:08:32
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模板匹配是一项在一幅图像中寻找与另一幅模板图像最匹配（相似）部分的技术。有时候工业相机运作时，拍摄的图像范围和角度有限（保证拍摄物体的清晰度），就需要移动相机或多个相机拍摄，然后将拍摄到的图片拼接起来组成一幅范围大的我们所需要的图像。这里我们可以借助模板匹配这项技术来实现图像的拼接。这里介绍的模板匹配（matchTemplate）可以应用与拍摄图片稳定的情况下，复杂情况下这个方法并不适用。本文先介
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2024-02-24 02:17:49
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