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

目录 1. 概述 2. 实现 2.1. 准备 2.2. 核心 2.2.1. 均值坐标(Mean-Value Coordinates) 2.2.2. ROI边界栅格化 2.2.3. 核心实现 2.2.4. 实现中的问题 3. 效果 3.1. 使用过程 3.2. 效率 4. 参考 1. 概述 泊松融合是图像融合处理效果最好的算法,其来自于2004年Siggraph的经典paper:<Poisson Image Editing>.以这篇文章为发端,很多大神提出了一系列的优化算法.2009年, Zee

2011-05-25 17:21 非刚性图像配准 matlab简单示例 demons算法, % Clean clc; clear all; close all; % Compile the mex files %compile_c_files % Read two images I1=im2double(imread('ssftrinew1.png'));  I2=im2double(imread('ssftri.png')); % Set static and moving image S=I

前面描述角点检测的时候说到,角点其实也是一种图像特征点,对于一张图像来说,特征点分为三种形式包括边缘,焦点和斑点,在OPENCV中,加上角点检测,总共提供了以下的图像特征点检测方法 FAST SURF ORB BRISK KAZE AKAZE MESR GFTT good feature to tack Bob斑点 STAR AGAST 接下来分别讲述这是一种图像特征检测算法,但是首先,需要了解OPENCV的一种数据结构, KeyPoint结构,该结构的头文件定义如下: class KeyPoi

近日在做基于sift特征点的图像配准时遇到匹配失败的情况,失败的原因在于两幅图像分辨率相差有点大,而且这两幅图是不同时间段的同一场景的图片,所以基于sift点的匹配已经找不到匹配点了.然后老师叫我尝试手动选择控制点来支持仿射变换. 很可惜opencv里没有这类似的库,查了下资料,看看有没有现成的手动配准软件,找到了arcgis这款软件可以做手动配准,不过这软件也都太大了吧我要的只是一个简单的功能而已!然后想了想,还是自己写个手动配准工具吧. 首先简单通俗说一下什么是图像配准.先观察一下下面两张图

当初选方向时就由于从小几何就不好.缺乏空间想像能力才没有选择摄影測量方向而是选择了GIS. 昨天同学找我帮他做图像匹配.这我哪里懂啊,无奈我是一个别人有求于我,总是不好意思开口拒绝的人.于是乎就看着他给的一章节内容開始敲代码了,今天总算给他完毕了. 做的比較简单,中间也遇到了不少问题,尤其是计算量大的问题,由于老师给的数据是粗配准过的数据, RANSAC算法评估时就简化了下. 理论内容: 第5章 图像配准建立几何变换模型 特征点建立匹配关系之后,下一步就是求解图像之间的变换关系.仿射变换可以非常

简单介绍: 基于互信息的图像配准算法以其较高的配准精度和广泛的适用性而成为图像配准领域研究的热点之中的一个.而基于互信息的医学图像配准方法被觉得是最好的配准方法之中的一个.基于此.本文将介绍简单的基于互信息的图像配准算法. 预备知识 熵 熵(entropy)是信息论中的重要概念,用来描写叙述系统不确定性的測度,反映一个系统本身所能提供的信息总量.除去枯燥的概念.信息熵的数学表达式为: 当然,对于一幅图像来说,其熵的计算表达式例如以下:        hi表示图像Y中灰度值为i的像素点总数,N表示

图像配准需要将一张测试图片按照第二张基准图片的尺寸.角度等形态信息进行透视(仿射)变换匹配,本例通过Surf特征的定位和匹配实现图像配准. 配准流程: 1. 提取两幅图像的Surf特征 2. 对Surf特征进行匹配,找到最匹配的特征点对 3. 提取最优配对点的坐标,生成透视变换矩阵 4. 对测试图像经过透视变换,生成配准图像 以下是Opencv代码实现: #include "highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/nonfree/nonf

最近一段时间学习并做的都是对图像进行处理,其实自己也是新手,各种尝试,所以我这个门外汉想总结一下自己学习的东西,图像处理的流程.但是动起笔来想总结,一下却不知道自己要写什么,那就把自己做过的相似图片搜索的流程整理一下,想到什么说什么吧. 首先在进行图片灰度化处理之前,我觉得有必要了解一下为什么要进行灰度化处理. 图像灰度化的目的是什么? 将彩色图像转化为灰度图像的过程是图像的灰度化处理.彩色图像中的每个像素的颜色由R,G,B三个分量决定,而每个分量中可取值0-255,这样一个像素点可以有1600

目录 1. 概述 2. 实现 2.1. 原理 2.2. 核心代码 2.3. 第二种优化 3. 结果 1. 概述 我在之前的文章<基于均值坐标(Mean-Value Coordinates)的图像融合算法的具体实现>中,根据<Coordinates for Instant Image Cloning>这篇论文,详细论述了图像融合中泊松融合算法的优化算法--均值坐标(Mean-Value Coordinates)融合算法的具体实现.其实在这篇论文中,还提出了两种优化实现,能够进一步提升

(Source:https://blog.sicara.com/image-registration-sift-deep-learning-3c794d794b7a)  图像配准方法概述 图像配准广泛用于遥感,医学图像,计算机视觉等.通常,它的应用根据图像获取方式主要分为四组: 不同视角(多视角分析)——从不同视角获取同一场景图像.其目的是为了获得更大的2D视图或者扫描场景的3D表示.应用示例:遥感-被检区域图像的拼接.计算机视觉-形状恢复(立体形状). 不同时间(多时分析)——从不同时间获取同

http://www.cnblogs.com/Lemon-Li/p/3504717.html 图像配准算法一般可分为: 一.基于图像灰度统计特性配准算法:二.基于图像特征配准算法:三.基于图像理解的配准算法. 其中,算法类型二最普遍,基于特征的图像配准算法的核心步骤为:1.特征提取.2.特征匹配.3.模型参数估计.4.图像变换和灰度插值(重采样). 图像配准必须得考虑3个问题: 分别是配准时所用到的空间变换模型.配准的相似性测度准则以及空间变换矩阵的寻优方式. 1)空间变换模型,是指的这两幅要配

  图像配准(Image Registration)是计算机视觉中的基本步骤.在本文中,我们首先介绍基于OpenCV的方法,然后介绍深度学习的方法. 什么是图像配准 图像配准就是找到一幅图像像素到另一幅图像像素间的空间映射关系.这些图像可以是不同时间(多时间配准),不同传感器在不同地方拍摄(多模式配准).这些图像之间的空间关系可以是刚性(rigid)^1(平移和旋转),仿射(affine)^2(例如剪切),单应性^3(homographies)或复杂的大变形模型(complex large de

[wiki,blog]使用opencv自带的融合函数 [wiki,blog]使用opencv自带的融合函数 /*M/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // //  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING. // //  By downloading, copying,

http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3330390.html OpenCV学习(20) grabcut分割算法 在OpenCV中,实现了grabcut分割算法,该算法可以方便的分割出前景图像,操作简单,而且分割的效果很好.算法的原理参见papaer:“GrabCut” — Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts 比如下面的一副图,我们只要选定一个四边形框,把框中的图像作为gra

Imagelab-0-QT label显示 opencv 图像 opencvc++qtimagelab 开始之前 这其实也是opencv 处理图像的系列, 只是想我们在进一步复杂化我们的代码之前, 每次给出代码我们都要给出很多, 然后窗口的显示上也有很多不必要的东西, 我们为了后面进行更好的算法效果以及算法执行, 我们先规划一下程序, 写出来一个界面程序出来, 这样的话, 我们之后的程序部分只需要给出一个函数的部分就好, 我们的程序算法在增加的时候, 将功能做到一个一个的菜单里面来, 这样一边处

       本文区分"问题引出"."概念抽象"."算法实现"三个部分由表及里具体讲解OpenCV图像处理中"投影技术"的使用,并通过"答题卡识别""OCR字符分割""压板识别""轮廓展开分析"四个的例子具体讲解算法使用.使得读者能够对"投影技术"加速认识和理解,从而在解决具体问题的时候多一个有效方法. 内容将涉及如下: 1.

OPenCV /*=========================================================================*/ // 图像和大型阵列类型 /*=========================================================================*/ cv::Mat class:N维密集阵列 该cv::Mat class 可用于任何数组尺寸数量.数据存储在数组中,可以被认为是 "光栅扫描顺序&qu

前段日子有朋友咨询了下分析图像主颜色的算法,我对这一块也没有什么深入的研究,参考了一些小代码,然后自己写了一个很简单的小工具,现共享给大家. 界面截图如下: 算法的原理很简单,就是统计出图像中各种颜色的分布情况,然后取前N个颜色作为主成分. 当然,实际上如果直接对图像的各通道256个色阶进行统计,得到的结果可能是没有意义的,所以一般都需要先把256个色阶线性的隐射到更少的色阶范围. 主要的代码如下: static unsafe class Statistics {  //'***********

这篇已经写得很好,真心给作者点个赞.题目都是直接转过来的,直接去看吧. Reference Link : http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 In case: [OpenCV入门教程之十三]OpenCV图像金字塔:高斯金字塔.拉普拉斯金字塔与图片尺寸缩放     这篇文章里,我们将一起探讨图像金字塔的一些基本概念,如何使用OpenCV函数 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样,以及了解了专门用于缩

一.卡尔曼滤波九轴融合算法stm32尝试 1.Kalman滤波文件[.h已经封装为结构体] /* Copyright (C) 2012 Kristian Lauszus, TKJ Electronics-> All rights reserved-> This software may be distributed and modified under the terms of the GNU General Public License version 2 (GPL2) as publish