计算机不能像人眼一样, 可以非常直接地匹配出两张相似图像之间的特征点, 因此为了让计算机能够检测到图像的主要特征, 利用关键点将图像拼接起来, 我们需要对图像进行检索和特征匹配. 进一步的, 我们可以在已经提取出来的特征上, 抽象出一个特征类, 使其成为图像的描述符, 能够应用于所有图像的检索. 本章将介绍Open...
单应性矩阵可以有两幅图像(或者平面)中对应点对计算出来。前面已经提到过,一个完全射影变换具有8个自由度。根据对应点约束,每个对应点对可以写出两个方程,分别对应于x和y坐标。因此,计算单应性矩阵H需要4个对应点对。 或者Ah=0,其中A是一个具有对应点对二倍数量行数的矩阵。将这些对应点对方程的系数堆...
图像的几何变换从原理上看主要包括两种:基于2×3矩阵的仿射变换(平移、缩放、旋转和翻转等)、基于3×3矩阵的透视变换,感兴趣的小伙伴可参考番外篇:仿射变换与透视变换。 1、缩放图片 缩放就是调整图片的大小,使用cv2.resize()函数实现缩放。可以按照比例缩放,也可以按照指定的大小缩放: import cv2 img = cv2.imre...
AAM 将一张图像中我们关心的特征分为两个:形体(shape)和外观(appearance)。先看看 shape 是如何被定义的:记一幅图像I的控制点为(x_1, y_1), (x_2, y_2), ..., (x_v, y_v),那么I的 shapes被定义为:s = (x_1, y_1, x_2, y_2, ..., x_v, y_v)^T \\对于一个图像集合I_1, ...
权重w[ij]^(l)对应于l层第i个神经元与l + 1层第j个神经元。 同样,每个神经元单元i在特定层1中都有一个偏置b[i]^(l)。 神经网络为输入向量x∈ R^N预测输出y_hat。 如果数据的实际标签是y,其中y取连续值,则神经元网络将预测误差最小化(y - y_hat)^2来学习权重和偏差。 当然,对于所有标记的...
1.1. 读取图像 语法:cv2.imread(filename[, flags])--->image参数:filename---文件路径(相对路径和绝对路径),路径中不要带有中文。flags---可选标志,用于指定读取图像的样式,常见的有cv2.IMREAD_UNCHANGED(-1)、cv2.IMREAD_GRAYSCALE(0)、cv2.IMREAD_COLOR(1)。默认为1。注意:opencv读取彩色图像的格式是BGR...
窗口会自动调整为图像大小。第一 个参数是窗口的名字,其次才是我们的图像。你可以创建多个窗口,只要你喜 欢,但是必须给他们不同的名字 1 cv2.imshow(image,img) 2 cv2.waitKey(0) 3 cv2.destroyAllWindows() 窗口屏幕截图将会像以下的样子 (in Fedora-Gnomemachine): cv2.waitKey() 是一个键盘绑定函数。
假设我们已经得到了相机内部参数(相机矩阵),畸变系数(5个)和相机外部参数(旋转矩阵(R)和平移矩阵(T)),就可以利用反向投影误差对找到的参数的准确性进行估计。因为标定图像有很多张,所以可以计算所有标定图像的误差平均值。如下所示: mean_error = 0 for i in xrange(len(objpoints)): ...
(1)学习是指找到一组模型参数,使得在给定的训练数据样本和对应目标值上的损失函数最小化。 (2) 学习的过程:随机选取包含数据样本及其目标值的批量,并计算批量损失相对于网络参数的梯度。随后将网络参数沿着梯度的反方向稍稍移动(移动距离由学习率指定)。
可以使用Numpy数组构建这个矩阵(数据类型是np.float32),然后传给cv2.warpAffine()。次函数的第三个参数是输出图像的大小,它的格式应该是图像的(宽,高),图像的宽对应列数,高对应行数。例如: M = np.float32([[1,0,100],[0,1,100]]) ret = cv2.warpAffine(img, M, (img.shape[0], img.shape[1]...