简单的来说,就是将 一类的图片最后拼接成为这样的结果 这个图片有点大呀. 基本步骤: 1.halcon进行仿射变化进行镜头畸变.这个可以参考halcon中一个二维码畸变的例子: 2.基于模版匹配找出偏移值,然后进行拼接.这个可以参考halcon中一个拼接的例子: 3.对交接处进行融合,这个是本文的关键. 首先,这个融合halcon中是没有方法的,所以要自己实现.首先要看论文<基于Halcon的图像拼接算法研究_谭杰>.然后文中有两种方法,因为本例没有产生旋转,所以采用第一种就可以.融合部分代码

公司在做环形进度条的时候遇到了这个问题,上网一搜,原来是因为两个div背景图拼接起来的,所以中间出现了必不可少的缝隙,最后把position改为relative,再加个margin:0,就解决好了,下图为前后的截图对比.

软件交流群:571171251(软件免费版本在群内提供) krpano技术交流群:551278936(软件免费版本在群内提供) 最新博客地址:blog.turenlong.com 限时下载地址:http://pan.baidu.com/s/1kVRW9AR 版本更新历史 1.2.0(2017.1.4) 1.新增:预览功能,krpano项目/普通网页可以无需打开服务器直接在工具中浏览2.新增:输入框中增加了右键菜单"粘贴"3.新增:krpano项目强力加密功能4.修正:解密时无法获取到k

基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究和实现(一)      一直有计划研究实时图像拼接,但是直到最近拜读西电2013年张亚娟的<基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究和实现>,条理清晰.内容完整.实现的技术具有市场价值.因此定下决心以这篇论文为基础脉络,结合实际情况,进行“基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究和实现”.       一.基于opencv的surf实现       3.0以后,surf被分到了"opencv_contrib-master"中去,

有时候通常需要简单的拼图,不涉及图像融合之类的,仅仅是简单的平移将多张图拼接成一张图.tile_images和tile_images_offset就是用于简单拼图的2个算子. 谈到拼图,肯定有以下问题要明确: 1.将多少张图拼起来?由于是多张图,这需要一个元组来存储多张图片的集合. 2.是横向拼图,还是纵向拼图?这涉及拼图的方向. 3.是一张挨着一张无缝拼接吗?能不能做“有缝”的自由拼接?这涉及拼接偏移量. 我有这样四张图(分辨率300 * 150): 一.tile_images算子拼图 算子签

基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究和实现(一)      一直有计划研究实时图像拼接,但是直到最近拜读西电2013年张亚娟的<基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究和实现>,条理清晰.内容完整.实现的技术具有市场价值.因此定下决心以这篇论文为基础脉络,结合实际情况,进行“基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究和实现”.       一.基于opencv的surf实现       3.0以后,surf被分到了"opencv_contrib-master"中去,

产品新增:多图上传 1:html的更改 在 type=file的input框中添加multiple="multiple" name属性中必须添加[] ,否则$_FILES只能接收最后一张 新添加<ul class="images"></ul>标签,该标签用来显示上传的图片 2:js的更改 循环将每张图片进行监听,监听完毕之后将每张图拼接到对对应的li中,将li追加到 .images目标元素内部的后面 代码: var str="<

http://blog.csdn.net/caoshiying/article/details/51991647 上一篇文章讲解如何加载各地图的WMS地图服务.虽然不涉及到瓦片,但是每次地图刷新都要请求网络,造成不小的网络负载.虽然判断视野是否改变确定是否请求网络来减小网络负载,但是这个方法仍然不理想. 谷歌的地图底图自带高程视觉,公路分级样式.行政区域分级样式.地图数据即时的更新速度等等优点,让人觉得有必要开发一个地图下载器.虽然谷歌本身被墙,但是谷歌地图还是可以访问的.地址如下: http:

1.记录:去掉中转图,直接以1280*1024进行反坐标计算.pbFinal=1280*1024. // Imagejoint.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include "Imagejoint.h" #include "math.h" #include <afxwin.h> #ifdef _DEBUG #define new DEBUG_NEW #endif #inclu

一.前言 Wish3D出品的系列教程中,前面两讲分别讲述说明了小物件的照片三维重建.大区域地形的三维重建,从照片的直接导入至软件到通过Excel表格将区块导入处理,从不同的模型类别.不同的导入方式演示了照片三维重建的方法步骤,由此我们可以得到物体的三维模型,用于后续的网络发布和模型分析.在本讲中,我们将要讲述通过Smart3D建模软件除了处理生成模型,还可以生成模型对应的正射影像和DSM,并且通过ArcGIS将这些GeoTIFF格式的成果快速完成拼接. 二.工具材料 包括Smart3D建模软件,

从OpenCV3.0正式版开始,features2d中的一些接口,搬到附加库xfeatures2d中了,其中就有SIFT.SURF的特征检测方法,但是正常下载安装OpenCV并不包含附加库,因为附加库不稳定,还在持续改善中,如果用xfeatures2d出现了迷のbug,那就这样吧... 附加库配置指南: https://nishantnath.com/2015/10/19/open-cv-3-x-adding-contrib-support-to-default-installation/ ht

从零开始写一个武侠冒险游戏-7-用GPU提升性能(2) ----把地图处理放在GPU上 作者:FreeBlues 修订记录 2016.06.21 初稿完成. 2016.08.06 增加对 XCode 项目文件的说明. 概述 用 mesh 改写地图类, 带来的一大好处是控制逻辑可以变得非常简单, 作为一个地图类, 最基本的控制逻辑就是显示哪一部分和地图如何卷动, 而这两点可以通过 mesh 的纹理贴图非常容易地解决, 因为在 OpenGL ES 2.0/3.0 中, 可以通过设置纹理坐标来决定如何

接上一篇: http://www.cnblogs.com/letben/p/5446074.html#3538201 捆绑调整 (好开心有同学一起来看看这些问题,要不然就是我自己的话,我应该也不会看的吧,所以某种程度上说,他也帮了我呢...吼吼吼) 关于捆绑调整,由于摄影设备本身的焦距.光圈等等问题,是容易导致图片集的结果不一致的.[但是原文里面提到的相机参数又包括什么呢? TODO ]那么问题就来了,如果要进行拼接,第一幅图拼接第二幅的时候,会遵从一个标准(比如,以第一幅为标准的亮度,或者是第

一,话说全国年夜事   前没有暂看到lufy的专客上,有一名伴侣念要一个RPG游戏引擎,出于兴趣筹办入手做一做.因为我研讨lufylegend有冶时间了,对它有必然的依赖性,因而便筹办将那个引擎基于lufylegend.临时定名为lufylegendRPG.究竟结果基于lufylegend,假如名称中没有减上lufylegend那寂字的话,有面说欠亨啊...最远公布了0.1.0版,可是不睬念,连医柽皆是鼓舞战赞扬我的lufy老师长教师皆是出于至心的暗示没有合意.念理解0.1.0版的伴侣能够

[前言] 这个效果是公司里上一个项目中用到的.因为项目已经死掉了,并且效果是我自己实现的,与其连着项目工程一起删掉,不如所以共产主义一下给大家作参考. 使用版本:cocos 2d-x 3.6(适用于所有3.x版本,稍作改动亦适用于2.x版本) 有时候我们需要在游戏的某些场景加入这样的效果:大地图上没有开拓的区域使用云遮挡,已开拓的部分则没有云(战阵迷雾效果),或者纯粹用云彩作为一些装饰. 一些网站上讲了一种使用瓦片地图的方式制作,比如:http://blog.csdn.net/musicvs/a

一.前言 本K在经过两个星期的html和css学习之后,第一次去尝试完成一个网站主页的制作.在四天之后,本K也终于完成了杰瑞教育主页的html和css部分,至于部分涉及js的部分,因为本K还没有学习过这一块,所以就先做了个样式(网页部分效果如下图).在完成这一页面的时候,K又发现了许多我们还没有学到,但是在网页制作中经常会用到的一些属性,会遇到一些细节上的问题.因此,K写了这篇博文,来记录一下这些属性和问题. 二.属性记录 1.display display用来定义元素的框的类型,常用的有两个值

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!然后想了想,还是自己写个手动配准工具吧. 首先简单通俗说一下什么是图像配准.先观察一下下面两张图

目标检测是很多计算机视觉任务的基础,不论我们需要实现图像与文字的交互还是需要识别精细类别,它都提供了可靠的信息.本文对目标检测进行了整体回顾,第一部分从RCNN开始介绍基于候选区域的目标检测器,包括Fast R-CNN.Faster R-CNN 和 FPN等.第二部分则重点讨论了包括YOLO.SSD和RetinaNet等在内的单次检测器,它们都是目前最为优秀的方法. 一.基于候选区域的目标检测器 1.1  滑动窗口检测器 自从 AlexNet 获得 ILSVRC 2012 挑战赛冠军后,用 CN

哆啦A梦(图片隐写) 格式:SimCTF{ } 解:放到kail中binwalk一下(Binwalk是一个固件的分析工具,旨在协助研究人员对固件非分析,提取及逆向工程用处.简单易用,完全自动化脚本,并通过自定义签名,提取规则和插件模块,还重要一点的是可以轻松地扩展.) ps:kail Linux的安装可参见 http://jingyan.baidu.com/article/495ba841da2d3e38b20ede5e.html root#kail: binwalk ameng.jpg   如

1. 摘要 传统的 L 层神经网络只有 L 个连接,DenseNet 的结构则有 L(L+1)/2 个连接,每一层都和前面的所有层进行连接,所以称之为密集连接的网络. 针对每一层网络,其前面所有层的特征图被当作它的输入,这一层的输出则作为其后面所有层的输入. DenseNet 有许多优点:消除了梯度消失问题.加强了特征传播.鼓励特征复用并且大大减少了参数的数量. 2. 介绍 随着卷积神经网络变得越来越深,一个新的问题出现了:输入信息或者梯度在很多层之间传递的过程中会渐渐消失并且被洗掉.很多最近的