sub_image ( ImageMinuend, ImageSubtrahend : ImageSub : Mult, Add : ) 对两幅图像做减法   g' := (g1 - g2) * Mult + Add abs_image ( Image : ImageAbs : : ) 计算图像的绝对值模型 crop_part ( Image : ImagePart : Row, Column, Width, Height : ) 剪切出一个长方形的图像 add_image ( Image1,

http://www.cnblogs.com/Lemon-Li/p/3504717.html 图像配准算法一般可分为: 一.基于图像灰度统计特性配准算法:二.基于图像特征配准算法:三.基于图像理解的配准算法. 其中,算法类型二最普遍,基于特征的图像配准算法的核心步骤为:1.特征提取.2.特征匹配.3.模型参数估计.4.图像变换和灰度插值(重采样). 图像配准必须得考虑3个问题: 分别是配准时所用到的空间变换模型.配准的相似性测度准则以及空间变换矩阵的寻优方式. 1)空间变换模型,是指的这两幅要配

平面射影变换是关于其次3维矢量的一种线性变换,可以使用一个非奇异的$3 \times 3$矩阵H表示,$X' = HX$,射影变换也叫做单应(Homography).计算出两幅图像之间的单应矩阵H,那么应用这个关系可以将一个视图中的 所有点变换到另一个视图中. 上图,最右边图像是将最左边图像进行了一次射影变换,变换到中间图像视图后的图像. 使用OpenCV可以调用库函数findHomography计算两幅图像的单应矩阵,其声明如下 Mat findHomography(InputArray sr

直接贴上源码 来源:http://www.myexception.cn/image/1498389.html 实验效果 Left.jpg right.jpg ImageMatch.jpg #include <iostream> #include <iomanip> #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp" #include "

问题描述:已知两幅图像Image1和Image2,计算出两幅图像的重叠区域,并在Image1和Image2标识出重叠区域. 算法思想: 若两幅图像存在重叠区域,则进行图像匹配后,会得到一张完整的全景图,因而可以转换成图像匹配问题. 图像匹配问题,可以融合两幅图像,得到全景图,但无法标识出在原图像的重叠区域. 将两幅图像都理解为多边形,则其重叠区域的计算,相当于求多边形的交集. 通过多边形求交,获取重叠区域的点集,然后利用单应矩阵还原在原始图像的点集信息,从而标识出重叠区域. 算法步骤: 1.图像

实现两幅图像线性(不同系数下)的融合涉及到Opencv中两个关键的方法,addWeighted()和createTrackbar() addWeighted方法: 函数原型: void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2,double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype=-1);</span> 这个函数实现对输入的两幅图像进行线性系数的加权和. 第一个参数

/** * @file main-opencv.cpp * @date July 2014 * @brief An exemplative main file for the use of ViBe and OpenCV */ //#include <opencv2\core\core.hpp> #include "vibe-background-sequential.h" using namespace cv; using namespace std; ; // 舍去面积

Mat img1 = imread("1.png"); Mat img2 = imread("2.png"); int height = img1.rows; int width1 = img1.cols; int width2 = img2.cols; // 将高图像等比缩放与低图像高度一致 if (img1.rows > img2.rows) { height = img2.rows; width1 = img1.cols * ((float)img2.r

**顺序也很重要,必须现有窗口,才能设置属性 dev_close_window()dev_open_window (0, 0, 1400, 1200, 'black', WindowHandle)dev_set_draw ('margin')dev_set_color('green')dev_set_line_width(5)dev_update_window('off')* Image Acquisition 01: Code generated by Image Acquisition 01

参考教程 依赖opencv扩展库,使用sifi匹配 保存配准信息 "./config/calibratedPara.yaml" #include <iostream> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/xfeatures2d

#include <cv.h> #include <highgui.h> #include <iostream> using namespace cv; int main( int argc, char** argv ) { double alpha = 0.5; double beta; double input; Mat src1, src2, dst; /// Ask the user enter alpha std::cout<<" Sim

摘要:图像超分即超分辨率,将图像从模糊的状态变清晰. 本文分享自华为云社区<图像超分实验:SRCNN/FSRCNN>,作者:zstar. 图像超分即超分辨率,将图像从模糊的状态变清晰.本文对BSDS500数据集进行超分实验. 1.实验目标 输入大小为h×w的图像X,输出为一个sh×sw的图像 Y,s为放大倍数. 2.数据集简介 本次实验采用的是 BSDS500 数据集,其中训练集包含 200 张图像,验证集包含 100 张图像,测试集包含 200 张图像. 数据集来源:https://down

机器配置为:VS2013+opencv2.4.13+Win-64bit.===========================分割线========================本节将利用ROI将一幅图像叠加到另一幅图像的指定位置.具体过程见下面代码=======================分割线========================代码演示 /* 利用ROI将一幅图像叠加到另一幅图像的指定位置 */ #include <opencv2/core/core.hpp> #incl

图像拼接 参考自 https://blog.csdn.net/m0_37565736/article/details/79865990 并修改了其中错误的地方,添加自己的讲解或者看法. 我要拼接的是一副画卷,如下(大小一样的,都是3000*4000像素)  首先,就是读取图像 clear all clc file1='G:/picture/a.jpg'; file2='G:/picture/b.jpg'; I1=imread(file1);%读取图片 I2=imread(file2); imgs

5.下图(a)是一幅两个灰度图像合成的图像,已知其中一幅图像如图(b)所示,试把另一幅图像提取出来,并显示. 运用减法做 %加载入要处理的图片 A=imread('a.png'); %将I变为[0,1]的值 B=imread('b.png'); subplot(221); imshow(A); title('原图'); subplot(222); imshow(B); title('其中一幅图片'); subplot(223); imshow(A-B); title('处理后图像'); 处理结果

搞过计算机图像的人都知道,图像中的每一个像素通常为一个整型数,它可以分成4个无符号的char类型,以表示其RGBA四个分量.一幅图像可以看做是一个二维整型数组.这里我会生成一个float数组,其数组大小为1000000,刚好1000*1000,数组内的浮点数的数值范围在0到1000.0之间,呈等差数组排列,相邻两数的差为0.001.然后将其每一个浮点数强制转化成一个整型数或三个unsigned char型,以决定像素的RGB三个通道分量,看看其生成的图像是什么样子. 前几天写了一篇文章是在C语言

ORACLE怎么比较两个数据库的差异 方法1:使用PL-SQL工具 点击 工具->比较用户对象

功能:比较两个文件的差异,并把不同地方的信息显示出来.默认diff格式的信息. diff比较两个文件或文件集合的差异,并记录下来,生成一个diff文件,这也是我们常说的补丁文件.也使用patch命令对相应的文件打补丁.differential [ˌdɪfəˈrenʃəl] 语法:diff    [options]   FILESFILES的格式: FILE1 FILE2 :源是一个文件,目标也是文件.这两个文件必须是文本文件.以逐行的方式,比较文本文件的异同处.DIR1 DIR2   :源是一个

查看commit id git log --pretty=format:"%h" git log --pretty=format:"%H" 获取两个版本间差异的文件列表(最好是通过git log --pretty=format:"%H",获取完整的commit id,否则linux下有可能报错.) git diff e83228e d9878b88 --name-only 当前版本id git rev-parse HEAD 带目录结构复制文件 c

灰度化一幅图像就是将图像的色彩信息全部丢掉,将24位的位图信息,用8位来表示,灰度图共有256级灰度等级,也就是将24位位图的一点如(255,255,255)转换成255,所以R,G,B三个值所乘的系数和为1用伪语句可以表示如下 public bitmap GrayScal(bitmap orgbmp){    建立一个与原图片等大的8位的图片    取出原图像中的每一个点    新图像的点=原图像点的红色量*系数1+绿色量*系数2+黄色量*系统3    返回新图像} Code/// <summ