http://my.oschina.net/xiaot99/blog/226589 http://blog.csdn.net/chenjiazhou12/article/details/22825487 http://blog.csdn.net/mu399/article/details/5865061 http://blog.csdn.net/wwl33695/article/details/8566576 问题之一: 如果透视变换后的图像比原图像要大的话,它会只显示一部分出来,这样的情况要怎

1. sift.detectAndComputer(gray, None)  # 计算出图像的关键点和sift特征向量 参数说明:gray表示输入的图片 2.cv2.findHomography(kpA, kpB, cv2.RANSAC, reproThresh) # 计算出单应性矩阵 参数说明:kpA表示图像A关键点的坐标, kpB图像B关键点的坐标, 使用随机抽样一致性算法来进行迭代,reproThresh表示每次抽取样本的个数 3.cv2.warpPespective(imageA, H,

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

用OpenCV4实现图像的超分别率 本实验原文链接:· https://arxiv.org/pdf/1807.06779.pdf 原文摘要 单图像超分辨率(SISR)的主要挑战是如何恢复微小纹理等高频细节.然而,大多数最先进的方法缺乏识别高频区域的特定模块,导致输出图像模糊.本文提出了一种基于注意的方法来区分纹理区域和平滑区域.高频细节定位后,进行高频补偿.这种方法可以与先前提出的SISR网络相结合.通过提供高频增强,可以获得更好的性能和视觉效果.本文还提出了自己的由DenseRes块组成的SI

(Opencv4)二值化图像  ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type) threshold : 极限,临界值,阈值 ret: 一个数 srv : 输入图,只能输入单通道图像, 通常来说为灰度图 dst : 输出图 thresh: 阈值 maxval: 当像素值超过了阈值(或者小于阈值,根据type来决定),所赋予的值 type:二值化操作的类型,包含5种类型 cv2.THRESH_BINARY : 超过阈值部分取maxcal(最大值

在图像处理中,求解图像梯度是常用操作. Sobel算子 Calculates the first, second, third, or mixed image derivatives using an extended Sobel operator. Sobel 算子是一种离散性差分算子,用来计算图像像素值的一阶.二阶.三阶或混合梯度.在图像的任何一点使用此算子,将会产生对应的灰度矢量或是其法矢量. C++: , , , int borderType=BORDER_DEFAULT ) C: )

一.读取图片 opencv中采用imread() 函数读取图像 imread(filename, flags=None)     filename 图片的路径     flags 图像读取方式 ● cv2.IMREAD_COLOR : 加载彩色图像, 图像的任何透明度都将被忽略(默认). ● cv2.IMREAD_GRAYSCALE : 以灰度模式加载图像. ● cv2.IMREAD_UNCHANGED : 加载包含Alpha通道的图像. 也可以使用1, 0 or -1代替,源码中,IMREAD

一.前言及思路简析 目前车牌识别系统在各小区门口随处可见,识别效果貌似都还可以.查阅资料后,发现整个过程又可以细化为车牌定位.畸变校正.车牌分割和内容识别四部分.本篇随笔主要介绍车牌定位及畸变校正两部分,在python环境下通过opencv实现. 1.1 车牌定位 目前主流的车牌定位方法从大的方面来说可以分为两类:一种是基于车牌的背景颜色特征:另一种基于车牌的轮廓形状特征.基于颜色特征的又可分为两类:一种在RGB空间识别,另一种在HSV空间识别.经测试后发现,单独使用任何一种方法,效果均不太理想

Opencv中自带的Stitcher类可以实现全景图像,效果不错.下边的例子是Opencv Samples中的stitching.cpp的简化,源文件可以在这个路径里找到: \opencv\sources\samples\cpp\stitching.cpp #include <fstream> #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/stitching/stitcher.hpp"

平滑滤波 平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术.空间域滤波技术即不经由傅立叶转换,直接处理影像中的像素,它的目的有两类:一类是模糊:另一类是消除噪音.空间域的平滑滤波一般采用简单平均法进行,就是求邻近像元点的平均亮度值.邻域的大小与平滑的效果直接相关,邻域越大平滑的效果越好,但邻域过大,平滑会使边缘信息损失的越大,从而使输出的图像变得模糊,因此需合理选择邻域的大小.-- 整理自<维基百科>与<百度百科> 滤波 VS 模糊  关于滤波和模糊: 它们都属于卷积,不同滤波方法之间只是卷积核

Ubuntu18.04安装OpenCV4.1.0 1.首先要安装依赖 sudo apt-get install build-essential \ cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev \ python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff5-dev libdc1394-22-d

VS2017配置opencv-4.2.0详细步骤   1.下载opencv的安装包并解压.下载网址https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/ 图1 2.打开opencv文件,目录如下:   图2 open文件目录 3.右键单击“此电脑”,点击“属性”,高级系统配置 -> 环境变量,如图3所示:   图3 4.在“系统变量”中新建“OPENCV_HOME”,输入F:\opencv\build\x64\vc14\bin,在“Path”中添加%OPE

@ 目录 安装OpenCV4 在Windows系统安装OpenCV4 配置visual studio 2019 配置包含路径 验证配置结果 安装OpenCV4 OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上. [1] 它轻量级而且高效--由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. O

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

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_126 OpenCV4.1已经发布将近一年了,其人脸识别速度和性能有了一定的提高,这里我们使用opencv来做一个实时活体面部识别的demo 首先安装一些依赖的库 pip install opencv-python pip install opencv-contrib-python pip install numpy pip install pillow 需要注意一点,最好将pip设置国内的阿里云的源,否则安装会很慢 win10

在本篇文章中,我将介绍如何在C#中来调整你想要的图像大小.要实现这一目标,我们可以采取以下几个步骤: 1.首先要获取你想要调整大小的图像: string path = Server.MapPath("~/Images"); System.Drawing.Image img = System.Drawing.Image.FromFile(string.Concat(path,"/3904.jpg")); 2.将图像转换为Bitmap: Bitmap b = new B

这个是在去年微博里面非常流行的,在git_hub上的代码是https://github.com/fzliu/style-transfer 比如这是梵高的画 这是你自己的照片 然后你想生成这样 怎么实现呢在基于windows的caffe上,其实这个很简单. 1 首先在 https://github.com/fzliu/style-transfer 把代码下载下来,另外主要这个代码基于pycaffe的,需要将pycaffe编译好. 最好是在电脑上装一个python progressbar包 ,具体操

本篇主题内容是.NET GDI+图形图像编程系列的教程,不要被这个滚动条吓到,为了查找方便,我没有分开写,上面加了目录了,而且很多都是源码和图片~ (*^_^*) 本人也为了学习深刻,另一方面也是为了分享给大家,纯手工码了好几天的字,喜欢的表忘了点赞哦~给点小小的动力~ 超全面的.NET GDI+图形图像编程教程 目录: <GDI+绘图基础> 1 GDI+概述 2 Graphics类 2.1 Graphics类的方法成员 2.2 引用命名空间 3 常用画图对象 3.1 Pen类 3.2 Col

GIT学习笔记 一.        基础内容 1.git是一个版本控制软件,与svn类似,特点是分布式管理,不需要中间总的服务器,可以增加很多分支. 2.windows下的git叫msysgit,下载地址https://git-for-windows.github.io/或者https://git-scm.com/download/win 3.git只是终端操作,可以使用一个图形化管理界面,有了图像化界面TortoiseGit,可以像SVN一样标识出哪个文件夹是用来同步的,哪些是需要上传的.下载

CSharpGL(24)用ComputeShader实现一个简单的图像边缘检测功能 效果图 这是红宝书里的例子,在这个例子中,下述功能全部登场,因此这个例子可作为使用Compute Shader的典型示例. ★用imageLoad从纹理中读取数据.★ ★用imageStore将数据写入纹理.★ ★用vertex/fragment shader显示出compute shader的计算结果.★ 下面是3个测试用例. 下载 CSharpGL已在GitHub开源,欢迎对OpenGL有兴趣的同学加入(ht

如何在WPF中加载大批量数据,并且不会阻塞UI线程,尤其是加载大量图片时,这活儿一直是很多朋友都相当关注的.世上没有最完美的解决之道,咱们但求相对较优的方案. 经过一些试验和对比,老周找到了一种算是不错的方案,重点是这个方案比较简单,无须闯五关斩六将,只要你对数据绑定有些基础就好了. 好,F话少扯,咱们开始吧. 老周手里没有那么多照片,那就用同一张图片做测试吧.假设我要在应用程序运行时加载 2 万张图片,我想2W张应该可以了,没见过谁会傻到要加载100W张那么变态. 大致情况是:数据源集合是一个