关键点定位:在每个候选的位置上,通过一个拟合精细的模型来确定位置和尺度。关键点的选择依据于它们的稳定程度。 方向确定:基于图像局部的梯度方向,分配给每个关键点位置一个或多个方向。所有后面的对图像数据的操作都相对于关键点的方向、尺度和位置进行变换,从而提供对于这些变换的不变性。 关键点描述:在每个关键点周...
设置阈值t,如果M个像素中有n个连续像素点的灰度值都该与“ I + t ”,或者低于“ I + t”则认为p是交点。 非特征点判别方法:首先对候选点周围90°的点进行测试,如果p是角点,那么这4ge90°的点中至少有3个符合要求,否则剔除。 缺点: 获得的候选点多 特征点选取不是最优 进行非特征点判别时大量的点被丢...
特征点匹配是先进的特征寻找方法,一般是SHIFT/SURF/ORB,简单介绍模板匹配。所谓“特征点”,就是这样同样的一个点,在不同的图片上面都会显示为同样的特征。那么如果掌握了足够的可信度高的特征点,就可以将图片中各个物体变换到同意的平面上去。RANSAC特征点提纯也是较为重要的内容。 拼接对准是图像拼接的核心部分,就是...
特征点检测是实时视频拼接中至关重要的步骤。它的目的是识别图像中的关键点和它们的描述符,这些描述符能够在不同的图片中被重新识别和匹配。 使用OpenCV中的特征检测算法(如SIFT、SURF或ORB)来提取每一帧图像的关键点和描述符,再通过特征匹配算法找到匹配的特征点。匹配算法会对两个图像中的描述符进行比较,找出对应...
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。
近期一直研究图像的拼接问题,所以和大家在这里分享一下。图像拼接前,找到各个图像的特征点是个非常关键的步骤。这期专栏,我将介绍两种较常用的特征匹配方法(基于OpenCV),Brute-Force匹配和FLANN匹配。 1 BF匹配 cv2.BFMatch(normType,crossCheck=True/False) ...
关键点检测 局部不变描述符(SIFT,SURF等) 特征匹配 使用RANSAC进行单应性估计 透视变换 我们需要拼接的两张图像如下: 特征检测与提取 给定上述一对图像,我们希望将它们缝合以创建全景场景。重要的是要注意,两个图像都需要有一些公共区域。当然,我们上面给出的两张图像时比较理想的,有时候两个图像虽然具有公共区域,...
# 缩小图像以加快特征匹配速度factor=zoom_factorimage1_resized=cv2.resize(image1,(int(w1*factor),int(h1*factor)))image2_resized=cv2.resize(image2,(int(w2*factor),int(h2*factor))) 2. 特征点检测 综合考虑拼接效率和准确度,这里选择使用SIFT特征点检测算法,详情可以参考opencv文档相关教程(https://do...
1 opencv图像拼接步骤 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(stitchin...
关键点检测 局部不变描述符(SIFT,SURF等) 特征匹配 使用RANSAC进行单应性估计 透视变换 我们需要拼接的两张图像如下: 特征检测与提取 给定上述一对图像,我们希望将它们缝合以创建全景场景。重要的是要注意,两个图像都需要有一些公共区域。当然,我们上面给出的两张图像时比较理想的,有时候两个图像虽然具有公共区域,...