Homography,即单应性,该函数用于求src_points转换为dst_poinsts的单应性矩阵: 为了理解单应性,必须先引入透视变换的概念:把空间坐标系中的三维物体或对象转变为二维图像表示的过程称为投影变换,根据视点(投影中心)与投影平面之间距离的不同,投影可分为平行投影和透视投影,透视投影即透视变换.平行投影理论上是不存在的,因为它必须在光源距离物体无穷远时才可能实现,因此我们在平时生活中见到的都是透视变换,比如幻灯片,照相机等: 当两张图片A和B符合同一个透视变换时,那么就会存在一…

原文链接:https://blog.csdn.net/qq_25352981/article/details/46914837#commentsedit 本文目标是通过使用SIFT和RANSAC算法,完成特征点的正确匹配,并求出变换矩阵,通过变换矩阵计算出要识别物体的边界(文章中有部分源码,整个工程我也上传了,请点击这里). SIFT算法是目前公认的效果最好的特征点检测算法,关于该算法的就不多说了,网上的资料有很多,在此提供两个链接,一个是SIFT原文的译文,一个是关于SIFT算法的详细解释:…

OpenCV特征点检测------ORB特征 ORB是是ORiented Brief的简称.ORB的描述在下面文章中: Ethan Rublee and Vincent Rabaud and Kurt Konolige and Gary Bradski, ORB: an efcient alternative to SIFT or SURF, ICCV 2011 没有加上链接是因为作者确实还没有放出论文,不过OpenCV2.3RC中已经有了实现,WillowGarage有一个talk也提到了这个…

Image Watch是在VS2012上使用的一款OpenCV工具,能够实时显示图像和矩阵Mat的内容,跟Matlab很像,方便程序调试,相当好用.跟VS2012配合使用,简直就是一款神器!让我一下就爱上它了! 第一次看到Image Watch是今年3.4月份的时候,当时是在微博上看到新闻,点击链接的下载页面一直出问题,后面就忘了这事,昨天碰巧在OpenCV主页看到OpenCV2.4.5的Change Logs里面有链接,点进能下载果断试用下啊! 闲话少说,先看看部分相关链接. 1.Image…

得到了杂乱无章的特征点后,要筛选出好的特征点,也就是good matches. BruteForceMatcher FlannBasedMatcher 两者的区别:http://yangshen998.iteye.com/blog/1311575 flann的含义:http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/features2d/feature_flann_matcher/feature_flann_matcher.ht…

根据前面surf简化版的结构,重新把ORB检测的代码给简化以下,发现虽然速度一样,确实能省好多行代码,关键是有 BruteForceMatcher<HammingLUT>matcher的帮忙,直接省的写了一个函数: NB类型:class gpu::BruteForceMatcher_GPU 再加上findHomography,之后perspectiveTransform就可以location,但是这样速度很慢: 于是改动一下,求matches的keypoints的x与y坐标和的平均值,基本上就…

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,…

(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报  分类: OpenCV(60)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(…

常常需要最图像进行仿射变换,仿射变换后,我们可能需要将原来图像中的特征点坐标进行重新计算,获得原来图像中例如眼睛瞳孔坐标的新的位置,用于在新得到图像中继续利用瞳孔位置坐标. 仿射变换在:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7616044 这位大牛的博客中已经介绍的非常清楚. 关于仿射变换的详细介绍,请见上面链接的博客. 我这里主要介绍如何在已经知道原图像中若干特征点的坐标之后,计算这些特征点进行放射变换之后的坐标,然后做一些补充. *…

#include <stdio.h> #include <iostream> #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/features2d/features2d.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include…