创建全景图在同一位置（即图像的照相机位置相同）拍摄的两幅或者多幅图像是单应性相关的 。我们经常使用该约束将很多图像缝补起来，拼成一个大的图像来 创建全景图像。在本节中，我们将探讨如何创建全景图像。RANSAC RANSAC 是“RANdom SAmple Consensus”（随机一致性采样）的缩写。该方法是 用来找到正确模型来拟合带有噪声数据的迭代方法。给定一个模型，例如点集之间 的单应性矩阵，
OpenCV基本操作 1 图像的IO操作这里我们会给大家介绍如何读取图像，如何显示图像和如何保存图像。1.1 读取图像APIcv.imread()参数：要读取的图像读取方式的标志cv.IMREAD*COLOR：以彩色模式加载图像，任何图像的透明度都将被忽略。这是默认参数。cv.IMREAD*GRAYSCALE：以灰度模式加载图像cv.IMREAD_UNCHANGED：包括alpha通道的
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2024-04-30 07:31:36
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夏季更新OpenCV 4.5.3发布了！来看看4.5.3都有哪些重要改进：higui模块：增加对UI后端的支持。特殊编译的OpenCV可以允许选择UI后端，并/或通过plugin动态加载videoio模块：通过FFmpeg后端支持UMat/OpenCL硬件加速的视频编解码video：增加DaSiamRPN跟踪算法（DNN模块：改进layers和activations，支持更多模型优化CUDA后端的
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2024-02-29 10:45:19
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RANSAC简介RANSAC(Random Sample Consensus,随机采样一致)算法是从一组含有“外点”(outliers)的数据中正确估计数学模型参数的迭代算法。“外点”一般指的的数据中的噪声，比如说匹配中的误匹配和估计曲线中的离群点。所以，RANSAC也是一种“外点”检测算法。RANSAC算法是一种不确定算法，它只能在一种概率下产生结果，并且这个概率会随着迭代次数的增加
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2024-07-23 21:27:05
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RANSAC算法
原创
2023-02-23 10:43:10
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1.RANSAC算法 TODO 参考 https://blog.csdn.net/tianwaifeimao/article/details/48543361 https://www.cnblogs.com/doctor-li/p/11428582.html （原文分析） https://www.c ...
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2021-09-17 15:16:00
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1、本文环境 Mac OS版本12.3.1 OpenCV版本4.6.02、OpenCV的安装2.1、首先检查下是否已经安装了cmakecmake --version若没有安装，执行命令：brew install
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2024-04-30 17:24:42
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文章目录1 算法简介2 基本思想3 参数4 应用案例（直线拟合）1 算法简介RANSAC算法的基本假设
原创
2022-06-27 16:08:03
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目录 流程图：哈尔特征harr 积分图 AdaBoost级联分类器SURF原理（1）构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间黑塞矩阵图像金字塔高斯金字塔DOG金字塔 尺度空间（2）利用非极大值抑制初步确定特征点非极大值抑制（3）精确定位极值点 三维线性插值法（4）选取特征点的主方向（5）构造surf特征点描述算子 （6）特征点匹配代码
Ransac： Random Sample Consensus, 随机抽样一致性。RANSAC算法在1981年由Fischler和Bolles首次提出。 Ransac是一种通过使用观测到的数据点来估计数学模型参数的迭代方法。其中数据点包括内点(inlier)，外点(outlier)。outlier对 ...
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2021-08-15 14:45:00
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OpenCV学习<一>一.图像基本操作1.1使用的库cv2 matplotlib numpy正常直接导入即可import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np1.2数据读取-图像例程：将如图导入展示并保存 import cv2
import matplotlib.p
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2024-04-25 14:25:28
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我的数学之美（一）——RANSAC算法详解给定两个点p1与p2的坐标，确定这两点所构成的直线，要求对于输入的任意点p3，都可以判断它是否在该直线上。初中解析几何知识告诉我们，判断一个点在直线上，只需其与直线上任意两点点斜率都相同即可。实际操作当中，往往会先根据已知的两点算出直线的表达式（点斜式、截距式等等），然后通过向量计算即可方便地判断p3是否在该直线上。 生产实践中的数据往往会有一定的偏差。...
原创
2021-06-08 16:19:42
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在前两篇文章中，笔者主要介绍了matplotlib绘制折线图和散点图的基本使用。初识Python数据可视化（一）初识Python数据可视化（二）相信大家已经发现了用Python实现可视化的便捷性。在本篇中，笔者将使用Python可视化软件包Pygal生成可伸缩的矢量图形文件。本篇，我们将分析掷骰子的结果。如果掷出一个骰子，有相等的机会掷出从1到6的任何数字。但是，当使用两个骰子时，两个骰子的点数和
2007-03-06 14:22:12 最近有不少朋友在论坛里问到"QTP如何做回归测试?"的问题,这里我们有必要来探讨一下.首先这个问题中存在一个误区,事实上回归测试怎么做,跟自动化工具没有必然的联系.所以这里的如何做回归测试并不是一个QTP的问题,而是一个回归测试的策略的问题. &nbs
img = cv2.imread('C:/Users/Dell/PycharmProjects/check_KeyPoint/image/right_01.png') img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) sift = cv2.xfeatu ...
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2021-09-16 16:20:00
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写作当前博文时配套使用的OpenCV版本：
2.4.9
本篇文章中，我们将一起学习OpenCV中边缘检测的各种算子和滤波器——Canny算子,Sobel算子,Laplace算子以及Scharr滤波器。文章中包含了五个浅墨为大家准备的详细注释的博文配套源代码。在介绍四块知识点的时候分别一个，以及最后的综合示例中的一个。文章末尾提供配套源代码的下载。依然是是放出一些程序运
一：单应性变换我们得到两张图像的图像后，可以通过BFMatcher得到匹配的点，其的方程组求解H，因此至少需要4组配对值即可求解。但是问题存在于，我们得到的匹配的
原创
2022-12-14 16:24:59
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功能：采用迭代的方法去估计样本的拟合模型 应用：剔除错误点、直线拟合、平面拟合、估计图像或点云间的变换矩阵、估计基础矩阵 思路：一组较大的样本点，假设包括外点（离群点，噪声）和内点。根据大数定律，假设随机抽样得到的数据都是内点，从样本随机抽样得到的模型可以近似作为整体模型。去计算其他点的到此抽样模型
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2020-03-20 10:31:00
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#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/xfeatures2d.hpp>
#include<iostream>
using namespace cv;
using namespace cv::xfeatures2d;
using namespace std;
//使用对称性测试以及RANSAC匹配特征点。
/
