import cv2 as cv import numpy as np """ matchTemplate(): 参数image:待搜索的图像(大图) 参数temple:搜索模板,需要和原图一样的数据类型且尺寸不能大于源图像 参数result:比较结果的映射图像,其必须为单通道,32位浮点型图像,如果原图(待搜索图像)尺寸为W*H,而temple尺寸为w*h,则result尺寸一定是 (W-w+1)*(H-h+1) 参数method:指定匹配方法,有如下几种: CV_TM_S

1. sift.detectAndComputer(gray, None)  # 计算出图像的关键点和sift特征向量 参数说明:gray表示输入的图片 2.cv2.findHomography(kpA, kpB, cv2.RANSAC, reproThresh) # 计算出单应性矩阵 参数说明:kpA表示图像A关键点的坐标, kpB图像B关键点的坐标, 使用随机抽样一致性算法来进行迭代,reproThresh表示每次抽取样本的个数 3.cv2.warpPespective(imageA, H,

本文链接:https://blog.csdn.net/qq878594585/article/details/81838260本文为作者原创文章,未经同意严禁转载! opencv中的仿射变换在python中的应用并未发现有细致的讲解,函数cv2.warpAffine的参数也模糊不清,今天和大家分享一下参数的功能和具体效果,如下: 官方给出的参数为: cv2.warpAffine(src, M, dsize[, dst[, flags[, borderMode[, borderValue]]]])

平台:win10 x64 +JetBrains PyCharm 2018.2.4 x64 +Anaconda3(python3.7.0+opencv3.4.5) Issue说明:同学发了个python代码,想实现下brisk,帮同学解决,自己试验了下,但是报错ImportError:检查opencv的安装 from os import path import sys import numpy as np try: import cv2 except ImportError: print('Cou

部分 V图像特征提取与描述 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 34 角点检测的 FAST 算法 目标 • 理解 FAST 算法的基础 • 使用 OpenCV 中的 FAST 算法相关函数进行角点检测原理 我们前面学习了几个特征检测器,它们大多数效果都很好.但是从实时处理的角度来看,这些算法都不够快.一个最好例子就是 SLAM(同步定位与地图构建),移动机器人,它们的计算资源非常有限.为了解决这个问题,Edward_Rosten 和 Tom_Drummond 在 2006 年提出里

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:

git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision 匹配准确率非常高. 单应性指的是图像在投影发生了 畸变后仍然能够有较高的检测和匹配准确率 # coding:utf-8 """ 单应性匹配: 两幅图像中的一幅 出现投影畸变的时候,他们还能彼此匹配 """ import cv2 import numpy as np # 最小匹配数量设为10个, 大于这个数量从中筛选出10个最好的 MIN_MATCH_

1.SIFT特征点和特征描述提取(注意opencv版本) 高斯金字塔:O组L层不同尺度的图像(每一组中各层尺寸相同,高斯函数的参数不同,不同组尺寸递减2倍) 特征点定位:极值点 特征点描述:根据不同bin下的方向给定一个主方向,对每个关键点,采用4*4*8共128维向量的描述子进项关键点表征,综合效果最佳: pip uninstall opencv-python pip install opencv-contrib-python==3.4.2.16 1.特征点检测 def sift_kp(ima

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.

一.前言 从学单片机开始鼓捣C语言,到现在为了学CV鼓捣Python,期间在CSDN.简书.博客园和github这些地方得到了很多帮助,所以也想把自己做的一些小东西分享给大家,希望能帮助到别人.记录人生的第一篇博客,mark. 二.图像检测步骤 1. 读取两张图片 第一张是需要检测的小物体,第二章图片是小物体放置在大场景中.代码与输出结果如下所示: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cv2 def my_show(

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

一直想基于传统图像匹配方式做一个融合Demo,也算是对上个阶段学习的一个总结. 由此,便采购了一个摄像头,在此基础上做了实时检测平面目标的特征匹配算法. 代码如下: # coding: utf-8 ''' @author: linxu @contact: 17746071609@163.com @time: 2021-07-26 上午11:54 @desc: 基于特征匹配的实时平面目标检测算法 @Ref: https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutor

目录 1 背景 1.1 什么是图像对齐或图像对准? 1.2 图像对齐的应用 1.3 图像对齐基础理论 1.4 如何找到对应点 2 OpenCV的图像对齐 2.1 基于特征的图像对齐的步骤 2.2 代码 3 参考 在这篇文章中,我们将学习如何使用OpenCV执行基于特征的图像对齐.我们将使用移动电话拍摄的表格的照片与表格的模板对齐.我们将使用的技术通常被称为"基于特征图像对齐",因为在该技术中,在一个图像中检测稀疏的特征集并且在另一图像中进行特征匹配.然后基于这些匹配特征将原图像映射到另

目录 1 介绍 1.1 什么是Homography 1.2 使用Homography进行图像对齐 1.3 Homography的应用-全景拼接 2 Homography的计算 3 总结 4 参考 <圣经>记载,当时人类联合起来兴建希望能通往天堂的高塔:为了阻止人类的计划,上帝让人类说不同的语言,使人类相互之间不能沟通,计划因此失败. 像"Homography"这样的术语经常提醒我,我们仍然在与沟通斗争.Homography(单应性)是一个简单的概念,却有一个奇怪的名字! 1

机器学习的一个应用方向,是如何让机器去理解图像.包括对图像里物体的识别,跟踪和测量. 能做什么——无人驾驶汽车.人脸识别.车牌识别手势识别(游戏方向) PIL静态的库 OpenCV 动态的库 import pandas as pd import numpy as np from PIL import Image train=pd.read_csv('train.csv') for ind,row in train.iloc[1:10].iterrows(): #第一行是label i=row[0

在图片上双击过的位置绘制一个 圆圈 鼠标事件就是和鼠标有关的,比如左键按下,左键松开,右键按下,右键松开,双击右键等等. 我们可以通过鼠标事件获得与鼠标对应的图片上的坐标.我们通过以下函数来调用查看所有鼠标事件. events=[i for i in dir(cv2) if 'EVENT'in i] print events 所有的鼠标事件 我们来是这写一下这个函数,第一步还是调用库 import cv2 import  numpy as np 调用鼠标回调函数 def draw_circle(

视频人脸检测是图片人脸检测的高级版本,图片检测详情点击查看我的上一篇<图片人脸检测——OpenCV版(二)> 实现思路: 调用电脑的摄像头,把摄像的信息逐帧分解成图片,基于图片检测标识出人脸的位置,把处理的图片逐帧绘制给用户,用户看到的效果就是视频的人脸检测. 效果预览: 实现步骤 使用OpenCV调用摄像头并展示 获取摄像头: cap = cv2.VideoCapture(0) 参数0表示,获取第一个摄像头. 显示摄像头 逐帧显示,代码如下: while (1): ret, img = ca

个人博客原文链接 个人掘金链接 本文简单地介绍计算机图形处理的一些基本概念,以及一些有趣的例子和对应的Open CV的代码操作. 顺便说一句,恭喜IG夺冠! 一.图片存储原理 1.颜色空间RGB (1)RGB三通道彩色图 图片由三维矩阵叠加而成([0,255]),通俗讲就是将三个分别只有R(red),G(green),B(blue)的矩阵叠加. 2.图像处理 (1)卷积/滤波 二.OpenCV基础 Open CV是一个开源的计算机视觉库,采用C/C++编写,提供Python.MATLAB以及其他

边缘检测 边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点,边缘检测是特征提取的重要领域. 1.检测方法 边缘检测的方法大致分为两类:基于搜索和基于零交叉 基于搜索的边缘检测方法首先计算边缘强度,通常用一阶导数表示,例如梯度模,然后计算估计边缘的局部方向,通常采用梯度的方向,并利用此方向找到梯度模的最大值. 基于零交叉的方法是找到由图像得到的二阶导数的零交叉点来定位边缘,通常用拉普拉斯算子或非线性微分方程的零交叉点. 2.Sobel边缘检测算子 Sobel边缘检测算法比较简单,实际应用中效率比ca

一.Harris角点检测 原理: 角点特性:向任何方向移动变换都很大. Chris_Harris 和 Mike_Stephens 早在 1988 年的文章<A CombinedCorner and Edge Detector>中就已经提出了焦点检测的方法,被称为Harris 角点检测.将窗口向各个方向移动(u,v)然后计算所有差异的总合:表达式如下: 角点检测中要使E(u,v)的值最大.这就是说必须使方程的第二项的取值最大.对上面的等式进行泰勒级数展开,然后再通过几步数学换算(参考其他标准教材

啥叫轮廓 轮廓是一系列相连的点组成的曲线,代表了物体的基本外形. 轮廓与边缘很相似,但轮廓是连续的,边缘并不全都连续,其实边缘主要是作为图像的特征使用,比如用边缘特征可以区分脸和手,而轮廓主要用来分析物体的形态,比如物体的周长和面积等,可以说边缘包括轮廓. 寻找轮廓的操作一般用于二值化图,所以通常会使用阈值分割或Canny边缘检测先得到二值图. 寻找轮廓 import cv2 img = cv2.imread('handwriting.jpg') img_gray = cv2.cvtColor(