简单的来说,就是将 一类的图片最后拼接成为这样的结果 这个图片有点大呀. 基本步骤: 1.halcon进行仿射变化进行镜头畸变.这个可以参考halcon中一个二维码畸变的例子: 2.基于模版匹配找出偏移值,然后进行拼接.这个可以参考halcon中一个拼接的例子: 3.对交接处进行融合,这个是本文的关键. 首先,这个融合halcon中是没有方法的,所以要自己实现.首先要看论文<基于Halcon的图像拼接算法研究_谭杰>.然后文中有两种方法,因为本例没有产生旋转,所以采用第一种就可以.融合部分代码

1.图像局部截取和图像尺寸调整 做网页设计时经常要用到的某张图像一部分,这就需要截取图像的局部.图像局部截取的方法很多,但使用Photoshop操作起来更方便.具体操作步骤如下: (1)在Photoshop中打开原始图像: (2)在工具栏中选择相应的选区工具,如矩形选框工具或椭圆选框工具,在图像上需要截取的局部建立选区.为了截取更精确,通常在选择选区工具以后,在工具选项栏中“样式”里设定选区的尺寸,如“固定大小”,并设定宽度和高度值,这样单击图像就可以建立固定尺寸的选区: (3)建立好选区后,可

图像拼接在实际的应用场景很广,比如无人机航拍,遥感图像等等,图像拼接是进一步做图像理解基础步骤,拼接效果的好坏直接影响接下来的工作,所以一个好的图像拼接算法非常重要. 再举一个身边的例子吧,你用你的手机对某一场景拍照,但是你没有办法一次将所有你要拍的景物全部拍下来,所以你对该场景从左往右依次拍了好几张图,来把你要拍的所有景物记录下来.那么我们能不能把这些图像拼接成一个大图呢?我们利用opencv就可以做到图像拼接的效果! 比如我们有对这两张图进行拼接. 从上面两张图可以看出,这两张图有比较多的重

上一篇主要介绍了图像拼接的一些原理和方法,这一篇将主要介绍步骤和例程: 接上一篇: 基于特征的接拼方法,分为四个步骤 1.特征检测:从图像中检测出显著且独特的图像特征,诸如:闭合区域,直线段,边缘,轮廓,点等. 2.特征匹配:从相似度确定图像之间特征的对应关系,又分为如下几类: 2.1:使用空域关系的方法 2.2:使用不变描述符的方法 2.3:松弛方法 2.4:金字塔和小波方法 3.变换模型的估计:变换函数选择和函数参数估计 4.图像变换和重采样:可以通过前向或后向的方式来实现,插值的方法有最近

图像拼接技术就是针对同一场景的一系列图片,根据图片的特征,比如位置,重叠部分等,拼接成一张大幅的宽视角的图像. 图像拼接要求拼接后图像最大程度的与原图一致,失真尽可能的小,并且要尽量做到天衣无缝即没有明显的拼接线或其他拼接痕迹. 图像拼接不能损失原始图像信息 为达到以上目标,图像拼接要求具备以下条件: 1:图像应具有一定的特征性能,拼接正是通过这些特征来进行的. 2:图像需要具有重叠部分,一般情况下,这些重叠部分点图像的1/4以上较为合理. 3.图像的背景亮度差异不能太大,应该低于10个灰度值,

[<zw版·Halcon与delphi系列原创教程>zw_halcon人脸识别 经常有用户问,halcon人脸识别方面的问题. 可能是cv在人脸识别.车牌识别方面的投入太多了. 其实,人脸识别.车牌识别,只是图像处理,机器视觉一个很小的领域,对于halcon而言,非常简单. 人脸识别.车牌识别,ocr.汉字识别原理.算法都差不多,自己建库就可以了. halcon与cv不同,面对的是工业(超市)流水线,建库基本是全自动的,扫描一下,和二维码差不多,就自动生成了相关的模型库. 非常简单,halco

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> zw版-Halcon常用函数Top100中文速查手册 Halcon函数库非常庞大,v11版有1900多个算子(函数). 这个Top版,对最常用的函数,做了中文说明,目前约250条,以后会逐步优化.增减. 目标是,类似常用英文单词500一样,做成<Halcon常用函数300条>.<halcon常用函数500条>等版本,方便大 家学习. 考虑到通用性,函数采用的是Halcon手册格式,没有转成delphi版,请大家注意.

基于SIFT特征的全景图像拼接 分类: image Machine learning2013-07-05 13:33 2554人阅读 评论(3) 收藏 举报 基于SIFT特征的全景图像拼接 分类: 计算机视觉/OpenCV2013-07-04 21:43 91人阅读 评论(0) 收藏 举报 主要分为以下几个步骤: (1) 读入两张图片并分别提取SIFT特征 (2) 利用k-d tree和BBF算法进行特征匹配查找 (3) 利用RANSAC算法筛选匹配点并计算变换矩阵 (3) 图像融合 SIFT算

Atitit 图像处理 halcon类库的使用  范例边缘检测 attilax总结 1.1. 安装halcon11 ..体积大概1g压缩模式1 1.2. Halcon的科技树1 1.3. 启动 "D:\Program Files\MVTec\HALCON-11.0\bin\x86sse2-win32\hdevelop.exe"2 1.4. 编写hdev脚本 用的halcon自己的脚本语言2 1.5. 查找边缘算法3 1.6. 查函数列表与资料3 1.7. 对多语言的支持,以及接口,以及

所谓"blend",英文解释为“vt. 混合vi. 混合:协调n. 混合:掺合物”这里应该理解为是图像数据的融合.这是“识别->对准->融合”的最后一步.融合是决定拼接质量的关键一步,一方面它决定于图像对准的质量,一方面它本身的也直接对拼接的最终结果负责.      最简单和便于理解的融合为liner,正好借这个例子来说明说明是融合,简单的说,就是在融合的区域……(这个地方引用相关资料)liner在opencv中没有实现,但是本身简单有效,对于要求不是很高的情况可以使用,这

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.

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,

持更 应用范围 (罗列自官方帮助文档,以后有空了按照需求展开叙述) 1. 安全系统 2. 表面检测 3. 定位 4. 二维测量比较 5. 二维码识别 6. 二维位置定位 7. 二维物体识别 8. 光学字符识别 9. 机器人视觉 10. 交通监视和驾驶辅助系统 11. 三维测量比较 12. 三维物体定位 13. 三维物体识别 14. 特征检测 15. 完整性检测 16. 颜色检测 17. 一维码识别 18. 印刷检测 方法 Blob分析 对前景/背景分离后的二值图像,进行连通域提取和标记.核心思想

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

# OpenCV中stitching的使用 OpenCV提供了高级别的函数封装在Stitcher类中,使用很方便,不用考虑太多的细节. 低级别函数封装在detail命名空间中,展示了OpenCV算法实现的很多步骤和细节,使熟悉如下拼接流水线的用户,方便自己定制. 可见OpenCV图像拼接模块的实现是十分精密和复杂的,拼接的结果很完善,但同时也是费时的,完全不能够实现实时应用. 官方提供的stitching和stitching_detailed使用示例,分别是高级别和低级别封装这两种方式正确地使用

一.概括的对比 1.1  Halcon的优势 Halcon有着更加低廉的Lisence 1.并且提供更好.更强大的2D和3D的视觉软件库 2.Halcon支持的视觉图像采集设备数量是Visionpro 的5倍, 3.支持更多的的位深度 4.GPU加速 5.兼容Windows.Mac OS X,&Linux以及其他几个嵌入式的平台 6.持续支持COM,.NET本地C,C#,C++和Delphi编程 7.MVTEC一直致力于完全脱离硬件的基于PC的机器视觉和嵌入式视觉处理.在3D视觉技术以及应用上,

愿意写代码的人一般都不太愿意去写文章,因为代码方面的艺术和文字中的美学往往很难兼得,两者都兼得的人通常都已经被西方极乐世界所收罗,我也是只喜欢写代码,让那些字母组成美妙的歌曲,然后自我沉浸在其中自得其乐.而今天,在清明之际,在踏青时节,我还是忍不住停下来歇歇脚,稍微共享一下最近一直研究的一个非常基础的算法和应用 - 多目标多角度的模板匹配. 模板匹配,这是一个几十年来一直为业界所重点研究和处理的算法,存在于各种不同的机器视觉库中,如果哪一个没有提供这个功能,那么他将无法获取大家的认可,也就失去了

缓存融合技术和主要后台进程(四) 概述:写下本文档的初衷和动力,来源于上篇的<oracle基本操作手册>.oracle基本操作手册是作者研一假期对oracle基础知识学习的汇总.然后形成体系的总结,一则进行回顾复习,另则便于查询使用.本图文文档亦源于此.阅读Oracle RAC安装与使用教程前,笔者先对这篇文章整体构思和形成进行梳理.由于阅读者知识储备层次不同,我将从Oracle RAC安装前的准备与规划开始进行整体介绍安装部署Oracle RAC.始于唐博士指导,对数据库集群进行配置安装,前

上一篇实现了在MFC的窗体内显示图片,本篇介绍如何在MFC窗体内实时显示摄像头的影像. 要实现的功能是点击一个“开始”按钮,可以显示影像,再点击“停止”按钮,可以停止显示. 因为实时显示影像需要在一个循环里执行,为了在显示影像的同时还可以干别的(比如,点击“停止”按钮),这里需要用到多线程,即显示影像的代码放到子线程中,与主线程并发执行. 重点已经说清楚了,下面是开发步骤: 1.先把Halcon中实时显示的程序搞定 2.Halcon代码导出为C++代码 3.建立MFC工程 4.在MFC中添加Ha

Redis与KV存储(RocksDB)融合之编码方式 简介 Redis 是目前 NoSQL 领域的当红炸子鸡,它象一把瑞士军刀,小巧.锋利.实用,特别适合解决一些使用传统关系数据库难以解决的问题.Redis 作为内存数据库,所有的数据全部都存在内存中,特别适合处理少量的热数据.当有巨量数据超过内存大小需要落盘保存时,就需要使用 Redis + KV存储的方案了. 本文涉及的Ardb就是一个完全兼容Redis协议的NoSQL的存储服务.其存储基于现有成熟的KV存储引擎实现,理论上任何类似B-Tre