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

========================我是分割线========================== 在做全景拼接的时候,为了保持图片中的空间约束与视觉的一致性,需要做一定的预处理,可以是球面投影,柱面投影等. 如果仅仅是做水平方向的拼接,则做柱状投影就好了 一. 原理 把平面图像投影到圆柱的曲面上. 如下图,四边形GHEF表示待处理原图,投影之后,变成曲面JDILCK(黄色点标注) 俯视图如下,DCE为待处理图像平面,FCG为投影所得曲面.    设,原图像宽W,高H,角度FOG为相

从OpenCV3.0正式版开始,features2d中的一些接口,搬到附加库xfeatures2d中了,其中就有SIFT.SURF的特征检测方法,但是正常下载安装OpenCV并不包含附加库,因为附加库不稳定,还在持续改善中,如果用xfeatures2d出现了迷のbug,那就这样吧... 附加库配置指南: https://nishantnath.com/2015/10/19/open-cv-3-x-adding-contrib-support-to-default-installation/ ht

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.

一.显示技术的发展概况 1. 显示技术 顾名思义,是一种将反映客观外界事物的信息(光学的.电学的.声学的.化学等),经过变换处理,以适当形式(主要有图像.图形.数码.字符)加以显示.供人观看.分析.利用的一种技术.自从第一台黑白电视机诞生以来,显示技术得到了长足的发展,各种显示技术层出不穷,种类十分丰富.目前国内外的显示方式有CRT(Cathode Ray Tube)显示.LCD (Liquid Crystal Display)显示.DLP(DigitalLight Process),LED (

关于matlab地图投影系列: MATLAB地图工具箱学习心得(二)设计可变参数和位置拾取的"放大镜"式投影程序 --- 本学期的地图投影课程已经结束了,这篇博客用于记录自己在学习当中的一些心得,也为了给遇到同样问题的人提供一些可参考的思路.当然,限于时间和本人的能力,文章中必然会出现一些错误,希望大家发现之后能够指正,谢谢. 李老师为了加深我们对地图投影的理解,前后布置了11次作业.本学期的作业内容大致可分为以下四类: 一是概念描述类,通过文字描述加深对定义.方法.意义等概念的理解.

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,

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,

贪婪三角形投影算法 在pcl-1.8测试 #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/io/vtk_io.h> #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h> #include <pcl/features/normal_3d.h> #include <pcl/surface/gp3.h> #include <

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 "

我们先总结一下HQL语句常用语法: from子句:; select子句:用于选取对象和属性; where子句:用于表达查询语句的限制条件; 使用表达式:一般用在where子句中; order by子句:用于排序; 下面根据我的某个项目的一张表进行总结才学习的HQL查询: 1.准备数据: 数据库(Oracle): --类型表 create table tb_type( id ) not null primary key, typename ) ) --添加测试数据 insert into tb_t

一.地球模型 地球是一个近似椭球体,测绘时用椭球模型逼近,这个模型叫做参考椭球,如下图: 赤道是一个半径为a的近似圆,任一圈经线是一个半径为b的近似圆.a称为椭球的长轴半径,b称为椭球的短轴半径. a≍6378.137千米,b≍6356.752千米.(实际上,a也不是恒定的,最长处和最短处相差72米,b的最长处和最短处相差42米,算很小了) 地球参考椭球基本参数: 长轴:a 短轴:b 扁率:α=(a-b) / a 第一偏心率:e=√(a2-b2) / a 第二偏心率:e'=√(a2-b2) /

影像拼接工具使用说明 一.影像像素位深检查 1.采用开源库GDAL的gdalinfo.exe读取GeoTiff文件的信息,如类型.投影,范围等. 2.采用DOS脚本遍历所有GeoTiff文件,输出各个GeoTiff文件的信息到日志. 3.统计GeoTiff文件个数,Type=Byte的文件的个数.数目一致表明全部GeoTiff像素类型一致. 运行示例: for /f %i in ('dir /b /s d:\tifdata\*.tif ') do @( e:\gdal1.4.2\bin\gdal

根据项目需求编写的代码. 适用场景:在网络地图上,比如天地图与谷歌地图,用户用鼠标在地图上拉一个矩形框,希望下载该矩形框内某一层级的瓦片数据,并将所有瓦片拼接成一个完整的,包含地理坐标的tif图像. 那么在下载瓦片与拼接瓦片之前,用户希望能看到待下载的瓦片数量与待拼接图像的像素尺寸,再决定是否拼接. 该java代码根据该矩形框的经纬度范围与用户指定的瓦片层级,计算需要下载的瓦片数量与待拼接结果图像的像素尺寸. 支持EPSG4326经纬度与EPSG3857谷歌全球墨卡托投影.经纬度瓦片切图规则与天

昨天导师让写一个投影纹理,将一个相机渲染的图片的一部分投影到另外一个相机里面,目的是无缝的拼接. 投影纹理就和shadow map一样,都是将片元转换到另外一个相机/光源坐标系下,投影后找到对应的纹素. 相机1:

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

Spring-Data数据查询方法的返回通常的是Repository管理的聚合根的一个或多个实例.但是,有时候我们只需要返回某些特定的属性,不需要全部返回,或者只返回一些复合型的字段.Spring-Data允许我们对特定的返回类型建模,以便更有选择的检索托管聚合的部分视图. 1.基于接口的投影 查询执行引擎在运行时为返回的每个元素创建该接口的代理实例,并将调用转发到目标对象的公开方法. 1.1.闭合投影(Closed Projections):一个投影接口,其get方法都与实体类的属性相同,被认

在本文之前,本应当专门有一篇博客讲解SpringDataJPA使用自带的Specification+JpaSpecificationExecutor去说明如何玩条件查询,但是看到新奇.编码更简单易懂的技术总是会让人感到惊喜,而且QueryDSL对SpringDataJPA有着完美的支持.如果你没有使用过自带的Specification去做复杂查询,不用担心,本节分享的QueryDSL技术与SpringDataJPA自带支持的Specification没有关联.注意,本文内容一切都是基于Sprin

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.

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