OpenCV常用图像拼接方法将分为四部分与大家分享,这里是第一种方法,欢迎关注后续. OpenCV常用图像拼接方法(一) :直接拼接,俗称硬拼,就是简单的将两张图片合并成一张大图. 方法比较简单,这里直接上代码: // 01_Combine_Two_Images.cpp // 环境 VS2017 + OpenCV4.4.0 // 功能介绍:用于将两张图片拼接成一张大图(以左右拼接为例),俗称的硬拼方法 // 特点:简单粗暴,实际应用对拍摄条件要求苛刻,适用性差 #include "pch.h&q

Stitcher https://docs.opencv.org/trunk/d8/d19/tutorial_stitcher.html http://blog.csdn.net/czl389/article/details/60767654

配置环境:VS2010+OpenCV2.4.9 为了使用OpenCV实现图像拼接头痛了好长时间,一直都没时间做,今天下定决心去实现基本的图像拼接. 首先,看一看使用OpenCV进行拼接的方法 基本都是用Stitcher类中的stitch方法.下面是网上的代码,同时也是opencv\samples\cpp\stitching.cpp的代码. #include <iostream> #include <fstream> #include "opencv2/highgui/hi

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

一. 存储器介绍 存储器分类图 1. RAM 这类存储器中的数据都是掉电即失的,例如计算机中的内存就是DRAM,但它们数据读写速度都是要比ROM要快得多的. SRAM:本质是电路,使用电路构成的触发器来存储数据(如JK触发器),因此这种存储器读写数据是最快的,而它们的成本也比较高,一般用作计算机的高速存储器,寄存器等 DRAM:使用电容来存储数据,因为电容存在漏电现象,因此需要每隔一段时间进行扫描重新充电.它们一般用来构成计算机的内存,手机的闪存等. 2. ROM 这类存储器中的数据有着掉电不丢

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

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

最近在学习过程中发现opencv有了很多变动, OpenCV 官方的 Python tutorial目前好像还没有改过来,导致大家在学习上面都出现了一些问题,现在做一个小小的罗列,希望对大家有用 做的是关于全景图像的拼接,关于sift和surf的语法之后有需要会另开文章具体阐述,此篇主要是解决大家困惑许久的问题. 笔者python3.x 首先是安装上,必须先后安装pip install opencv_python和pip install opencv-contrib-python==3.3.0.

前言 滑块拼图验证码的失败难度在于每次图片上缺口位置不一样,需识别图片上拼图的缺口位置,使用python的OpenCV库来识别到 环境准备 pip 安装 opencv-python pip installl opencv-python OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,提供了很多处理图片.视频的方法. OpenCV库提供了一个方法(matchTemplate()):从一张较大的图片中搜索一张较小图片,计算出这张大图上各

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 "

普通版的图像拼接,事实上非常简单并且效果不很差. 实现方式: 新建工程: 去opencv里面[f:\opencv249\opencv\sources\samples\cpp]把stitching.cpp这个复制进来. 然后很开心的看到小红叉,经过一天的各种错误已经基本上对于各种bug,有一定的免疫能力了. 定睛一看: 就是还是基本配置的问题. 就是到属性里面,然后vc++目录,包含目录 跟库目录两个都调整一下.就可以了. 但是看到这个里面就只有两个头文件,所以并不需要我们都导入.只要把openc

关于OpenCV中的cvAddWeighted的介绍可参见<opencv中的cvAddWeighted函数> cvAddWeighted有个问题,它只能实现两张图片的直接融合,往往产生明显的融合边界,这在我的图像操作应用中不能满足要求,特别是那讨厌的边界,所以我准备改进之.下面直接贴上我的addWeighted /************************************************************************/ // Author:xingrun

http://blog.csdn.net/huixingshao/article/details/42672073 /** * @file SURF_Homography * @brief SURF detector + descriptor + FLANN Matcher + FindHomography * @author A. Huaman */ #include <stdio.h> #include <iostream> #include <cv.h> #inc

/** * 拼接合并轮廓集合 * @param contours * @return */ vector<vector<Point>> mergeContours(vector<vector<Point>> contours){ vector<vector<Point>> allcontours; vector<Point> contourslist; for (int i = 0; i < contours.siz

上一篇中的方法存在的问题是矩形框不够精确,而且效果不能达到要求 这里使用凸包检测的方法,并将原来膨胀系数由20缩小到5,达到了更好的效果 效果图: 效果图: 代码: #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> using

前一篇画出了最小外接矩形,但是有时候画出来的矩形由于中间像素干扰或者是其他原因矩形框并不是真正想要的 如图1是一个信号的雨图,被矩形框分割成了多个小框: 需要合并矩形框达到的效果: 主要思想: 扫描两次最小外接矩形,第一次扫描出的矩形是图一的小矩形,遍历vector指定一个合并最大距离(假设是80),达到指定距离使用画矩形函数将这两个矩形占据的组合区域染成实心矩形. 第二次扫描直接扫描之前画的实心矩形图确定最终边框 过程图 膨胀处理和像素翻转: 代码: #include "core/core.h

部分 V图像特征提取与描述 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 29 理解图像特征 目标本节我会试着帮你理解什么是图像特征,为什么图像特征很重要,为什么角点很重要等.29.1 解释 我相信你们大多数人都玩过拼图游戏吧.首先你们拿到一张图片的一堆碎片,要做的就是把这些碎片以正确的方式排列起来从而重建这幅图像.问题是,你怎样做到的呢?如果把你做游戏的原理写成计算机程序,那计算机就也会玩拼图游戏了.如果计算机可以玩拼图,我们就可以给计算机一大堆自然图片,然后就可以让计算机把它拼成一张大图

一.前言 乱序拼图验证是一种较少见的验证码防御,市面上更多的是拖动滑块,被完美攻克的有不少,都在行为轨迹上下足了功夫,本文不讨论轨迹模拟范畴,就只针对拼图还原进行研究. 找一个市面比较普及的顶像乱序拼图进行验证,它号称的防御能力4星,用户体验3星,通过研究发现,它的还原程度相当高,思路也很简单,下面一步步的讲解还原过程. 二.环境准备 1.依赖 采集模拟 selenium 特征匹配 python+opencv 2.安装环境 !pip install setuptools !pip install

慕课网上准备开个新的jQuery教程,花了3天空闲时间写了一个Javascript版的拼图小游戏,作为新教程配套的分析案例 拼图游戏网上有不少的实现案例了,但是此源码是我自己的实现,所以不做太多的比较 在线预览(Chrome):http://sandbox.runjs.cn/show/pcwfu7i5 拼图游戏其实挺简单,主要是涉及到一些细节的处理,以下是我的自己在实现中涉及到的问题: 图片的切割与拼接 如何随机布局 如何切换图片 拖动图片溢出处理 怎么知道图片是否还原成功 实现思路: 为了简单