问题描述:已知两幅图像Image1和Image2,计算出两幅图像的重叠区域,并在Image1和Image2标识出重叠区域. 算法思想: 若两幅图像存在重叠区域,则进行图像匹配后,会得到一张完整的全景图,因而可以转换成图像匹配问题. 图像匹配问题,可以融合两幅图像,得到全景图,但无法标识出在原图像的重叠区域. 将两幅图像都理解为多边形,则其重叠区域的计算,相当于求多边形的交集. 通过多边形求交,获取重叠区域的点集,然后利用单应矩阵还原在原始图像的点集信息,从而标识出重叠区域. 算法步骤: 1.图像

图像的数据量还是比较大的,对整张图片进行处理会影响我们的处理效率,因此常常只对图像中我们需要的部分进行处理,也就是感兴趣区域ROI.今天我们来看一下如何设置图像的感兴趣区域ROI.以及对ROI区域图像进行复制与替换. 在开始之前我们还是先来看一下Mat类型的数据存储方式以及对Mat类型变量赋值的方式.Mat类型的图像在内存中包含两部分的内容:矩阵头与图像数据矩阵的指针.矩阵头包含了图像的基本信息(如矩阵尺寸.存储方式.存储地址等),而数据指针则指向图像所有像素值的矩阵.通常复制Mat类型数据有两

平面射影变换是关于其次3维矢量的一种线性变换,可以使用一个非奇异的$3 \times 3$矩阵H表示,$X' = HX$,射影变换也叫做单应(Homography).计算出两幅图像之间的单应矩阵H,那么应用这个关系可以将一个视图中的 所有点变换到另一个视图中. 上图,最右边图像是将最左边图像进行了一次射影变换,变换到中间图像视图后的图像. 使用OpenCV可以调用库函数findHomography计算两幅图像的单应矩阵,其声明如下 Mat findHomography(InputArray sr

直接贴上源码 来源:http://www.myexception.cn/image/1498389.html 实验效果 Left.jpg right.jpg ImageMatch.jpg #include <iostream> #include <iomanip> #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp" #include "

[opencv学习笔记六]图像的ROI区域选择与复制 孜然   7 人赞同了该文章 图像的数据量还是比较大的,对整张图片进行处理会影响我们的处理效率,因此常常只对图像中我们需要的部分进行处理,也就是感兴趣区域ROI.今天我们来看一下如何设置图像的感兴趣区域ROI.以及对ROI区域图像进行复制与替换. 在开始之前我们还是先来看一下Mat类型的数据存储方式以及对Mat类型变量赋值的方式.Mat类型的图像在内存中包含两部分的内容:矩阵头与图像数据矩阵的指针.矩阵头包含了图像的基本信息(如矩阵尺寸.存储

实现两幅图像线性(不同系数下)的融合涉及到Opencv中两个关键的方法,addWeighted()和createTrackbar() addWeighted方法: 函数原型: void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2,double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype=-1);</span> 这个函数实现对输入的两幅图像进行线性系数的加权和. 第一个参数

分为两步:OpenCV获取摄像头数据+图像在Picture上显示 第一步:OpenCV获取摄像头数据 参考:http://www.cnblogs.com/epirus/archive/2012/06/04/2535190.html http://blog.sina.com.cn/s/blog_6dbe9bdb0100nii7.html http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/8762961 #include "stdafx.h" #in

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

准备1:OpenCV常用图片转换技巧 在进行计算机视觉模型训练前,我们经常会用到图像增强的技巧来获取更多的样本,但是有些深度学习框架中的方法对图像的变换方式可能并不满足我们的需求,所以掌握OpenCV中一些常用的图像处理技巧对我们还是有很多帮助的. 图像通道分离 我们知道每个图像是由RGB三个颜色通道构成,所以我们可以使用split函数对原图像的三个通道进行分离: B, G, R = cv2.split(img) 进行通道分离的后,我们就可以在每个通道上独立的进行数值变换,变换完成后再来组合来生

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 图像加法 图像加法有两种方式,一种是通过 Numpy 直接对两个图像进行相加,另一种是通过 OpenCV 的 add() 函数进行相加. 不管使用哪种方法,相加的两个图像必须具有相同的深度和类型,简单理解就是图像的大小

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 图像的阈值 看到这个词可能大家都很懵,为啥在图像处理里面还会有阈值. 图

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py

fc2Image是FlyCapture SDK的C语言库中的图片格式,由于在Windows上的MinGW无法编译FlyCapture2的C++库,只能使用C语言库,所以当我们在同时使用OpenCV的图像格式IplImage时,有时候就需要两种格式相互转换.如果需要FlyCapture2 Image和OpenCV IplImage之间的转换,可以参见我之前的博客OpenCV IplImage FlyCapture2 Image Conversion 两种图像类的相互转化.我们先来分别看看两种图像格

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/20537737 作者:毛星云(浅墨)    邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本: 2.4.8 这篇文章中,我们将详细而深入地弄懂入门OpenCV2最基本的问题,那就是图像的载入,显示和输出. PS:文章末尾提供了博文配套程序源代码的下载. 依然是先看一张运行截图: 了解过之前老版本

OpenCV成长之路:图像直方图的应用 2014-04-11 13:57:03 标签:opencv 图像 直方图 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394118 正如第4篇文章所说的图像直方图在特征提取方面有着很重要的作用,本文将举两个实际工程中非常实用的例子来说明图像直方图的应用. 一.直方图的反向映射. 我们以人脸检测举例,在人脸检测中,我们第一步往

最终效果: 其实这个小功能非常有用,甚至加上只有给人感觉好像人脸检测,目标检测直接成了demo了,主要代码如下: // localize the object std::vector<Point2f> obj; std::vector<Point2f> scene; for (size_t i = 0; i < good_matches.size(); ++i) { // get the keypoints from the good matches obj.push_bac

*理论-线性混合操作 g(x) = (1-α)f0(x)+αf1(x)  α的取值范围位0-1之间  f0(x)为图像1,f1(x)表示第二张图像 α是混合系数   g(x)是生成的图像,对每一个像素进行这个线性公式的操作 *相关API CV_EXPORTS_W void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2, ); 参数介绍: 参数1:输入图像Mat-src1 参数2:输入图像的src1的alpha值 参数3:输入

ResourcePath属性 一.属性介绍 获取或设置图像存储路径,默认设置为“image”,表示的ResourcePath是在程序运行路径下的Image文件夹(bin\Debug\Image): 该属性可以设置为Resources参数,也可以是实际路径.使用Resources参数的好处是,Resources名称对应的实际路径在配置中修改,而不需要修改代码,而使用实际路径仅能在代码中修改. Resources参数中默认包含4个资源,image[图片].audio[音频].document[文档]

学习目标: 学习图像上的算术运算,加法,减法,位运算等. 学习函数cv2.add(),cv2.addWeighted() 等. 一.图像的加法 你可以使用函数 cv2.add() 将两幅图像进行加法运算,当然也可以直接使用 numpy,res=img1+img.两幅图像的大小,类型必须一致,或者第二个图像可以是一个简单的标量值.注意:OpenCV 中的加法与 Numpy 的加法是有所不同的.OpenCV 的加法是一种饱和操作,而 Numpy 的加法是一种模操作. x = np.uint8([25

文章目录 前言 理论部分 鱼眼展开流程 鱼眼标准坐标计算 标准坐标系与球坐标的转换 代码实现 测试效果如下图 总结 this demo on github 前言 鱼眼镜头相比传统的镜头,视角更广,采集的图像信息更加丰富,但是如果要对图像进行处理,就需要对其进行展开的操作,理论部分在很多论文中都已经有所提及,已经有比较成熟的方案,也不是什么比较新鲜的事情,笔者在此梳理整体的思路,总结一下所学知识,最后简单实现一下这个功能,如有错误之处,希望各位指正. 理论部分 鱼眼图像的展开涉及到各个坐标系的转换