前言前面的推文已经介绍过SSD算法，我觉得原理说的还算清楚了，但是一个算法不深入到代码去理解是完全不够的。因此本篇文章是在上篇SSD算法原理解析的基础上做的代码解析，解析SSD算法原理的推文的地址如下：https://mp.weixin.qq.com/s/lXqobT45S1wz-evc7KO5DA。今天要解析的SSD源码来自于github一个非常火的Pytorch实现，已经有3K+
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2024-01-09 11:18:51
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# SIFT用于图像拼接
## 引言
图像拼接是将多个图像按照一定的顺序和位置组合成一个全景图的过程。在现实应用中，图像拼接被广泛应用于航拍、地图制作、虚拟现实等领域。本文将介绍如何使用SIFT算法进行图像拼接，并给出相应的Python代码示例。
## SIFT算法简介
尺度不变特征转换（Scale-Invariant Feature Transform，简称SIFT）是一种图像处理算法，用于
原创
2023-08-03 04:30:42
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前言图像/视频拼接的主要目的是为了解决相机视野（FOV-Field Of View）限制，生成更宽的FOV图像/视频场景。视频拼接在体育直播、全景显示、数字娱乐、视频处理中都被广泛应用，同时视频/图像拼接涉及到矫正图像、对其与匹配图像、融合、统一光照、无缝连接、多尺度重建等各个图像算法模型与细节处理，可以说是图像处理技术的综合运用。特别是最近几年收到深度学习的影响，各种基于深度学习的图像对齐与拼接
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2023-11-08 23:26:04
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sift 全景图像拼接 python是一个非常重要且有趣的计算机视觉任务，它通常应用于图像合成、虚拟现实以及机器人导航等领域。本文将记录如何使用SIFT算法进行全景图像拼接的过程，涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、部署方案和进阶指南等内容，帮助大家深入理解该项目。
### 环境配置
在开始之前，我们需要先设置好相关的开发环境。我们建议使用Python 3和OpenCV库来 выполн
文章目录1 sift的特征简介1.1 SIFT算法可以解决的问题1.2 SIFT算法实现步骤简述2 关键点检测的相关概念2.1 哪些点是SIFT中要查找的关键点（特征点）2.2 什么是尺度空间2.3 高斯模糊2.4 高斯金字塔2.5 DOG局部极值检测2.5.1 DoG高斯差分金字塔2.5.2 DoG的局部极值点2.5.3 去除边缘响应3 关键点3.1 关键点的方向匹配3.2 关键点描述3.3
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2023-11-29 15:17:00
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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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一，在讲基于Halcon基于描述符的模板匹配前，先讲一个算子。SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT），是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。对于光线、噪声、微视角改变的容忍度也相当高。 SIFT算
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.
环境：python3.5.2 + openCV3.41.算法目的将两张相同场景的场景图片进行全景拼接。2.算法步骤本算法基本步骤有以下几步：步骤1：将图形先进行桶形矫正没有进行桶形变换的图片效果可能会像以下这样：图片越多拼接可能就会越夸张。本算法是将图片进行桶形矫正。目的就是来缩减透视变换(Homography)之后图片产生的变形，从而使拼接图片变得畸形。步骤2：特征点匹配本算法使用的sift算法
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2023-07-08 11:19:33
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大体思路是，先用SIFT角点检测，然后用KNN将一些相似度较高的点进行匹配，然后取一些执行度较高的点，求其最优变换矩阵，对其中一张图片做变换操作，然后将另一张图叠加上去就OK啦直接给代码吧，函数自己查一查，实验图片在最后的1.jpg和2.jpg，不熟悉的话建议单步调试我目前的 openCV 版本：>>> cv2.__version__
'4.5.5'注意可能需要安装 opencv
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2023-08-07 14:55:56
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SIFT特征匹配本文着重介绍局部特征不变特征点方面的SIFT算法。SIFT算法具有较为不错的鲁棒性，同时，能够适应在不同尺度，不同旋转角度以及具有较高的匹配精度。本文主要介绍SIFT算法的每个步骤。SIFT算法四个步骤构造高分差分金字塔。在尺度空间内进行极值点的检测。对候选极值点进行检查，删除不满足要求的极值点。确定关键点的方向。生成关键点的描述子。`步骤一：构造高斯差分金字塔对图像进行下采样后得
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2023-12-25 15:54:40
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SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检测局部特征的算法，它在空间尺度中对一副图寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量等描述子得到特征并进行图像特征点匹配，用来侦测与描述影像中的局部性特征。 它是基于物体上的一些局部特征SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性；使用
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2024-08-23 18:37:46
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全景图像拼接 | 使用Python+SIFT算法实现特征点匹配实现全景图像拼接
原创
2024-04-25 10:44:11
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# 实现 Python 图片拼接 SIFT
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[加载图片] -->|使用OpenCV库的imread函数| B[图像1];
A -->|使用OpenCV库的imread函数| C[图像2];
B -->|转为灰度图像| D[灰度图1];
C -->|转为灰度图像| E[灰度图2];
D --
原创
2024-01-19 09:36:02
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本人小白，感谢大神总结 全景视频是一种利用360 度全景图象建立虚拟环境的新方法。全景图象是通过将普通照相机拍照到的边界部分重叠的图象进行拼接而创建的。可以利用图象重叠部分对应像素的相似性, 通过采用一种行之有效的拼接算法, 使得到的图象无缝平滑。图像拼接是计算机视觉中的重要分支，它是将两幅以上的具有部分重叠的图像进行无缝拼接从而得到较高分辨率或宽视角的图像。目前成形算法原理大致如下： 1、频率域
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2024-08-06 11:46:47
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初级的图像拼接为将两幅图像简单的粘贴在一起，仅仅是图像几何空间的转移与合成，与图像内容无关。高级图像拼接也叫作基于特征匹配的图像拼接，拼接时消去两幅图像相同的部分，实现拼接合成全景图。具有相同尺寸的图A和图B含有相同的部分与不同的部分，如图所示：用基于特征的图像拼接实现后：设图像高为h，相同部分的宽度为wx拼接后图像的宽w=wA+wB-wx因此，可以先构建一个高为h，宽为W*2的空白图像，将左图像
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2024-07-30 20:47:31
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转自：全景视频是一种利用360 度全景图象建立虚拟环境的新方法。全景图象是通过将普通照相机拍照到的边界部分重叠的图象进行拼接而创建的。可以利用图象重叠部分对应像素的相似性, 通过采用一种行之有效的拼接算法, 使得到的图象无缝平滑。来自研学论坛 Walkfarer和SCQ的帖子：http://bbs.matwav.com/post/view?bid=6&id=371051&sty=3
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2024-01-26 21:09:49
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SIFT(Scale invariant feature transform)，即尺度不变特征变换描述子，其可以从图像中提取算。
原创
2022-10-10 15:11:41
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SIFT算法由D.G.Lowe 1999年提出，2004年完善总结，论文发表在2004年的IJCV上，主要用于提取具有图像旋转不变性和伸缩不变性的特征点。这项技术可以推广到图像识别、图像拼接以及图像恢复等。 David G. Lowe, "Distinctive image features from scale-invariant keypoints," Internatio
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2021-12-22 14:04:34
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SIFT算法由D.G.Lowe 1999年提出，2004年完善总结，论文发表在2004年的IJCV上，主要用于提取具有图像旋转不变性和伸缩不变性的特征点。这项技术可以推广到图像识别、图像拼接以及图像恢复等。 David G. Lowe, "Distinctive image features from scale-invariant keypoints," Internatio
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2022-04-11 14:15:24
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