问题描述:已知两幅图像Image1和Image2,计算出两幅图像的重叠区域,并在Image1和Image2标识出重叠区域. 算法思想: 若两幅图像存在重叠区域,则进行图像匹配后,会得到一张完整的全景图,因而可以转换成图像匹配问题. 图像匹配问题,可以融合两幅图像,得到全景图,但无法标识出在原图像的重叠区域. 将两幅图像都理解为多边形,则其重叠区域的计算,相当于求多边形的交集. 通过多边形求交,获取重叠区域的点集,然后利用单应矩阵还原在原始图像的点集信息,从而标识出重叠区域. 算法步骤: 1.图像

PS:今天项目测试组发现,百度地图定位的数据坐标位置是正确的,但是显示的数据是错误的.最后查来查去发现,那个商厦在百度地图上根本就没有那条数据,这让我如何显示,当初就推崇使用高德地图定位,上面的数据量比较的完整,而且定位的也比较的精准,非得用百度地图定位,这下定位不到数据,懵逼了吧.. 学习内容: 1.自定义View+Canvas+XferMode实现圆形头像裁切   头像裁切现如今在很多应用中都会得到使用,一般都是在个人资料页面设置头像,然后选择图片,或者是直接开启相机拍摄一张图片,通过裁切和

做前端开发的需不需要PS 记得在之前的老东家做某一个系统开发,当时正在做界面开发,发现界面还需要添加几个图标,于是把这个需求反馈给了项目经理.过了十几分钟,项目经理跑过来告诉我:产品部的UI设计人员(当时我们的UI设计人员全部调整到产品部)需要向他们产品经理汇报这个任务,你在邮件里边简单描述下你的图标需求然后发送给产品经理再抄送给我和UI设计人员.我听了当时蛋碎满地,几个图标设计不到半个小时的事情,非搞得花上一天时间才搞完!经过这蛋碎的经历,我觉得对于一个做界面的开发人员来说,懂些PS技术还是有

本文先对FCN的会议论文进行了粗略的翻译,使读者能够对论文的结构有个大概的了解(包括解决的问题是什么,提出了哪些方案,得到了什么结果).然后,给出了几篇博文的连接,对文中未铺开解释的或不易理解的内容作了详尽的说明.最后给出了FCN代码的详解(待更新). Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 用于语义分割的全卷积网络 摘要 卷积网络是可以产生具有层次结构的特征的强大的视觉模型.我们展示了只通过由端到端,像素像素训练的卷积网络进

算法发展及对比: 17年底,mask-R CNN YOLO YOLO最大的优势就是快 原论文中流程,可以检测出20类物体. 红色网格-张量,在这样一个1×30的张量中保存的数据 横纵坐标中心点缩放到0-1之间 每一个小网格矩形对应两个不同尺寸比例的物体:竖条,长条;单数是竖着的苗条框,偶数是横着的宽框. bb1和bb2,两个box 分别保存中心点坐标,宽度,高度,置信度 张量后20为,认为其是某一类的当前概率值,置信 后20:是20个之中的哪一类,打个分. bb1和bb2中也有个置信度,是其bo

一.DrawBezier 画立体的贝尔塞曲线 private void frmGraphics_Paint(object sender, PaintEventArgs e) { Graphics g = this.CreateGraphics();// e.Graphics; Pen blackPen = ); //从第一个点到第四个点绘制贝塞尔曲线. 第二个和第三个点是确定曲线的形状的控制点. Point start = , ); Point control1 = , ); Point con

本文总结ML面试常见的问题集 转载来源:https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/78121924 71.看你是搞视觉的,熟悉哪些CV框架,顺带聊聊CV最近五年的发展史如何? 原英文:adeshpande3.github.io作者:Adit Deshpande,UCLA CS研究生译者:新智元闻菲.胡祥杰译文链接:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTA0MTk1MA==&mid=2651986617&am

前言 数据蕴藏价值,但数据的价值需要用 IT 技术去发现.探索,可视化可以帮助人更好的去分析数据,信息的质量很大程度上依赖于其呈现方式.在数据分析上,热力图无疑是一种很好的方式.在很多行业中都有着广泛的应用. 最近刚好项目中需要用到 3D 热力图的效果展示.网上搜了相关资料,发现大多数是 2D 效果或者伪 3D 的,而 3D 粒子效果对于性能上的体验不是很好,于是取巧写了个 3D 热力图的效果 . Demo : http://www.hightopo.com/demo/heatMap3D/ 部分

对于一个区域,怎么进一步针对区域内部特征进行处理呢 ? 首先,我们要提取出来内部的某些特征才能说话,下面提取一些简单的特征,话不多说见代码: 1.平均数及方差参数: Mat tempMean, tempStddv; double MEAN, STDDV;// mean and standard deviation of the flame region ]; //cout << "mean=" << m << endl; meanStdDev(fla

在以前介绍IplImage结构的时候,有一个重要的参数——ROI.ROI全称是”Region Of Interest”,即感兴趣的区域.实际上,它是IPL/IPP(这两个是Inter的库)结构IplROI的实例.IplROI包含xOffset.yOffset.height.width和coi成员变量.其中COI代表channel of interest(感兴趣的通道).ROI的思想是:一旦设定ROI,通常组用于整幅图像的函数便只会对ROI所表示的子图像进行操作.如果COI被设置非0值,则对该图像

虽然先前知道ROI区域是感兴趣区域,但是真正看到调用了OpenCV的cvSetImageROI函数时,并不知道它的作用,所以还是单独写了一段代码对这个函数进行探究.   OpenCVchm文档中对cvSetImageROI函数的介绍如下: void cvSetImageROI( IplImage* image, CvRect rect );image 图像. rect ROI 矩形. 函数 cvSetImageROI 基于给定的矩形设置图像的 ROI(感兴趣区域) . 如果ROI是NULL 并且

问题描述:在测试目标跟踪算法时,需要选择不同区域作为目标,进行目标跟踪,测试目标跟踪的效果. 解决思路: 1.OpenCV中提供了鼠标交互控制,利用setMouseCallback()给固定的窗口设置鼠标回调函数. 2.在鼠标回调函数中,选择感兴趣区域. 代码实现如下,将感兴趣区域封装在MouseSelect类中,提供选择点和矩形框两种模式. #pragma once #ifndef __MOUSESELECT_H__ #define __MOUSESELECT_H__ #include <op

openCV作为已经成熟的开源库,很多操作它都已经有了高效,使用方便的方法.我的应用场景是这样的,从一张大图片中抠出一小部分,然后处理这一小部分后再放到大图像中.对于抠出来可以这样实现: Rect rect = Rect( x, y, width, height); Mat p = (Mat( src, rect)).clone(); 利用src源图像的rect区域图像信息实例化一个新的Mat图像,并将这部分图像clone给这个新实例,不加上clone()的话新图像的data将指向src的dat

这是两个相关的程序,前者是后者的基础.实际上前一个程序也是在前面博文的基础上做的修改,请参考<在OpenCV中利用鼠标绘制直线> .下面贴出代码. 程序之一,在OpenCV中利用鼠标绘制矩形 [c-sharp] view plaincopy #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <stdio.h> #pragma comment( lib, "cv.lib" ) #pragma com

http://blog.csdn.net/shaoxiaohu1/article/details/40272875 使用OpenCV查找二值图中最大连通区域 标签: OpenCVfindCoutours 2014-10-19 22:31 2802人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 图像与OpenCV(15)  版权声明:本文为shaoxiaohu原创文章,欢迎转载,请注明出处,谢谢. 上一篇博文中介绍了matlab查找最大连通区域的方法,OpenCV函数中也有类似的函数与之对应,findC

http://blog.csdn.net/cooelf/article/details/26581539?utm_source=tuicool&utm_medium=referral OpenCV:二值图像连通区域分析与标记算法实现 标签: OpenCV连通图两边扫描法种子填充法形成标记算法 2014-05-22 14:30 2058人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: OpenCV(6)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   编译环境: 操作系统

在图像处理领域,有一个非常重要的名词ROI. 什么是ROI? 它的英文全称是Region Of Interest,对应的中文解释就是感兴趣区域. 感兴趣区域,就是我们从图像中选择一个图像区域,这个区域就是图像分析所关注的焦点.我们圈定这个区域,那么我们要处理的图像就从大图像变为一个小图像区域了,这样以便进行进一步处理,可以大大减小处理时间. 定义ROI区域有两种方法: 第一种,指定矩形的坐标,并且规定好他的长宽. Mat img = imread("1.jpg"); Mat roi =

作为小码农,本人最近想对一段视频的某个区域进行处理,因此要将该段视频区域裁剪出来,搜搜网上,发现没有痕迹,是故自己琢磨一下,左右借鉴,编了如下代码,目标得以实现,希望对你有用. #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" #include <iostream> #include <vector> using namespace std; using namespace cv; int m

问题描述:在测试目标跟踪算法时,需要选择不同区域作为目标,进行目标跟踪,测试目标跟踪的效果. 解决思路: 1.OpenCV中提供了鼠标交互控制,利用setMouseCallback()给固定的窗口设置鼠标回调函数. 2.在鼠标回调函数中,选择感兴趣区域. 代码实现如下,将感兴趣区域封装在MouseSelect类中,提供选择点和矩形框两种模式. 1 #pragma once 2 #ifndef __MOUSESELECT_H__ 3 #define __MOUSESELECT_H__ 4 5 #i

https://blog.csdn.net/huobanjishijian/article/details/63685503 前面我们已经学了一些OpenCV中基本的图片处理的知识,可以拿来做一些小应用.比如怎样从一张图片中,把文字圈出来.这一步骤对OCR(Optical Character Recognition)非常有用,因为一般的OCR引擎只是拿来识别文字,并没有对图片做预处理,因此精度可能会收到图片质量影响. 当然,我们这里只是粗略的查找文字区域,并没有进一步地处理图片.而且对背景复杂,