opencv sift and RANSAC 图像拼接 img = cv2.imread('C:/Users/Dell/PycharmProjects/check_KeyPoint/image/right_01.png') img_gray=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) sift= cv2.xfeatures2d.SIFT_create()#创建一个sift对象kp = sift.detect(img_gray, None)#检测关键点,返回的是关键点坐标img_...
我们可以使用该约束将很多图像拼接起来,拼成一幅大的图像来创建全景图像。其步骤总结起来就两个步骤: 1.利用sift算法找出两种图片的相似点,计算变换矩阵(单应性矩阵)。 2.变换一张图片到另一种图片上合适的位置,并重新计算重叠区域的像素值。 基本原理 1.单应性矩阵 定义:在计算机视觉领域,空间同一平面的任意两幅...
全景图像的拼接,主要是特征点的提取、特征匹配和图像融合;现在CV领域有很多特征点的定义,比如sift、surf、harris角点、ORB都是很有名的特征因子。为了提高拼接的速度和质量,本文在特征提取时采用了改进的特征提取的算法,基于可靠性检测的SURF 算法,特征点粗匹配时采用快速匹配法。 特征点定义:一幅图像中总存在着其独...
Matleft=imread("C:/Users/86177/Desktop/image/a11.png");//左侧:图片路径 Matright=imread("C:/Users/86177/Desktop/image/a22.png");//右侧:图片路径 imshow("left",left); imshow("right",right); AI代码助手复制代码 Step2:特征点提取和匹配 用SIFT算法来实现图像拼接是很常用的方法,虽说SURF精确度...
jpg’和’hanying2.jpg’，然后使用opencv自带的cv2.SIFT_create()创建SIFT对象，用于计算每幅图像的...
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。 优点:适应部分倾斜变化情况。缺点:需要有足够的相同特征区域进行匹配,速度较慢,拼接较大图片容易崩溃。
Sift拼接效果: Surf拼接效果: 以下是Opencv实现: #include"highgui/highgui.hpp"#include"opencv2/nonfree/nonfree.hpp"#include"opencv2/legacy/legacy.hpp"usingnamespacecv;//计算原始图像点位在经过矩阵变换后在目标图像上对应位置Point2fgetTransformPoint(constPoint2f originalPoint,constMat &transformMaxtri);int...
[OpenCV]基于SIFT和特征匹配的图像拼接Python (mianbaoduo.com) 1.背景 随着汽车电子和人工智能的快速发展,智能连接汽车也迎来了全面发展的黄金时代[1-5]。中央ADAS利用安装在车辆上的传感器、激光雷达和毫米波雷达实时检测车辆周围环境,补充障碍物检测和全景生成等功能,为驾驶员提供实时警报,提高行车安全性。在目前众多...
利用OpenCV-2.4.13和vs2017实现SURF/SIFT + RANSAC + 线性加权融合来实现图像的左右拼接,上下也可以拼接,改一下adjustMat就可以(代码中是x偏移量,你换成y的偏移量,把值换成rows就好,同时在计算透视变换的时候Size参数改为(image02.cols, image02.rows + image01.rows)),代码均有注释,同时将每一步结构都显示...