之前的实现中图像对齐跟配准做的不错,就是最后的拼接效果不好,所以要改进图像融合,实现无缝融合。这里我观察了右侧图像透视变换的结果,发现一般都是一个不规则的图像,以我老家房屋的图像为例:对齐+透视变换之后如下: 生成的mask图像如下: 如果想要完美的融合,就不能随便制定区域融合,而是根据右侧透视变换之后的图像,...
[ INFO:0] global C:\build\master_winpack-build-win64-vc15\opencv\modules\core\src\ocl.cpp (433) cv::ocl::OpenCLBinaryCacheConfigurator::OpenCLBinaryCacheConfigurator Successfully initialized OpenCL cache directory: C:\Users\A4080599\AppData\Local\Temp\opencv\4.4\opencl_cache\ [ INFO:0] glo...
第二个想法就是用小照片拼前景的时候,根据背景的色调把它放在相应的位置上。那么现在我们需要计算两张子图的“色调差”一类的东西,在 opencv 里可以通过计算和比较直方图(histogram)来完成。灰度图的直方图就是计算在每个灰度区间里的像素个数,RGB 的直方图可以任意选定某一通道。 # 计算直方图 hist = cv2.calcHist...
1.1 opencv图像拼接算法流程示意图 图像拼接算法主要由两个阶段组成:图像对齐/配准(image alignment/Registration)与图像合成/融合(image Compositing)。 1.2 opencv图像拼接主要步骤 (1)特征点检测与图像匹配(stitching_match:Features Finding and Images Matching) (2)计算图像间的变换矩阵(stitching_rotation:Rotation Es...
1.2 访问图像像素、属性 二、图像LUT、拼接、混合、通道操作 2.1 LUT函数 2.2 图像拼接 2.3 图像线性混合 2.4 通道分离与合并 Reference 前言:本篇继续整理PYTHON-OPENCV基础实用的core组件,涵盖图像像素获取、图像属性、ROI获取;此外也整理了图像LUT、拼接、混合、通道分离与合并操作。
OpenCV常用图像拼接方法将分为四个部分与大家共享,这里是第三种方法,欢迎关注后续。 OpenCV的常用图像拼接方法(三):基于特征匹配的图像拼接,本次介绍SIFT特征匹配拼接方法,OpenCV版本为4.4.0。特点和适用范围:图像有足够重合相同特征区域,且待拼接图像之间无明显尺度变换和畸变。
OpenCV常用图像拼接方法(一):直接拼接(硬拼) OpenCV常用图像拼接方法(二):基于模板匹配拼接 OpenCV常用图像拼接方法(三):基于特征匹配拼接 OpenCV常用图像拼接方法(四):基于Stitcher类拼接 本篇博客是Stitcher类的扩展介绍,通过例程stitching_detailed.cpp的使用和参数介绍,帮助大家了解Stitcher类拼接的具体步骤和方法,先看...
5-opencv角点检测效果 06:11 第十二章:图像特征-sift1-尺度空间定义 05:58 2-高斯差分金字塔 06:22 3-特征关键点定位 14:08 4-生成特征描述 07:03 5-特征向量生成 09:22 6-opencv中sift函数使用 08:11 第十三章:案例实战-全景图像拼接1-特征匹配方法 08:32 2-RANSAC算法 09:41 2-图像...
拼接后的图像 拼接后的图像效果 完整代码实现如下：intPanorama_Stitch_Demo::Test_Image_Stitch(){Mat...
全景图像拼接技术:基于OpenCV深度学习框架。图像算法工程师必会的入门级实战项目!附配套代码!!python 人工智能 2436 2 1:42 App python图像拼接讲解 543 -- 3:33 App python基于OpenCV遥感影像多图图像拼接图像配准系统。 924 -- 1:06 App 基于Matlab实现的SIFT+RANSAC图像拼接与融合 ...