我尝试使用skimage.feature.orb来对齐时间流逝的图像，以提取关键点，然后使用skimage.measure.ransac过滤它们。由RANSAC建模的变换应该能够对齐我的图像。这个过程似乎运行得很好，我得到了大量的关键点匹配，然后由RANSAC很好地过滤。模型化的变换完美地纠正了旋转，但每次的平移都是错误的。 我只是误解了转换应该如何应用，或者RANSAC是如何建模的？# Extra
浏览 26提问于2020-06-09得票数 1
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Cv2.使用哪种特征检测算法？
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我刚刚了解了SIFT、ORB和SURF算法，以及它们如何用于特征检测和提取，以及在图像融合中使用的单属性和RANSAC技术。虽然SIFT & SURF算法已经获得专利，并且大多具有更好的准确性(，)，但ORB算法是轻量级的开源算法。
OpenCV Stitcher函数()是在不知道整个图像拼接流水线的情况下使用的。所以我很想知道，在cv2中</em
浏览 6提问于2022-11-11得票数 1
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我正在构建一个基于科学图像的全景代码。它非常标准，就像2) ORB检测与匹配4)翘曲和拼接图像
我的照片效果很好。然而，要使它在可接受的时间内工作，我必须缩小我的图像ORB。然后导出的转换应用于缩小后的图像，得到了很好的结果，但是将它们应用于非缩放的图像不起作用。( Q1)在我的写作中，同形
浏览 2提问于2016-11-03得票数 1
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我想使用ORB特征检测器和提取器实现一个基于特征的对齐算法。到目前为止，我使用OpenCV ORB orb;中的类提取了要素并使用openCVmatcher.knnMatch(features1.descriptors, features2.descriptors, pair_matches
浏览 1提问于2011-08-30得票数 28
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低分辨率图像特征检测与描述器
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我的工作是低分辨率(VGA)和jpg压缩的图像序列，用于移动机器人的视觉导航。目前，我正在使用SURF来检测关键点并从图像中提取描述符，而FLANN用于跟踪它们。在应用RANSAC (通常会减少20%的匹配数量)之前，我将获得每幅图像4000-5000的特征，通常每对连续图像将得到350-450个匹配。cv
浏览 6提问于2014-06-26得票数 5
我有一些对齐的任务要做。在这个过程中，我需要提取描述符和关键点。我使用下面的简单代码来处理两个几乎完全相同、形状相同的图像：(kpsA, descsA) = orb.detectAndCompute(image, None)
ORB
浏览 185提问于2021-05-17得票数 1
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我正在使用在教程中找到的代码(见下文)，但我对它一无所获。在本教程中，作者使用空白表单的示例作为参考图像，并将完成的表单的照片用作要对齐的图像。我的情况非常相似，因为我尝试使用空白图纸标题栏作为参考图像，并使用图纸的扫描图像作为要对齐的图像。我的目标是使用OpenCV清理扫描的工程图纸，以便它们正确对齐，但无论我在</e
浏览 0提问于2020-01-09得票数 0
我正在尝试遵循AKAZE上的OpenCV3.4.0教程和ORB平面跟踪教程来执行特征匹配。我正在使用android NDK环境来编写c++代码。我设法让程序从模板和相机图片中检测特征，并使用FlannBasedMatcher对它们进行匹配。返回的匹配项存储在"matched1“和"matched2”数组中。如何获取存储在matche1和match2中的关键点？本
浏览 6提问于2018-03-18得票数 1
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我需要精确地对齐两幅图像。为此，我使用增强相关系数(ECC)。这给了我很好的结果，除了图像是旋转了很多。例如，如果参考图像(基本图像)和测试图像(我希望对齐)被旋转90度，则ECC方法不能工作，根据的文档，这是正确的。请注意，如果图像发生强烈的位移/旋转，则需要对图像进行大致对齐的初始转换(例如，简单的欧几里得/相似变换，允许图像</e
浏览 4提问于2017-03-21得票数 3
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我有几个不同大小的产品图像，我正在运行一个聚类算法，在sci中学习将相似的图像分组在一起。图像大小不一，但一般在500×500左右，我把它们缩小到250×250。size_one=(250, 250)):一旦我得到了向量，我就从它中移除白色的边框问题是，一些在视觉上非常相似的图像具有不同的质量(因为大小在
浏览 4提问于2017-01-25得票数 0
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我有两个要使用openCV对齐的图像。其中一个图像是绿色的真彩色图像，另一个是几乎相同区域的近红外图像(偏移量约为180像素)。对于这个对齐，我想使用python-opencv 3.0和ORB算法。我使用以下脚本创建KNNmatches：img2 = cv2.imread('nir.png',0)
浏览 2提问于2016-01-04得票数 0
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我正在尝试在使用OpenCV特征匹配时找到不同的选项。到目前为止，这就是我所发现的--但是我不知道如何使用模板化的版本，除了在构造函数中传递匹配方法。它是这样工作的吗？
浏览 2提问于2013-11-05得票数 0
我必须比较在不同的环境光线下拍摄的同一物体的两张图像(例如，一张在明亮的阳光下，另一张在白光下，等等)。并且相机的角度是旋转的，大小也可能不同。现在，由于图像是相同对象的，它们应该几乎正确匹配。根据颜色和形状进行比较。为此，测试图像需要重新缩放、旋转，并且应该补偿光线的差异。请告诉我如何使用OpenCV-python。我使用的是OpenCV 3.0.0和Python2.7。我附上了同一对象的样本<e
浏览 0提问于2016-05-26得票数 1
假设一个大图像有两个子图像。我正在尝试检测两个子图像的重叠区域。我知道模板匹配可以帮助找到模板。但我不确定如何找到相交的区域，并在任何一个子图像中删除它们。请帮帮我。
浏览 0提问于2019-11-19得票数 0
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文本文档图像对齐
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我正在尝试不同的图像对齐方法，使用计算机视觉对齐包含文本的图像。我测试了以下图像对齐方法：实现了SIFT和ORB，可以根据模板图像检测和对齐图像，但它有时会扭曲图像，而不是对所有图像进行</em
浏览 5提问于2022-05-04得票数 2
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我一直在训练OpenCV分类器，用于识别books.The要求是从图像中识别书籍。我使用过1000+图像，OpenCV能够检测出没有旋转的书籍。然而，当我尝试检测带有旋转的书籍时，它不起作用，我想知道他们是否无论如何都要使用OpenCV来检测图像中具有旋转的对象？
浏览 0提问于2018-02-08得票数 4
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我想创建一个使用多个图像的全景图。因此，基本上，相机将在一个平面上线性平移，大约20-30张图像将被连续拍摄。我必须创建这些图像的全景图。我尝试过使用缝合功能，也尝试了传统的查找特征并匹配它们，然后进行扭曲的方法。但我不确定我做得是否正确。我该如何继续？
浏览 12提问于2021-01-06得票数 0
以下是我目前正在做的事情：
现在，我正在尝试实现我自己的RANSAC，它将使用solvePNP，以便从标准cv::solvePNP中</em
浏览 3提问于2019-08-14得票数 2
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对齐每组四个点的两幅图像
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我在accord.net中玩C#，并试图对齐两幅图像。我对计算机视觉很陌生，我想知道accord.net是否能做到这一点，或者我是否需要自己写一些东西。
图2Point 2(4572, 32)Point 4(282, 3402)在这两幅图像中所以，我想做的是对齐这两幅图像</em
浏览 2提问于2015-01-12得票数 3
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像素匹配的另一种方法
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您好，我正在尝试执行图像对齐和焦点堆叠，我已经取得了一些结果。产生的堆叠图像仍然有一些噪声，并且不是预期的最佳结果。根据我的理解，这是因为在将图像拼接在一起之前执行了图像对齐。噪声也可能是由于所使用的方法，其中使用像素匹配完成对齐。我在这里看到了一篇文章：，这篇文章谈到了另一种方法，它考虑的是局部邻域的像素，而不是来自图像的匹配像素。我在这上面找不到任何东西。detector =
浏览 0提问于2019-09-11得票数 1
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