1.cv2.drawMatches(imageA, kpsA, imageB, kpsB, matches[:10], None, flags=2)  # 对两个图像关键点进行连线操作 参数说明:imageA和imageB表示图片,kpsA和kpsB表示关键点, matches表示进过cv2.BFMatcher获得的匹配的索引值,也有距离, flags表示有几个图像 书籍的SIFT特征点连接: 第一步:使用sift.detectAndComputer找出关键点和sift特征向量 第二步:构建BF

知识掌握 cv2.threshold()函数: 设置固定级别的阈值应用于多通道矩阵,将灰度图像变换二值图像,或去除指定级别的噪声,或过滤掉过小或者过大的像素点. Python: cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) → retval, dst 在其中: src:表示的是图片源 thresh:表示的是阈值(起始值) maxval:表示的是最大值 type:表示的是这里划分的时候使用的是什么类型的算法,常用值为0(cv2.THRESH_BIN

1. cv2.matchTemplate(src, template, method)  # 用于进行模板匹配 参数说明: src目标图像, template模板,method使用什么指标做模板的匹配度指标 2. min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(ret)  # 找出矩阵中最大值和最小值,即其对应的(x, y)的位置参数说明:min_val, max_val, min_loc, max_loc 分别表示最小值,最大值,即对应的位

1.Harris角点检测 Harris角点检测算法是一个极为简单的角点检测算法,该算法在1988年就被发明了,算法的主要思想是如果像素周围显示存在多于一个方向的边,我们认为该点为兴趣点.基本原理是根据公式: 化简为求解矩阵,最后根据矩阵的特征值判断是否为角点 实现效果: 代码(不用OpenCV): # -*- coding: utf-8 -*- from pylab import * from PIL import Image from numpy import * from scipy.ndi

对于BF匹配器,首先我们得用cv2.BFMatcher()创建BF匹配器对象.它取两个可选参数,第一个是normType.它指定要使用的距离量度.默认是cv2.NORM_L2.对于SIFT,SURF很好.(还有cv2.NORM_L1).对于二进制字符串的描述子,比如ORB,BRIEF,BRISK等,应该用cv2.NORM_HAMMING.使用Hamming距离度量,如果ORB使用VTA_K == 3或者4,应该用cv2.NORM_HAMMING2 第二个参数是布尔变量,crossCheck模式是

部分 V图像特征提取与描述 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 34 角点检测的 FAST 算法 目标 • 理解 FAST 算法的基础 • 使用 OpenCV 中的 FAST 算法相关函数进行角点检测原理 我们前面学习了几个特征检测器,它们大多数效果都很好.但是从实时处理的角度来看,这些算法都不够快.一个最好例子就是 SLAM(同步定位与地图构建),移动机器人,它们的计算资源非常有限.为了解决这个问题,Edward_Rosten 和 Tom_Drummond 在 2006 年提出里

git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision bf暴力匹配: # coding:utf-8 import cv2 """ orb特征检测和匹配 两幅图片分别是 乐队的logo 和包含该logo的专辑封面 利用orb进行检测后进行匹配两幅图片中的logo """ # 按照灰度图像的方式读入两幅图片 img1 = cv2.imread("../data/logo1.png", c

目录 sift sift特征简介 sift特征提取步骤 surf surf特征简介 surf特征提取步骤 orb orb特征简介 orb特征提取算法 代码实现 特征提取 特征匹配 附录 sift sift特征简介 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征,即尺度不变特征变换,是一种计算机视觉的特征提取算法,用来侦测与描述图像中的局部性特征. 实质上,它是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点),并计算出关键点的方向.SIFT所查找到的关键点是一些十分突出.

一.前言 从学单片机开始鼓捣C语言,到现在为了学CV鼓捣Python,期间在CSDN.简书.博客园和github这些地方得到了很多帮助,所以也想把自己做的一些小东西分享给大家,希望能帮助到别人.记录人生的第一篇博客,mark. 二.图像检测步骤 1. 读取两张图片 第一张是需要检测的小物体,第二章图片是小物体放置在大场景中.代码与输出结果如下所示: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cv2 def my_show(

一．实验内容: 利用sift算法,实现全景拼接算法,将给定的两幅图片拼接为一幅. 二．实验环境: 主机配置: CPU :intel core i5-7300 2.50GHZ RAM :8.0GB 运行环境:win10 64位操作系统 开发环境:python3.7   三．核心算法原理: 1.SIFT算法 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

http://jhlong12345.blog.163.com/blog/static/1230631292015544450189/#  结合上一篇,继续 矩形大小的调整   还有小bug,思路有了,就行了,就不贴修改正常的代码了,自己动动手,有思路基本都可以很快写出来的   思路: 画一个矩形,然后在mousedown时,判断鼠标是否在区域内,如果在,就在四个角画四个小正方形,然后在mousemove中判断是否在四个方格中,如果在,就出现箭头鼠标,然后做个标记,表示开始调整尺寸      

采用鼠标事件,手动选择样本点,包括目标样本和背景样本.组成训练数据进行训练 1.主函数 #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; using namespace cv::ml; Mat img,image; Mat targetData, backData; bool flag = true; string wdname = "image"; voi

前一节讲的是 绘图到不同输出源,请看地址: http://www.cnblogs.com/ghj1976/p/3440856.html 上一节的例子效果是通过设置每一个点的的RGBA属性来实现的,这是最基础的方式,通过这种方式我们可以绘制任意形状的图形. 1.设置点的颜色一个简单例子: 效果如下: 代码如下,跟最初我们的代码唯一不同的是设置点颜色时,多了一个条件判断语句:if x%8 == 0 ,代码如下,这种情况下,其实我们通过算法简单的实现了画垂直线的效果: 1: package main

R 语言画图的基本参数 点 点的种类 点的种类参数为 pch,每一种符号对应一个数字编号 # 点有25种,为了展示25种点 x = 1:25 y = 1:25 x ## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 ## [24] 24 25 plot(x, x, pch = x) # 在图上随意添加点 lines(10, 15, type = "b", pch = 5) # type的含义 plot(x

View.java源码: /frameworks/base/core/java/android/view/View.java View.java的 dispatchTouchEvent 方法: 经过一系列的处理后,将TouchEvent传递给 onTouch 或 onTouchEvent /** * Pass the touch screen motion event down to the target view, or this * view if it is the target. * *

上一篇高仿QQ即时聊天软件开发系列之二登录窗口界面写了一个大概的布局和原理 这一篇详细说下拉框的实现原理 先上最终效果图 一开始其实只是想给下拉框加一个placeholder效果,让下拉框在未选择未输入时显示一个提示字符串.由于Background对ComboBox无效,所以直接通过Background来实现是不行了.需要重新写ComboBox的模板,也就是Template,自定义一个模板来实现这个结果.又看了一下QQ的下拉框,这玩意不自定义也难以实现,所以就干脆自定义了. 先上代码,先是Com

定义一个UIView:主要是在这个View里面加一个UIImageView,绘图都在这个UIImageView里面进行 @property(nonatomic) CGPoint prePoint; //手指在进入move事件之前的那个点 @property(nonatomic) CGPoint oppsitePoint; //手指在进入move事件之前的那个点 @property(nonatomic, retain) UIImageView* drawImage; - (id)initWithF

从这个博客转载 http://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/17409717 请其它同学转载时注明原始文章的出处! Delaunay三角剖分是1934年发明的将空间点连接为三角形.使得全部三角形中最小角最大的一个技术. 假设你熟悉计算机图形学,你便会知道Delaunay三角剖分是变现三维形状的基础.假设我们在三维空间渲染一个,我们能够通过这个物体的投影来建立二维视觉图,并用二维Delaunay三角剖分来分析识别该物体,或者将它与实物相比較.Dela

今天周四称,这应该给自己一个休息,好好休息休息,但无奈自己IT这是痴迷.甘心的想加加班把目标功能实现,功夫不负有心人.经过6个小时的鏖战,我最终成功了. 在此和大家分享下成果,希望大家给个赞. 我的目标效果:在页面载入时.table表显示后台数据表中的学生的信息:点击加入button.出现弹框,能够加入学生信息:选中某一学生记录后,点击改动button.出现弹框.能够对学生信息进行改动.选中某一学生记录后.点击删除button,便可删除该学生信息.效果图例如以下所看到的: watermark/2

Android中Canvas绘图基础详解(附源码下载) 原文链接  http://blog.csdn.net/iispring/article/details/49770651   AndroidCanvasPaint绘图基础详解   目录   Android中,如果我们想绘制复杂的自定义View或游戏,我们就需要熟悉绘图API.Android通过Canvas类暴露了很多drawXXX方法,我们可以通过这些方法绘制各种各样的图形.Canvas绘图有三个基本要素:Canvas.绘图坐标系以及Pai