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

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.

这篇已经写得很好,真心给作者点个赞.题目都是直接转过来的,直接去看吧. Reference Link : http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 In case: [OpenCV入门教程之十三]OpenCV图像金字塔:高斯金字塔.拉普拉斯金字塔与图片尺寸缩放     这篇文章里,我们将一起探讨图像金字塔的一些基本概念,如何使用OpenCV函数 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样,以及了解了专门用于缩

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 这篇文章里,我们将一起探讨图像金

Opencv 图像叠加 添加水印 C++: void Mat::copyTo(OutputArray m) const C++: void Mat::copyTo(OutputArray m, InputArray mask) const 这个函数可以复制图像到另一个图像或矩阵上,可选参数是掩码 由于叠加的图像大小不一定相等,比如我们这里把一张小照片加到一张大照片上 我们可以在大照片上设置一个和小照片一样大的感兴趣区域 不使用掩码的时候,我们载入一张png,和一张jpg #include <op

前言 图像的读取和保存一定要注意imread函数的各个参数及其意义,尽量不要使用默认参数,否则就像数据格式出现错误(here)一样,很难查找错误原因的: re: 1.opencv图像的读取与保存; 完

在这篇文章里,我们一起学习下 图像金字塔 的一些基本概念,如何使用OpenCV函数pyrUp和pyrDown 对图像进行向上和向下采样,以及了解专门用于缩放图像尺寸的resize函数的用法.此博文一共有四个配套的简短的示例程序,其详细注释过的代码都在文中贴出,且文章最后提供了综合示例程序的下载. 一.引言 我们经常会将某种尺寸的图像转换为其他尺寸的图像,如果放大或者缩小图片的尺寸,笼统的来说,可以使用OpenCV为我们提供的以下俩种方式: (1)resize函数,这是最直接的方式 (2)pyrU

本文译自:http://www.robot-home.it/blog/en/software/tutorial-opencv-qt-opengl-widget-per-visualizzare-immagini-da-opencv-in-una-gui-con-qt-seconda-parte/ 在第一部分教程之后,我们建立了一个Qt Widget在GUI中显示OpenCV图像,接下来我们要看看如何使用它. 现在我们建立一个简单的应用来绘制从网络摄像头中获取的流媒体视频,这是每一个OpenCV应

本文译自:http://www.robot-home.it/blog/en/software/tutorial-opencv-qt-opengl-widget-per-visualizzare-immagini-da-opencv-in-una-gui-con-qt/ 重要术语保持英文不变,如Widget等.原文中rendering意为渲染或绘制. 此教程是关于在Qt图形界面中显示OpenCV图像的问题,我们创建了一个基于QGLWidget的Qt Widget. 这个Widget提供了更好的图像

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51559490 在使用OpenCV以及其他开源库时,往往一个容易忽略的问题就是使用默认参数,尤其是图像处理,会导致内存中的图像数据变换后被不同程度上被修改! 下面给出几个示例,帮助理解. 1. warpAffine warpAffine是图像仿射变换函数,函数定义为: C++: void warpAffine( InputArray sr

OpenCV图像旋转的代码 cv::transpose( bfM, bfM ) 前提:使用两个矩阵Mat型进行下标操作是不行的,耗费的时间太长了.直接使用两个指针对拷贝才是王道.不知道和OpenCV比较效果如何. 贴出下面的代码:  C++     //图像旋转     cv::Mat Transpose(cv::Mat &inMat)       {         cv::Mat outMat( inMat.cols, inMat.rows, inMat.type() );         

Imagelab-0-QT label显示 opencv 图像 opencvc++qtimagelab 开始之前 这其实也是opencv 处理图像的系列, 只是想我们在进一步复杂化我们的代码之前, 每次给出代码我们都要给出很多, 然后窗口的显示上也有很多不必要的东西, 我们为了后面进行更好的算法效果以及算法执行, 我们先规划一下程序, 写出来一个界面程序出来, 这样的话, 我们之后的程序部分只需要给出一个函数的部分就好, 我们的程序算法在增加的时候, 将功能做到一个一个的菜单里面来, 这样一边处

       本文区分"问题引出"."概念抽象"."算法实现"三个部分由表及里具体讲解OpenCV图像处理中"投影技术"的使用,并通过"答题卡识别""OCR字符分割""压板识别""轮廓展开分析"四个的例子具体讲解算法使用.使得读者能够对"投影技术"加速认识和理解,从而在解决具体问题的时候多一个有效方法. 内容将涉及如下: 1.

引言 在图像处理中,对于直方图这个概念,肯定不会陌生.但是其原理真的可以信手拈来吗? 本文篇幅有点长,在此列个目录,大家可以跳着看: 分析图像直方图的概念,以及opencv函数calcHist()对于RGB图像的直方图的绘制 在其基础上自已定义函数实现对灰度图像直方图的简单绘制 直方图均衡化 直方图的反向投影 图像直方图分析以及opencv函数实现 (一)直方图的介绍 直方图到底可以干什么呢?我觉得最明显的作用就是有利于很直观的对图像进行分析了,直方图就像我们常用的统计图,直方图可以用来描述各种

ADAS摄像头图像环视拼接算法 输入输出接口 Input: (1)4个摄像头采集的图像视频分辨率 (整型int) (2)4个摄像头采集的图像视频格式 (RGB,YUV,MP4等) (3)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个畸变 系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型float) (4)摄像头初始化参数(摄像头初始位置和三个坐标方向 的旋转角度,车辆宽度高度车速等等,浮点型float) Output: (1)图像融合和拼接的image/video的坐标位置(浮点型float) (2)图像融合和

OPenCV /*=========================================================================*/ // 图像和大型阵列类型 /*=========================================================================*/ cv::Mat class:N维密集阵列 该cv::Mat class 可用于任何数组尺寸数量.数据存储在数组中,可以被认为是 "光栅扫描顺序&qu

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 "

背景减除 一旦背景模型建立,将背景模型和当前的图像进行比较,然后减去这些已知的背景信息,则剩下的目标物大致就是所求的前景目标了 缺点 —— 该方法基于一个不长成立的假设:所有像素点是独立的 场景建模 新的前景(物体移动的新位置) —— 旧的前景 (物体离开后留下的“空洞”)—— 背景 cvInitLineIterator()  和  CV_NEXT_LINE_POINT() 对任意直线上的像素进行采样 // 从视频的一行中读出所有像素的RGB值,收集这些数值并将其分成三个文件 #include

cv::threshold(GrayImg, Bw, 0, 255, CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU);//灰度图像二值化 CV_THRESH_OTSU是提取图像最佳阈值算法.该方法在类间方差最大的情况下是最佳的,就图像的灰度值而言,OTSU给出最好的类间分离的阈值. OpenCV阈值分割的几种方法(types_c.h中的定义): /* Threshold types */ enum { CV_THRESH_BINARY =0, /* value = valu

转自:http://blog.csdn.net/zfdxx369/article/details/9091953?utm_source=tuicool 本文是zhang的一篇经典图像细化论文,效果很好,采用并行计算,速度非常快; 下文是 "智慧视觉"在CSDN上对这篇论文程序的一个改造,亲测可用! 由于OpenCV没有自带的图像细化函数,网上提供的基本是基于1.0接口的,于是乎动手搞成2.0 Mat类型接口的,方便好用.细化方法当中,当属经典的Zhang并行快速细化算法,细化之后的轮廓