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

语法:np.concatenate((a1, a2, ...), axis=0) 1.默认是 axis = 0,也就是说对0轴(行方向)的数组对象,进行其垂直方向(axis=1)的拼接(即数据整行整行地沿列方向向前推进合并) 2.传入的数组必须具有相同的形状,即满足在拼接方向axis轴上数组间的形状一致,比如:数组形状(3*4),当axis=0时,也就是推进拼接的方向是列方向,即需要保证有4列 示例: In [1]: a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) In [2]:

数组的累加(拼接) 在前面讲了使用切片方法能够对数组进行切分,使用copy对切片的数组进行复制,那么数组该如何拼接呢? a1 = np.full((2,3),1)#填充数组 a2 = np.full((3,3),2) a3 = np.full((2,3),3) >>a3 array([[ 3., 3., 3.], [ 3., 3., 3.]]) vstack 竖直方向拼接数组 a4 = np.vstack((a1,a2,a3)) #a1,a2,a3必须有相同的列数 >> a4 [[

在做H5应用中,有时候会涉及到一些图片加工处理的操作,nodejs有一个很好的后台图片处理module,就是这里说的gm.gm有官方文档,但感觉写得太抽象,反而看不懂了.这里把一些常见的用法写下,供大家参考. 安装首先要安装 GraphicsMagick或者ImageMagick,然后 npm install --save gm1用法说明图片尺寸 gm('img.png') .size(function (err, size) { if (!err) console.log(size.width

ndarray的基本操作 1.索引 基本索引:一维与list完全一致 多维同理 例如: import numpy ndarr1 = numpy.random.randint(0,10.size=5) ndarr1[0] # 取数组中的第一个值, 以此类推 ndarr1[1] ndarr1[-1] 高级索引:整数数组形式的索引 例如: nd = np.random.randint(0,10,size=(5,6)) ndarray([[0, 4, 7, 5, 9, 7], [5, 3, 2, 9,

# 导包 import numpy as np numpy.array 的合并 .concatenate() 一维数组 x = np.array([1, 2, 3]) # array([1, 2, 3]) y = np.array([3, 2, 1]) # array([3, 2, 1]) np.concatenate([x, y]) # array([1, 2, 3, 3, 2, 1]) z = np.array([666, 666, 666]) # array([666, 666, 666]

前一期博文中,初步探索了numpy中矩阵的几种运算操作,本文将展示numpy矩阵的元素抽取与合并操作. 1 元素抽取 在我们使用矩阵的时候,有时需要提取出矩阵的某些位置上的元素单独研究,这时就需要熟悉矩阵元素的定位操作. 1.1 提取单个元素 从上图中可以看到:矩阵的行列次序是从零开始的,即代码中矩阵的第0列(行)相当于我们通常认为的矩阵第1列(行). 1.2 提取多个元素 在抽取多个矩阵元素时,会用到形如"a:b"的表达,这是告诉python解释器我们要提取某个矩阵的第a+1行(列)

题目: Action3:  统计全班的成绩 班里有5名同学,现在需要你用numpy来统计下这些人在语文.英语.数学中的平均成绩.最小成绩.最大成绩.方差.标准差.然后把这些人的总成绩排序,得出名次进行成绩输出.  答案: # 将学生成绩生成narray students = np.array([[68, 65, 30], [95, 76, 98], [98, 86, 88], [90, 88, 77], [80, 90, 90]]) # 利用numpy统计函数计算平均值.最小值.最大值.方差.标

运算 let操作 可以直接执行基本的算术操作;使用时,变量名之前不需要再添加$; #!/bin/bash no1=4; no2=5; let result=no1+no2 echo $result 自增自减操作: let no1++ / ++no1; let no1-- / --no1; // let no+=6 let no-=6 []操作 使用方法和let命令类似; #!/bin/bash no1=4; no2=5; result=$[no1+no2] echo $result 在[]中也可

http://shop.souvr.com/thread-123416-1-1.html 随着3D立体视像.全息影像等技术不断取得突破性进展,国内外越来越多的公司投身3D显示领域,产品层出不穷.3D技术将革命性地影响和改变人们的沟通.工作与生活方式.3D显示技术不仅广泛应用于工业领域.建筑领域.军事领域.医疗.教学.娱乐和公共展示等领域,推动传统信息化的升级,而且其正悄悄地融入个人娱乐与数字家庭的诸多领域,如电影.电视.动画.游戏.通讯.摄影.摄像.购物.互联网等.将带动显示器.电视等行业向3D

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,

这里面都是一些比较杂的东西,没什么实际意义.主要是为了,后面能跑一个程序: Stitcher: 抠细节: http://docs.opencv.org/2.4.2/modules/stitching/doc/high_level.html?highlight=stitcher#stitcher Stitcher是啥? class Stitcher High level image stitcher. It’s possible to use this class without being aw

今天在做一个项目的时候, mapabc中的inforWindow中,如果是超链接a,不直接响应. 后来的解决方案是动态产生form,并调用summit方法.如下 自定义一个js函数: function subf(val) { document.getElementById(val + 'frm').submit(); } 在html中, 由于我发现在直接拼接字符串时, 如果有很多单引号和双引号同时使用,这时在拼接字符串的时候,会很麻烦. 我的解决方案是, 传递当前控件的id, (如上)在获取控件

使用stylus(预处理) 需要一个函数接收两个参数 第一个需要在哪个方向出现边框 第二个边框颜色 $border1px(face,$color) 根据传入的方向属性,调整其他参数 l  左右方向 t  垂直方向 w 上下出现边框则为width反之为height(边框在方向上的长度) b 上出现边框则为bottom x 为哪个方向上的缩放 具体对应关系如下 face==top && (l=left t=top b=bottom w=width x=scaleY) face==bottom

1. np.stack((x_t, x_t, x_t, x_t), axis=2)  将图片进行串接的操作,使得图片的维度为[80, 80, 4] 参数说明: (x_t, x_t, x_t, x_t) 表示需要进行串接的图片, axis = 2 表示在第三个维度上进行串接操作 2. cv2.resize(x, [80, 80])  # 将图片的维度变化为80 * 80的维度 参数说明, x为输入的图片,80, 80表示图片变化的维度 3.cv2.cvtColor(x_t, tf.COLOR_RG

E=[a,b]%水平方向上的拼接 E=[a :b] %垂直方向上的拼接

* This example program shows how several images of a PCB can be combined * into a large mosaic image of the PCB.  The program shows how to use * proj_match_points_ransac and gen_projective_mosaic to achieve this. * Please note that the PCB has some d

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,

Sift和Surf算法实现两幅图像拼接的过程是一样的,主要分为4大部分: 1. 特征点提取和描述 2. 特征点配对,找到两幅图像中匹配点的位置 3. 通过配对点,生成变换矩阵,并对图像1应用变换矩阵生成对图像2的映射图像 4. 图像2拼接到映射图像上,完成拼接 过程1.2.3没啥好说的了,关键看看步骤4中的拼接部分.这里先采用比较简单一点的拼接方式来实现: 1. 找到图像1和图像2中最强的匹配点所在的位置 2. 通过映射矩阵变换,得到图像1的最强匹配点经过映射后投影到新图像上的位置坐标 3. 在

numpy的基本拼接.拆分.添加.删除API iwehdio的博客园:https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1.np.concatenate((a, b), axis=0) np.concatenate方法沿现有的轴拼接一系列数组.输入数组(a.b.c)等要以元组形式输入,要求除了在所指定的拼接轴外形状一致.axis表示所指示的拼接轴,默认为0,为None时表示拼接前将所有输入数组展平. >>> a = np.arange(8).reshape(4, 2) &