opencv 提供了全景图像拼接的所有实现,包括: 1)stitching 模块提供了图像拼接过程中所需要的基本元素,该模块主要依赖于 features2d 模块: 2)提供了 stitching_detailed.cpp,本示例给出了如何运用 stitching 模块的详细说明: 同时,opencv 也提供了一个更高层次的封装类 cv::Stitcher,但为了详细理解图像拼接具体实现,这里不讨论该封装类. 1 特征点提取与匹配 Ptr<FeaturesFinder> finder;if (…

titching模块中对特征提取的封装解析(以ORB特性为例)     OpenCV中Stitching模块(图像拼接模块)的拼接过程可以用PipeLine来进行描述,是一个比较复杂的过程.在这个过程中,特征提取是重要的一个部分.由于OpenCV发展到了3.X以后,Stitching模块的相关函数进行了重新封装,所以对于学习研究造成了一定困难.这里通过解析代码,研究Stitching模块中的特征提取部分,并且和直接进行特征提取的相关函数进行比对. 采用的图片为 parliament2.bmp 和…

opencv笔记1:opencv的基本模块,以及环境搭建 安装系统 使用fedora22-workstation-x86_64 安装opencv sudo dnf install opencv-devel 安装cmake sudo dnf install cmake 查看opencv的基本模块 cd /usr/include/opencv2/ vim opencv_modules.hpp 内容如下: #define HAVE_OPENCV_CALIB3D #define HAVE_OPENCV_…

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…

之前啃了不少OpenCV的官方文档,发现如果了解了一些OpenCV整体的模块架构后,再重点学习自己感兴趣的部分的话,就会有一览众山小的感觉,于是,就决定写出这篇文章,作为启程OpenCV系列博文的第二篇. 至于OpenCV组件结构的研究方法,我们不妨管中窥豹,通过opencv安装路径下include目录里面头文件的分类存放,来一窥OpenCV这些年迅猛发展起来的庞杂组件架构. 我们进入到D:\ProgramFiles\opencv\build\include目录,可以看到有opencv和open…

在Stitching模块中以及原始论文<Automatic Panoramic Image Stitching using Invariant Features>3.2中,都有"根据已经匹配好的特征对,判断哪些图片是属于序列,那些图片是不属于序列"的这一步操作. 论文解释为:   对应的函数为: std::vector<int> leaveBiggestComponent(std::vector<ImageFeatures> &feature…

整理了我所了解的有关OpenCV的学习笔记.原理分析.使用例程等相关的博文.排序不分先后,随机整理的.如果有好的资源,也欢迎介绍和分享. 1:OpenCV学习笔记 作者:CSDN数量:55篇博文网址:http://blog.csdn.NET/column/details/opencv-manual.html 2:部分OpenCV的函数解读和原理解读 作者:梦想腾飞数量:20篇博文网址:http://blog.csdn.Net/xidianzhimeng/article/category/1593…

CUDA基本使用方法 在介绍OpenCV中GPU模块使用之前,先回顾下CUDA的一般使用方法,其基本步骤如下: 1.主机代码执行:2.传输数据到GPU:3.确定grid,block大小: 4.调用内核函数,GPU运行程序:5.传输结果到CPU:6.继续主机代码执行. 下图是两个向量相加的简单示例程序和处理流图. 注意的问题:cu,cpp文件的组织 内核函数和其wrapper函数置于cu文件中. 在cpp文件声明wrapper函数,并调用wrapper函数. wrapper函数的声明定义需加ext…

time:2015年10月09日 星期五 23时11分58秒 # opencv笔记6:角点检测 update:从角点检测,学习图像的特征,这是后续图像跟踪.图像匹配的基础. 角点检测是什么鬼?前面一篇学习笔记是各种模板操作,是图像增强技术. 那么我节写来应该继续找下有没有别的图像增强技术. 但是,我对增强还不是特别理解. 图像增强:划定ROI区域,然后想方设法将感兴趣的特征有选择的突出.注意,这可是不去考虑图像质量下降的原因的. 图像恢复:针对图像降质的原因,设法去补偿降质因素,从而使改善后的图…

time:2015年10月06日 星期二 12时14分51秒 # opencv笔记5:频域和空域的一点理解 空间域和频率域 傅立叶变换是f(t)乘以正弦项的展开,正弦项的频率由u(其实是miu)的值决定.因为积分后左边剩下的为一变量是频率,所以我们说傅立叶变换域是频率域. (<数字图像处理>冈萨雷斯,中文第三版P128) 当变量t用于说明图像时,我们一般将变量t的域称为空间域. 按<图像处理>(章毓晋)的理解,首先是认同模板操作的,然后借助卷积定理,将模板操作转化为傅立叶的乘积,也…