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

1.cv2.drawMatches(imageA, kpsA, imageB, kpsB, matches[:10], None, flags=2)  # 对两个图像关键点进行连线操作 参数说明:imageA和imageB表示图片,kpsA和kpsB表示关键点, matches表示进过cv2.BFMatcher获得的匹配的索引值,也有距离, flags表示有几个图像 书籍的SIFT特征点连接: 第一步:使用sift.detectAndComputer找出关键点和sift特征向量 第二步:构建BF

Python实现屏幕截图的两种方式 使用windows API 使用PIL中的ImageGrab模块 下面对两者的特点和用法进行详细解释. 一.Python调用windows API实现屏幕截图 好处是 灵活 速度快 缺点是: 写法繁琐 不跨平台 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 import time import win32gui, win32ui, win32con,

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

视觉 Vs. IMU 小白:师兄,好久没见到你了啊,我最近在看IMU(Inertial Measurement Unit,惯性导航单元)相关的东西,正好有问题求助啊 师兄:又遇到啥问题啦? 小白:是这样的,现在VIO(Visual-Inertial Odometry,视觉惯性里程计)很火,我就想试试把IMU测量的信息和图像进行简单的融合,这样利用IMU测量的先验信息,可以给图像一个比较好的初值... 师兄:嗯嗯,这个思路没问题的啊,图像信息和 IMU 确实存在一定互补性,两者各有所长,取长补短.

Python下opencv使用笔记(图像频域滤波与傅里叶变换) 转载一只程序喵 最后发布于2018-04-06 19:07:26 阅读数 1654  收藏 展开 本文转载自  https://blog.csdn.net/on2way/article/details/46981825 首先谢谢原创博主了,这篇文章对我帮助很大,记录下方便再次阅读. Python下opencv使用笔记(图像频域滤波与傅里叶变换) 前面曾经介绍过空间域滤波,空间域滤波就是用各种模板直接与图像进行卷积运算,实现对图像的处

Python 通过 .cube LUT 文件对图像加滤镜 一个好用的python给图片加滤镜的代码: https://github.com/CKboss/PyApplyLUT 这个是对C++代码的封装, 并用上了openmp来并行处理, 速度很快, 4k图片加滤镜在本地测试也只要不到0.2秒. 需要编译一下. 依赖pybind11和eigen. 好在这两个库都是只包含头文件就能用的那种. 到官网下好源码(pybind11 2.7.1, eigen 3.4), 在CMakeLists中指明pybi

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

python匹配ip正则 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import re ip_str = "asdad1.1.1.1sdfwe2.6.5.7sdfsf2.3.94.5sdf200.198.25.0" res = [] for i in range(1): ip_t = True m_ind = 0 while ip_t: m = re.search(r"(((2([0-4]\d|5[0-5])|((1\d|[1-

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 "

一 编程语言介绍 1. 机器语言 用计算机能理解的二进制指令直接编写程序,直接控制硬件 2. 汇编语言 用英文标签取代二进制指令编写程序,本质也是直接控制硬件 3. 高级语言 用人能理解的表达方式去编写程序,无需考虑控制硬件的细节 1. 编译型:类似谷歌翻译 2. 解释型:类似同声传译 4. 编程语言的比较 执行效率:机器语言 > 汇编语言 > 高级语言(编译型)>  高级语言(解释型) 开发效率:机器语言 < 汇编语言 <  高级语言(编译型)<   高级语言(解释型

用Python计算幂的两种方法: #coding:utf-8 #计算幂的两种方法.py #1.常规方法利用函数 #不使用递归计算幂的方法 """ def power(x,n): result=1 for i in range(n): 1 2 3 result*=x #result=result*x x=2 result=1*2 result=2*2 result=4*2 print result #2,4,8 null result=1*4 result=4*4 print

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

Python 输出百分比的两种方式 注: 在python3环境下测试. 方式1:直接使用参数格式化:{:.2%} {:.2%}: 显示小数点后2位 显示小数点后2位: >>> print('percent: {:.2%}'.format(42/50)) percent: 84.00% 1 2 不显示小数位:{:.0%},即,将2改为0: >>> print('percent: {:.0%}'.format(42/50)) percent: 84% 1 2 方式2:格式化

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

Python科学计算(两)-- 时域和频域波形为正弦波形信号生成.计算和显示 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as pl import matplotlib import math import random row = 4 col = 4 N = 500 fs = 5 n = [2*math.pi*fs*t/N for t in range(N)] axis_x = np.linspace(

概念   JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,易于人阅读和编写.在日常的工作中,应用范围极其广泛.这里就介绍python下它的两种编解码方法: 使用json函数   使用 JSON 函数需要导入 json 库:import json.函数含义:  源码解析: # coding= utf-8 #!/usr/bin/python import json import sys data = {"username":"测试&q

Python实现全局变量的两个解决方法 本文针对Python的全局变量实现方法简述如下: 先来看下面一段测试程序:     count = 0 def Fuc(count):   print count   count = 1 for i in range(0, 10):   Fuc(count) 运行结果是:     >>> 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 很显然,这并不是我们想要的结果. 针对这一问题的解决方法就是采用全局变量:     global a a = 3 def

Python发送email的两种方式,分别为使用登录邮件服务器.调用sendmail命令来发送三种方法 Python发送email比较简单,可以通过登录邮件服务来发送,linux下也可以使用调用sendmail命令来发送,还可以使用本地或者是远程的smtp服务来发送邮件,不管是单个,群发,还是抄送都比较容易实现.本米扑博客先介绍几个最简单的发送邮件方式记录下,像html邮件,附件等也是支持的,需要时查文档即可. 一.登录邮件服务器 通过smtp登录第三方smtp邮箱发送邮件,支持 25 和 46

以下内容需要直方图均衡化.规定化知识 均衡化:https://blog.csdn.net/macunshi/article/details/79815870 规定化:https://blog.csdn.net/macunshi/article/details/79819263 直方图均衡化应用: 图像直方图均衡化能拉伸灰度图,让像素值均匀分布在0,255之间,使图像看起来不会太亮或太暗,常用于图像增强: 直方图规定化应用: 举个例子,当我们需要对多张图像进行拼接时,我们希望这些图片的亮度.饱和度