图像拼接在实际的应用场景很广,比如无人机航拍,遥感图像等等,图像拼接是进一步做图像理解基础步骤,拼接效果的好坏直接影响接下来的工作,所以一个好的图像拼接算法非常重要. 再举一个身边的例子吧,你用你的手机对某一场景拍照,但是你没有办法一次将所有你要拍的景物全部拍下来,所以你对该场景从左往右依次拍了好几张图,来把你要拍的所有景物记录下来.那么我们能不能把这些图像拼接成一个大图呢?我们利用opencv就可以做到图像拼接的效果! 比如我们有对这两张图进行拼接. 从上面两张图可以看出,这两张图有比较多的重

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 "

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

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

#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

2019-12-06 15:42:39 先暂时做个资料保存 要同时用两个红外相机,但是没有做硬件上的 时间戳同步,就是笔记本上同时插着两个相机. 两个topic发布各自相机的图像,然后要有个节点同时订阅两个topic并把两张图像拼接成一张图像再做处理. 直接搜 ros sub two topic结果都是2个callback函数,各自处理各自的topic,和想要的不太一样. 自己融合两个线程中时间戳不那么严格一致的数据太麻烦了 想要的是两张图片的时间戳如果相近,就当做是在同一时刻采集的,然后合成一

图像处理中经常遇到使用当前像素邻的像素来计算当前像素位置的某些属性值,这样就会导致边界像素处越界访问,一般有两种方法解决这种问题:只对不越界的像素进行处理:对图像边界进行拓展,本文主要介绍如何使用OpenCV简单的对边界进行拓展. 边界的拓展方式 OpenCV提供了几种不同的边界拓展策略: * BORDER_REPLICATE: aaaaaa|abcdefgh|hhhhhhh * BORDER_REFLECT: fedcba|abcdefgh|hgfedcb * BORDER_REFLECT_1

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

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

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

原文:https://my.oschina.net/wujux/blog/2221444 实现思路: 1.使用Dlib识别并提取脸部图像 2.使用VGG Face模型提取脸部特征 3.使用余弦相似度算法比较两张脸部图像的特征 代码如下: import time import numpy as np import sklearn import sklearn.metrics.pairwise as pw import cv2 import dlib prototxt = 'datas/models

concat(A,B,C,...)  拼接字符串 例如concat('123','***','345')  =>123***345 SELECT concat( substr(t1.CODE, , ), '****', substr(t1.CODE, ) ), t1.CODE, t2.TITLEFROM table1 t1LEFT JOIN table2 t2 ON t1.table2id = t2.idWHERE t1..CREATEDATE >= '2016-07-19 00:00:00'

扩充图像边界:copyMakeBorder 函数 在图像处理过程中,因为卷积算子有一定大小,所以就会导致图像一定范围的边界不能被处理,这时就需要将边界进行适当扩充. void copyMakeBorder(InputArray src, OutputArray dst, int top, int bottom, int left, int right, int borderType, const Scalar& value=Scalar()); src,输入图像,即原图像,填 Mat 类的对象即

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

长话短说 版本区间[OpenCV3.0.0, OpenCV3.4.1]内的OpenCV,(至少在windows下,使用官方提供的预编译版本),imread读取jpg图片后的像素值,和版本区间[OpenCV2.4.9, OpenCV2.4.13.6]结果不一样,虽然imshow看到的结果差不多. 从编码解码角度考虑并没有谁对谁错,但是要注意到,imread结果的不同对于CNN框架前向计算结果的影响.(妈的,因为这个difference,周末被迫加班,对OpenCV多了一份不信任) 关键是,这个不同

time:2015年 10月 03日 星期六 12:03:45 CST # opencv笔记2:图像ROI ROI ROI意思是Region Of Interests,感兴趣区域,是一个图中的一个子区域. OpenCV中定义的ROI是矩形的. ROI的用处包括而不限于:提取出ROI区域做进一步处理(比如人脸识别.车牌识别):将另一张图片贴放到ROI区域. 这里以第二种用处为例,将一个logo图像添加到一张大图上指定的ROI区域. 图像贴放 粗略想想,包括这四个步骤 定义大图和小图 在大图上定义R

原创文章,欢迎转载,转载请注明出处 首先什么是图像形态学?额,这个抄下百度到的答案.基本思想:    用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状已达到对图像分析和识别的目的,形态学图像处理表现为一种领域运算方式(这个和前面的模糊运算是一样的运算方式),效果取决于结构元素(就是前面smooth里面的核)的大小,内容以及逻辑运算的性质.看了这些定义是不是很晕,对很晕...我比较关心的是它的用途和怎么计算.    用途是:简化图像数据,保持他们基本的形状特性,并出去不相干的结构.    基本

效果图: *一阶导数与Soble算子 *二阶导数与拉普拉斯算子 定义:把图片想象成连续函数,因为边缘部分的像素值是与旁边像素明显有区别的,所以对图片局部求极值,就可以得到整幅图片的边缘信息了. 不过图片是二维的离散函数,图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导. Sobel算子是普通一阶差分,是基于寻找梯度强度. 拉普拉斯算子(二阶差分)是基于过零点检测.通过计算梯度,设置阀值,得到边缘图像. Sobel算子效果图: Scharr算子是Sobel的升级增强 import cv2 as cv imp

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

学习图像梯度,图像边界等 梯度简单来说就是求导. OpenCV提供了三种不同的梯度滤波器,或者说高通滤波器:Sobel,Scharr和Lapacian.Sobel,Scharr其实就是求一阶或二阶导.Scharr是对Sobel的部分优化.Laplacian是求二阶导. 1.Sobel算子和Scharr算子 Sobel算子是高斯平滑和微分操作的结合体,所以他的抗噪声能力很好.你可以设定求导的方向(xorder 或 yorder).还可以设定使用的卷积核大小(ksize).当ksize=-1时,会使

OpenCV 第二课 认识图像的存储结构 Mat Mat 类包含两部分,矩阵头和矩阵体.矩阵头包含矩阵的大小,存储方式和矩阵体存储空间的指针.因此,Mat中矩阵头的大小是固定的,矩阵体大小是不定的. 为了减少矩阵拷贝产生的计算消耗,opencv中一般使用引用计数方式处理矩阵,比如下面三种创建Mat的形式 Mat A,C; //这里仅仅创建了矩阵头,具体矩阵体还没创建  A=imread(argv[1],CV_LOAD_IMAGE_COLOR); //给矩阵分配空间,并将首地址给了A  Mat B