https://zhuanlan.zhihu.com/p/71777362 1.1 图像拼接基本步骤 图像拼接的完整流程如上所示,首先对输入图像提取鲁棒的特征点,并根据特征描述子完成特征点的匹配,然后根据已经匹配的特征点对得到相邻图像的位置关系从而进行图像配准,由于直接进行图像配准会破坏视场的一致性,因而先将图像投影在球面或者柱面上,最后计算相邻图像的拼缝并完成重叠区域的融合,得到最终的全景图像. 2.1 输入图像 2.2 特征点提取和特征匹配 特征点指的是图像灰度值发生剧烈变化的点或者在图像边

1. 简介 计算机图形学中的应用非常广泛的变换是一种称为仿射变换的特殊变换,在仿射变换中的基本变换包括平移.旋转.缩放.剪切这几种.本文以及接下来的几篇文章重点介绍一下关于旋转的变换,包括二维旋转变换.三维旋转变换以及它的一些表达方式(旋转矩阵.四元数.欧拉角等). 2. 绕原点二维旋转 首先要明确旋转在二维中是绕着某一个点进行旋转,三维中是绕着某一个轴进行旋转.二维旋转中最简单的场景是绕着坐标原点进行的旋转,如下图所示: 如图所示点v 绕 原点旋转θθ 角,得到点v’,假设 v点的坐标是(x,

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

如果没有把dll扔到jdk会报错 Exception in thread "AWT-EventQueue-0" java.lang.UnsatisfiedLinkError: no opencv_java401 in java.library.path at java.lang.ClassLoader.loadLibrary(ClassLoader.java:) at java.lang.Runtime.loadLibrary0(Runtime.java:) at java.lang.

#include "opencv2/imgcodecs.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include "opencv2/stitching.hpp" #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; bool try_use_gpu = false; bool divide_images = false; Stitche

——> org.opencv.android.JavaCameraView 摄像机方向的问题 ref: http://www.tuicool.com/articles/q6vUvqB 注意:一般Android摄像头采集的图像方向不对 在OpenCV for Android的开发中,在 Manifest文件中加入 : android:screenOrientation="landscape" android:configChanges="keyboardHidden|or

网上找了很多解决都是有问题的,研究了半天源码解决了这个问题.我是从整个相机启动和数据传输的过程着手的,这里捡重点介绍一下,最后会贴上修改后的两个源文件. 首先要知道一个概念. 图里的小圆圈是Home按键,不是摄像头:) 现在问题就是在什么地方进行旋转,如何旋转.这就需要了解JavaCameraView类的工作流程了.JavaCameraView实现了父类CameraBridgeViewBase的抽象方法connectCamera,这个方法主要做两件事 1.初始化相机,包括选择启动哪个相机,选择p

https://my.oschina.net/xiaot99/blog/226589 一.原图 1.jpg                                        2.jpg                                            3.jpg  二.拼接效果 1.拼接效果之一:简单拼接,有重叠,看着不太舒服 2.拼接效果之二:高级拼接,这下貌似好多了  三.源代码(一) #include <cv.h> #include <highgui

<SIFT原理与源码分析>系列文章索引:http://www.cnblogs.com/tianyalu/p/5467813.html 由前一篇<关键点搜索与定位>,我们已经找到了关键点.为了实现图像旋转不变性,需要根据检测到的关键点局部图像结构为特征点方向赋值.也就是在findScaleSpaceExtrema()函数里看到的alcOrientationHist()语句: // 计算梯度直方图 ) + layer], Point(c1, r1), cvRound(SIFT_ORI_

我们都知道梯度很好求,只需要将[-1,1] 与图像分别在x 方向和y方向卷积,即可求得两个方向上的梯度.不过在求梯度方向时,还是有些麻烦,因为梯度方向会指向360°的任何一个方向,所以直接用atan(dy/dx)函数,通常会得到正负PI/2范围内的值,因此,在本文中将根据dy.dx的正负,求取任一象限内的梯度方向.x.y以及四个象限如下图所示: 在本文中编制了两个函数一个是获取梯度方向函数 Mat getGradientDirect(Mat&img_dy,Mat&img_dx) 一个是将梯

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

本文使用OpenCV2.48在win10平台下操作. 一,关于OpenCV OpenCV是开源C++计算机可视化处理库,它集成了很多计算机图形图像处理的功能.还有机器学习,字符识别,人脸识别,物体检测等许多算法.作为一名计算机专业的学生,不管是不是VR方向,熟练使用OpenCV是必备技能. OpenCV支持多种语言,原生支持C++,还支持Java,Python.但是Java版的OpenCV相当难用,不仅仅是API设计的难用不灵活,而且还缺少OpenCV中的一些不太成熟的库,比如图片拼接库Stit

(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报  分类: OpenCV(60)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(

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

OpenCV 可以检测图像的主要特征,然后提取这些特征,使其成为图像描述符,这些图像特征可作为图像搜索的数据库:此外可以利用关键点将图像拼接 stitch 起来,组成一个更大的图像.如将各照片组成一个360度的全景照片. 本章节将介绍使用 OpenCV 来检测图像特例,并利用这些特征进行图像匹配和搜索.本章节选取一些图像,检测它们的主要特征,并通过单应性(homography)来检测这些图像是否存在于另一个图像中. 1 特征检测算法 特征检测和提取算法有很多,OpenCV 中常用的有如下几种:

一.背景 1.1概念定义 我们这里想要实现的图像拼接,既不是如题图1和2这样的"图片艺术拼接",也不是如图3这样的"显示拼接",而是实现类似"BaiDU全景"这样的全部的或者部分的实际场景的重新回放. 对于图像拼接的流程有很多定义方式,本教程中主要介绍实现主流方法,总结梳理如下: 图像采集->投影变换->特征点匹配->拼接对准->融合->反投影 图像采集不仅仅指的是普通的图像数据的获取.为了能够拼接过程能够顺利进行.

图片拼接 SIFT: 特征点处理:位置插值,去除低对比度点,去除边缘点 方向估计 描述子提取 下面的程序中使用: 第一步: 使用SIFT生成器提取描述子和特征 第二步: 使用KNN检测来自A,B图的SIFT特征匹配对, 形成视觉变化矩阵H 第三步: 将图片A进行视觉变化,将B图片放在变换图片的左边,构成最终图片 imageStiching.py, 进行函数调用,返回并显示结果 from Stitcher import Stitcher import cv2 as cv imageA = cv.i

一点背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 等现代技术,也支持如 iOS 和 Android 等平台. 199

开始图像处理的海洋 (1)两个问题的详细解答 在开始畅游opencv.tensorflow的海洋之前,我们这里先要解决两个问题. 1.Jupyter notebook 解决了无法自动跳转到浏览器的问题 1)在开始菜单里找到并打开Anaconda Prompt,输入以下命令然后执行. jupyter notebook --generate-config 2)打开上述命令生成的jupyter notebook配置文件:jupyter_notebook_config.py.找到# c.Notebook

上篇 OpenCV 之 图象几何变换 介绍了等距.相似和仿射变换,本篇侧重投影变换的平面单应性.OpenCV相关函数.应用实例等. 1  投影变换 1.1  平面单应性 投影变换 (Projective Transformation),是仿射变换的泛化 (或普遍化),二者区别如下: 假定平面 $P^{2}$ 与 $Q^{2}$ 之间,存在映射 $H_{3 \times 3}$,使得 $P^{2}$ 内任意点 $(x_p, y_q, 1)$,满足下式: $\quad \begin{bmatrix}

1 背景及理论基础 人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来(类似于指纹识别),目的是完成识别功能,该术语需要和人脸检测进行区分,人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来,完成的是搜寻的功能.从OpenCV2.4开始,加入了新的类FaceRecognizer,该类用于人脸识别,使用它可以方便地进行相关识别实验. 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于或等于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0