C++\opencv 影象拼接演算法
Evelyn
因為最近有需要，把影象拼接的siticher類裡面的具體函式實現看了一下，拼接最主要的部分是對影象進行變換，
也就是那個warp函式，影象拼接涉及到很多引數的設定，主要研究了一個整個warp過程
其實在進行拼接過程中進行了兩次warp
第一次是對圖片進行下采樣後進行warp，來求取角點，然後來進行類似光照補償和下一次進行warp時需要用到的mask，這裡的具體意圖我不是很明白
的影象進行下采樣時，相應的引數也要乘以對應的比例因子。
warp分為兩個過程：
第一個是前向warp，得到目標影象的大小，然後進行後向warp，根據目標影象的座標在原圖上找到對應點。這個過程就是封裝在RotationWarper類的warp函式裡面。
進行warp之後並沒有進行視點的改變，只是改變了影象的形狀，選擇的投影方式不同，最後得到的形狀也不一樣。sticher 預設是球形投影。
相關推薦
C++\opencv 影象拼接演算法
Evelyn QQ:[email protected] 因為最近有需要，把影象拼接的siticher類裡面的具體函式實現看了一下，拼接最主要的部分是對影象進行變換， 也就是那個warp函式，影象拼接涉及到很多引數的設定，主要研究了一個整個warp過程 其實在進行
Opencv 影象增強演算法 影象檢測結果
本code通過直方圖變換增強了影象對比度，實現了單通道影象增強。將影象灰度閾值拉伸到0-255，影象檢測結果見底部Keywords: 影象增強 增強對比度 直方圖變換int ImageStretchByHistogram(IplImage *src1,IplImage *dst
C++ Opencv——影象特徵工程(1) AKAZE(opencv3.3.0)
特徵檢測 第一步：檢測器 Ptr<AKAZE> detector = AKAZE::create(); 第二步：檢測器子類—檢測 detector->detect(img, keypoints, Mat()); 計算檢測時間（通用）： double t1 =
C++ Opencv——影象處理（預處理+矩形物體分割）
影象預處理分割目標 // ROI提取 Mat Image_ROI(Mat frame) { Mat gray, bw, img, bkup; /*目標提取——預處理——Mat ROI*/ /*預處理很重要——直接找到目標*/ //預處理很重要——直接找到目標 // 灰度化
C++ Opencv——影象處理（色道分離融合）
Mat HSV; cv::cvtColor(src, HSV, CV_BGR2HSV); imshow("get HSV", HSV); vector<Mat> H_S_V; split(HSV, H_S_V); imshow("H", H_S_V[0]); imshow("S", H_
C++ Opencv——影象處理——濾波
https://blog.csdn.net/zoucharming/article/details/70197863 在影象處理中，儘可能消除圖片中的噪聲，消除噪聲就需要用到濾波，在本次opencv學習中，學習了三個濾波方式。 （1）平均濾波，就是將一個區域內的畫素值求和取平均值，然後用這個
C++ Opencv——影象特徵
Opencv2 Opencv3 // 特徵點 void FeatureAndCompare(cv::Mat srcImage1) { CV_Assert(srcImage1.data != NULL); Mat c_src1 = srcImage1.clone()
C++ Opencv——影象特徵——Hu、Mom、Glcm
/* 第一步：建立類 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <vector> #include "time.h" using namespace cv; using n
C++ Opencv——影象濾波——雙邊濾波bilateralFilter
轉： 雙邊濾波是一種非線性濾波器，它可以達到保持邊緣、降噪平滑的效果。和其他濾波原理一樣，雙邊濾波也是採用加權平均的方法，用周邊畫素亮度值的加權平均代表某個畫素的強度，所用的加權平均基於高斯分佈。最重要的是，雙邊濾波的權重不僅考慮了畫素的歐氏距離（如普通的高斯低通濾波，只考慮了位置對中心畫素的影
C++ Opencv——影象預處理——濾波
#include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2\core\core.hpp> #include <opencv2\highgui\highgui.hpp> #include <opencv2\imgproc\i
python opencv 影象拼接
程式碼： import imutils import cv2 import numpy as np # stitch the images together to create a panorama def detectAndDescribe(image): # conve
opencv 影象拼接
左右圖單應性變換原理圖 1.SURF特徵點提取 #include "pch.h" #include <opencv2\opencv.hpp> #include <opencv2\xfeatures2d.hpp> #include <iostream>
影象拼接演算法總結（一）
影象的拼接技術包括三大部分：特徵點提取與匹配、影象配準、影象融合。 1、基於SRUF 的特徵點的提取與匹配 為了使拼接具有良好的精度和魯棒性，同時又使其具有較好的實時性，本實驗採用SURF 演算法完成影象序列特徵點的提取。 SURF 演算法又稱快速魯棒特徵，借鑑了SIFT
OpenCV影象拼接和影象融合技術
影象拼接在實際的應用場景很廣，比如無人機航拍，遙感影象等等，影象拼接是進一步做影象理解基礎步驟，拼接效果的好壞直接影響接下來的工作，所以一個好的影象拼接演算法非常重要。 再舉一個身邊的例子吧，你用你的手機對某一場景拍照，但是你沒有辦法一次將所有你要拍的景物全部拍下來，
影象拼接演算法原理 1
本系列文章為作者原創，初載於我們的Blog“額外維度”，轉載於此。 多路視訊實時全景拼接Demo可見我們的youku主頁。 0. 引言 圖1,2,3. 兩張圖片的拼接 影象拼接是計算機視覺中一個有趣的領域，它把來自多個不同視角相機的影象變換到同一視角
影象拼接演算法的基本原理
轉自：http://blog.csdn.net/yuyin86/article/details/6690423 全景視訊是一種利用360 度全景圖象建立虛擬環境的新方法。全景圖象是通過將普通照相機拍照到的邊界部分重疊的圖象進行拼接而建立的。可以利用圖象重疊部分對應畫素的相
OpenCV影象增強演算法實現（直方圖均衡化、拉普拉斯、對數變換、Gamma）
1. 基於直方圖均衡化的影象增強 直方圖均衡化是通過調整影象的灰階分佈，使得在0~255灰階上的分
影象拼接演算法總結（二）
2、特徵提取與匹配 OpenCV中關於SURF演算法的部分，常常涉及到的是SURF、SurfFeatureDetector、SurfDescriptorExtractor這三個類； features2d.hpp標頭檔案中，有：typedef SURF SurfFeature
OpenCV影象增強演算法實現（直方圖均衡化、拉普拉斯、Log、Gamma）
1. 基於直方圖均衡化的影象增強 直方圖均衡化是通過調整影象的灰階分佈，使得在0~255灰階上的分佈更加均衡，提高了影象的對比度，達到改善影象主觀視覺效果的目的。對比度較低的影象適合使用直方圖均衡化
影象處理常用演算法(C++/OPENCV)
//新增椒鹽噪聲 void salt(Mat& src,int number) { for (int i = 0; i < number; i++) { int r = stati