最近在做视频拼接的项目,里面用到了图像的单应性矩阵变换,在最后的图像重映射,由于目标图像的坐标是非整数的,所以需要用到插值的方法,用的就是双线性插值,下面的博文主要是查看了前辈的博客对双线性插值算法原理进行了一个总结,在这里也感谢一些大牛的博文. http://www.cnblogs.com/linkr/p/3630902.html http://www.cnblogs.com/funny-world/p/3162003.html 双线性插值 假设源图像大小为mxn,目标图像为ax…
线性插值 先讲一下线性插值:已知数据 (x0, y0) 与 (x1, y1),要计算 [x0, x1] 区间内某一位置 x 在直线上的y值(反过来也是一样,略): y−y0x−x0=y1−y0x1−x0 y=x1−xx1−x0y0+x−x0x1−x0y1 上面比较好理解吧,仔细看就是用x和x0,x1的距离作为一个权重,用于y0和y1的加权.双线性插值本质上就是在两个方向上做线性插值. 双线性插值 在数学上,双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展,其核心思想是在两个方向分别进行一次线性插值…
[转载]三十分钟理解:线性插值,双线性插值Bilinear Interpolation算法 来源:https://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/65660665 这篇文章讲的很好,我就不复制粘贴了,想看的同学到原文看就好了…
http://blog.csdn.net/zddblog/article/details/7521424 目录(?)[-] 尺度不变特征变换匹配算法详解 Scale Invariant Feature TransformSIFT Just For Fun zdd  zddmailgmailcom or zddhubgmailcom SIFT综述 高斯模糊 1二维高斯函数 2 图像的二维高斯模糊 3分离高斯模糊 1 尺度空间理论 2 尺度空间的表示 3 高斯金字塔的构建 尺度空间在实现时使用高斯金…
尺度不变特征变换匹配算法详解Scale Invariant Feature Transform(SIFT)Just For Fun zdd  zddmail@gmail.com 对于初学者,从David G.Lowe的论文到实现,有许多鸿沟,本文帮你跨越. 1.SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置.尺度.旋转不变量,此算法由 Da…
跟我学机器视觉-HALCON学习例程中文详解-测量圆环脚宽间距 This example program demonstrates the basic usage of a circular measure object. Here, the task is to determine the width of the cogs. *首先读取图像,获取图像的宽度和高度 First, read in the image and initialize the program. read_image (…
尺度不变特征变换匹配算法详解Scale Invariant Feature Transform(SIFT)Just For Fun zdd  zddmail@gmail.com or (zddhub@gmail.com) 对于初学者,从David G.Lowe的论文到实现,有许多鸿沟,本文帮你跨越. 如果你学习SIFI得目的是为了做检索,也许OpenSSE更适合你,欢迎使用. 1.SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种…
转自:http://blog.csdn.net/pi9nc/article/details/23302075 对于初学者,从David G.Lowe的论文到实现,有许多鸿沟,本文帮你跨越. 1.SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置.尺度.旋转不变量,此算法由 David Lowe在1999年所发表,2004年完善总结. 其应用范围…
原文地址 http://blog.csdn.net/pi9nc/article/details/23302075 尺度不变特征变换匹配算法详解 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 1.SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置.尺度.旋转不变量,此算法由 David Lowe在1999年所发表…
语义分割--全卷积网络FCN详解   1.FCN概述 CNN做图像分类甚至做目标检测的效果已经被证明并广泛应用,图像语义分割本质上也可以认为是稠密的目标识别(需要预测每个像素点的类别). 传统的基于CNN的语义分割方法是:将像素周围一个小区域(如25*25)作为CNN输入,做训练和预测.这样做有3个问题: - 像素区域的大小如何确定 - 存储及计算量非常大 - 像素区域的大小限制了感受野的大小,从而只能提取一些局部特征 为什么需要FCN? 我们分类使用的网络通常会在最后连接几层全连接层,它会将原…