如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 前言 特征点检测广泛应用到目标匹配,目标跟踪,三维重建等应用中,在进行目标建模时会对图像进行目标特征的提取,常用的有颜色,角点,特征点,轮廓,纹理等特征.而下面学习常用的特征点检测. 总结一下提取特征点的作用: 1,运动目标跟踪 2,物体识别 3,图像配准 4,全景图像拼接 5,三维重建 而一种重要的点

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

转自 http://blog.csdn.net/stellar0/article/details/8741780 分类: 最近也注意一些图像拼接方面的文章,很多很多,尤其是全景图拼接的,实际上类似佳能相机附加的软件,好多具备全景图拼接,多幅图像自动软件实现拼接,构成(合成)一幅全景图像(风景). Sift算法,我略知一二,无法仔细描述(刚也贴了2个最近的资料).       当就尺度空间(scale space),我想,其在计算机视觉(Computer Vision)\图像的多分辨率分析(尤其近

今天总算是机缘巧合的找到了照样一篇纲要性质的文章. 如是能早一些找到就好了.不过“在你认为为时已晚的时候,其实还为时未晚”倒是也能聊以自慰,不过不能经常这样迷惑自己,毕竟我需要开始跑了! 就照着这个大纲往下走走,说不定会有意想不到的收获,然后把多视点的问题加进去,或许应该能有所成效. 嗯,其他的太多的东西想来也无用. 我觉得现在比较重要的事情是,顺着这样一篇文章继续我要做的东西. 原文<RobHess的SIFT源码分析:综述>地址: http://blog.csdn.net/masibuaa/

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

一.简介 在用到单反.无人机.手机等拍照工具,需要无缝拼接. 二.下载 官网:http://www.ptgui.com/download.html 其他:http://pan.baidu.com/share/link?uk=2385937416&shareid=2540448759&third=0 三.教程 1.翻转补地PTGUI拼接新方法(上)  推荐 2.翻转补地PTGUI拼接新方法(中)  推荐 3.翻转补地PTGUI拼接新方法(下)  推荐 4.PTGui pro拼图教程例子(基本

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

如果利用opencv里面提供的stitching detail的话. 输入参数: stitching_detail --save_graph a.dot 1.png 2.png 其中a.dot 文件中的内容如下: graph matches_graph{ "1.png" -- "2.png"[label="Nm=26, Ni=19, C=1.20253"]; } // 什么是 dot:    https://zh.wikipedia.org/wi

opencv3.1自带demo的介绍和运行操作. 下列实验基本都试过,有些需要根据自己的电脑修改一些路径或者调试参数. 值得注意的是,控制台程序输入有时候要在图像所在的窗口输入相应的指令.我的电脑上安装了vs2013和2015. vs2015+opencv3.1/2.4.9在我的电脑上经常有这个错误:xxxx处有未经处理的异常: 将一个无效参数传递给了将无效参数视为严重错误的函数 ,或者提示在vector.h里的错误.后来用VS2013+Opencv3.1就没有这个问题. opencv可能还是有

/*********************************************************************************************************** .....从前,一种叫WALL-E的小机器人被送往地球清除垃圾,但WALL-E并不适合地球的环境,大批量地来也大批量地坏,最后只剩下WALL Tang还在日复一日的按照程序收拾废品.就这么过了几百年,仅存的WALL Tang还在垃圾堆里淘到不少人造宝贝,它也开始有了自我意识,懂得什

最近日本推出的反美颜应用Primo可能让感到不胜惶恐.其实,这样反人类的应用,你也能写出,不过必须了解的一些技术,就是计算机视觉.目前,计算机视觉库包括FastCV.OpenCV.JavaCV等. 相对来讲,OpenCV是一个较为成熟的视觉库,它包含了Harris.SURF.SIFT.FAST等算法,支持面向对象的C++ API,并可针对不同硬件进行优化,比如台式机.移动设备等. JavaCV则是封装了OpenCV.libdc1394.OpenKinect.videoInput和ARToolKi

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 原始方法 简介 在局部特征点检测快速发展的时候,人们对于特征的认识也越来越深入,近几年来许多学者提出了许许多多的特征检测算法及其改进算法,在众多的特征提取算法中,不乏涌现出佼佼者. 从最早期的Moravec,到Harris,再到SIFT.SUSAN.GLOH.SURF算法,可以说特征提取算法层出不穷.各种改进算法PCA-SIFT.ICA-SIFT.P-ASURF.R-ASURF.Radon-SIFT等也是搞得如火如荼,不亦乐乎.上面的算法如SIFT.SURF提取到的特征也是非常优秀(有较强的

VR全景视频作为一种新型的视频方式,其震撼效果是毋庸置疑的.目前市场上的VR全景视频也不在少数,越来越多的人能够欣赏到精彩的内容. 首先呢, VR内容场景的呈现分为两种情况: 1.实景拍摄 2.3D建模场景制作 3d建模场景制作又包含了可以在VR里行走和不能在VR里行走两种情况. 无论是实景拍摄,或是3d建模,这两种情况的内容都需要设计师,程序员,拍摄团队,后期制作的整个团队合作来一起完成. 下面会分这两种情况来介绍VR内容制作的整个工作流程. 全景拍摄的工作流程: 1.拿到制作需求后,设计师进

无论在室内.野外.空中还是水下,SLAM是机器人进入未知环境遇到的第一个问题.本期给大家介绍SLAM的基础知识:传感器与视觉SLAM框架 近来年,智能机器人技术在世界范围内得到了大力发展.人们致力于把机器人用于实际场景:从室内的移动机器人,到野外的自动驾驶汽车.空中的无人机.水下环境的探测机器人等等,均得到了广泛的关注. 在大多数场合中,我们研究机器人会碰到一个基础性的困难,那就是定位和建图,也就是所谓的SLAM技术.没有准确的定位与地图,扫地机就无法在房间自主地移动,只能随机乱碰:家用机器人就

疲劳检测 pan.baidu.com/s/1Ng_-utB8BSrXlgVelc8ovw #导入工具包 from scipy.spatial import distance as dist from collections import OrderedDict import numpy as np import argparse import time import dlib import cv2 FACIAL_LANDMARKS_68_IDXS = OrderedDict([ ("mouth&

转载地址:https://blog.csdn.net/maweifei/article/details/62887831 (一)ORB特征点提取算法的简介 Oriented FAST and Rotated BRIEF,简称ORB,该特征检测算子是在著名的FAST特征检测和BRIEF特征描述子的基础上提出来的,其运行时间远远优于SIFT和SURF,可应用于实时性特征检测.ORB特征检测具有尺度和旋转不变性,对于噪声及其透视变换也具有不变性,良好的性能是的利用ORB在进行特征描述时的应用场景十分广

Sift之前的江湖 在Sift横空出世之前,特征点检测与匹配江湖上占据霸主地位的是角点检测家族.先来探究一下角点家族不为人知的恩怨情仇. 角点家族的族长是Moravec在1977年提出的Moravec角点检测算子,它是一种基于灰度方差的角点检测方法,该算子计算图像中某个像素点沿水平.垂直方向上的灰度差异,以确定角点位置,Moravec是第一个角点检测算法,也是角点家族的开山鼻祖. 角点家族的九袋长老是Chris Harris & Mike Stephens在1988年提出的Harris角点检测算

先贴上我对Opencv3.1中sift源码的注释吧,虽然还有很多没看懂.先从detectAndCompute看起 void SIFT_Impl::detectAndCompute(InputArray _image, InputArray _mask, std::vector<KeyPoint>& keypoints, OutputArray _descriptors, bool useProvidedKeypoints) { , actualNOctaves = , actualNL

opencv中的SIFT,SURF,ORB,FAST 特征描叙算子比较 参考: http://wenku.baidu.com/link?url=1aDYAJBCrrK-uk2w3sSNai7h52x_eWeRu9p9GhZd49WJ1bEOB7VluQdBdRKeehAO2Q3B7RatTXDruq-M9cR-W2yqATerDlIU1T3whYoyQfi http://www.cvchina.info/2011/07/04/whats-orb/ http://www.bubuko.com/in