2.使用RANSAC算法来求解单应性矩阵 在进行图像拼接时，我们首先要解决的是找到图像之间的匹配的对应点。...④在完成一定的抽样次数后，若未找到一致集则算法失败，否则选取抽样后得到的最大一致集判断内外点，算法结束。...4.图像拼接 使用RANSAC算法估计出图像间的单应性矩阵，将所有的图像扭曲到一个公共的图像平面上。通常，这里的公共平面为中心图像平面。...室内固定点位拍摄的场景，拼接效果比较理想，但由于图像曝光度的不同，导致在图像的边界上存在边缘效应，这也是该算法需要改进的地方。...室外视察变化大拍摄的场景，按理来说应该检索到的特征点很多，但拼接结果不是很理想，这是由于我拍摄时没有尽可能的水平移动所导致，并且我的拍摄背景很相似，建筑物比较对称，所以也提醒大家拍摄测试图像要注意：为了拼接出效果比较好的图像
拼接后的纹理: ? 正常的草地(不进行WRAP寻址): ? WRAP = 5时的情况: ? MinFilter = Linear时的情况: ?
拼接后的纹理: 正常的草地(不进行WRAP寻址): WRAP = 5时的情况: MinFilter = Linear时的情况: shader实现: float4x4 matViewProjection;
基本介绍 图像的全景拼接，即“缝合”两张具有重叠区域的图来创建一张全景图。...H对右图进行扭曲变换； （4）将左图(右图)加入到变换后的图像的左侧(右侧)获得最终图像； 代码： import cv2 as cv # 导入opencv包 import numpy as...", Panorama) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() # 将左图加入到变换后的右图像的左端即获得最终图像...Panorama if __name__ == '__main__': # 读取需要拼接的图像,需要注意图像左右的顺序 image_left = cv.imread("....扭曲变换后的右图 全景图 由于输入的左右图像之间有大量重叠，导致全景图的主要添加部分是在拼接图像的右侧，因此会造成拼接后全景图右侧有大量的黑色空白区域。
基于FPGA的视频图像拼接融合 本项目简单来说，就是实时生成视频全景图，该架构经过优化，可以实时视频输出。...算法 下图说明了描述算法每个步骤的系统框图 该系统大致可以分为三个子系统： 预处理 基于 SIFT 的特征提取 框架拼接融合 预处理 系统的输入视频流为 8 位 RGB 格式。...因此，构建了一个 128 个元素的向量，作为关键点描述符。 框架拼接融合 框架拼接是将两个帧组合成单个图像的过程。...根据重叠像素和相应帧的边界之间的距离选择权重。 拼接图像 FPGA程序顶层设计 顶层架构的框图如下图所示。...RWM_1.v 是一个读写存储器，用于存储 8 位 RGB 图像。WRITE 模式时，RGB 图像像素数据写入内存。存储完所有像素值后，将存储器置于 READ 模式。
得到拼接画布的尺寸大小 Map four corners of the right image. 采用的是左图保持原状，右图进行单应变换。...使用全局单应矩阵 映射源图像 在空画布warped_img1 (ch, cw )中 根据偏移量off 确定 左图img1 的映射位置 调用imagewarping.cpp，将matlab 中的变量传入c...++ 函数，二维数组变成按列排列的一维数组指针，三维数组（如rgb 图像）变成二维数组指针（M* ( N * 3) ），不过在取像素值时也是变成一维数组按列索引 void mexFunction(int...R A N S A C 算 法 筛 选 后 的 匹 配 对 ( x i , x i ′ ) 中 的 左 图 关 键 点 坐 标 ！...∗是网格的顶点坐标，xi是经过RANSAC算法筛选后的匹配对(xi,xi′)中的左图关键点坐标！
Numpy (np.hstack，np.vstack) 语法结构： retval = np.hstack(tup) # 水平拼接 retval = np.vstack(tup) # 垂直拼接 tup：一个包含多个数组的元组...retval：拼接后的图像，nparray 多维数组 1.1 注意事项 np.hstack() 按水平方向（列顺序）拼接 2个或多个图像，图像的高度（数组的行）必须相同。...np.vstack()按垂直方向（行顺序）拼接 2个或多个图像，图像的宽度（数组的列）必须相同。 综合使用 np.hstack() 和np.vstack() 函数，可以实现图像的矩阵拼接。...np.hstack() 和 np.vstack() 只是简单地将几张图像直接堆叠而连成一张图像，并未对图像进行特征提取和边缘处理，因而并不能实现图像的全景拼接。...NumPy 的拼接操作通常比 matplotlib 更快，因为 matplotlib 的主要目的不是图像处理。 可以先用 NumPy 进行图像拼接，然后用 matplotlib 来显示结果。
numpy是一个非常优秀的数值计算库，也常用于图像的处理，这里使用numpy主要用于图像的拼接和显示。...具体来说，对于输出图像中的每个像素点(x, y)，通过矩阵乘法运算得到变换后的坐标。然后，根据相应的像素值进行插值，得到变换后的像素值。...（5）图像拼接：将变换后的图像按照一定的拼接规则进行拼接，以生成最终的全景图像或多视点切换图像。拼接规则可以根据具体需求来确定，常见的方法包括：重叠区域的像素平均值、像素最大值、图像融合等。...图4 最终拼接结果（由于拍摄时间原因，亮度存在一定差异） 其他的图片如何进行拼接？...如果不愿添加路径信息，仅需将自己的图片放置在代码工程下，修改为图片的名称即可。 例如我重新对如下两幅图进行拼接： 只需将其放入代码工程后，在下图相应位置改为图片名即可。
这个插件有个特性，他要求输入必须是3通道或者4通道的图，但是用他处理完成后的图虽然表面上看还是3通道还是4通道的，但是他已经失去了彩色信息了，我们注意到他在进行FFT RGB操作后，RGB三个通道中，R...不过这个方法还是有限制的，他能处理的对象是有非常严重网纹的图像，我们测试过对于普通的身份证照片、摩尔纹等是起不到去除作用的，从频谱上来说，就是要在频谱上能看到分布在四周处有一些很明显的独立的亮点。...二值后，我们看到白色部分有很多零碎的部分，特别是图像的中心区域的零碎化对最后的效果有非常不好的影响（我们必须保持中心部分没啥变化），所以后续使用了开操作来改善效果，先膨胀后腐蚀。...，因为在频谱中的中心点，这一点二值后肯定是白色的，在反色后就是白色，就以这一点为种子点，向四周进行区域生长，这样就可以把中心处的黑色反色过来，而其他地方的黑色保持不变。...第五步的中值，或者可以用其他模糊来代替，也是有点必要的，对于有些图像，经过前面的处理后，有些核心的线（垂直或者水平方向）也被标记为黑色的了，正在处理完成的图像中会带来原本没有的新条纹。 ? ? ?
前言 前面写了一篇关于单应性矩阵的相关文章，结尾说到基于特征的图像拼接跟对象检测中单应性矩阵应用场景。得到很多人留言反馈，让我继续写，于是就有这篇文章。...这里有两张照片(我手机拍的)，背景是我老家的平房，周围是一片开阔地带，都是麦子。有图为证： 图一： ? 图二： ? 思路 这里是两张图像的拼接，多张图像与此类似。...匹配方法主要是基于暴力匹配/FLANN+KNN完成，图像对齐与配准通过RANSAC跟透视变换实现，最后通过简单的权重图像叠加实现融合、得到拼接之后得全景图像。...4.描述子匹配并提取匹配较好的关键点 5.单应性矩阵图像对齐 6.创建融合遮罩层，准备开始融合 7.图像透视变换与融合操作 8.输出拼接之后的全景图 关键代码 在具体代码实现步骤之前，先说一下软件版本...最终拼接的全景图如下： ? 想知道如何改进这个输出结果，让输出结果融合的根据自然与真实，请听下回再说吧！过年了终于有点时间写点干货回报一下大家！请大家多多支持！多多反馈！
在项目中需要将解码出来的l两个YUV420P格式的图像合并在一起，然后重新编码为H264，最后封装为mp4文件。...主要说明一下两个YUV420P使用FFmpeg合并的过程，需要提前理解YUV420P格式图像的存储结构，然后依次将Y、U、V数据分别写进去就可以了。...举例：将两张相同大小的图片合并为一张大图片 640*320 640*320 合并为1280*320 假设YUV420P的宽度为FRAMEWITH 高度为FRAMEHEIGTH, Y存储在...av_frame_free(&pFrame); avcodec_close(pCodecCtx); avformat_close_input(&pFormatCtx); return 0; } 合并后的图像用...YUV播放器打开的效果为： ?
在ENVI实现基于像元的遥感影像镶嵌拼接这篇文章中，我们介绍了在ENVI软件中通过“Pixel Based Mosaicking”工具实现栅格遥感影像的镶嵌的方法。...接下来，在“Color Matching Action”选项中，我们需要选择镶嵌后结果图像的颜色匹配基准图像。...一般的，我们将导入“Seamless Mosaic”工具的任意一景遥感影像作为基准图像（即选择“Reference”），将其余所有图像作为待校正图像（即选择“Adjust”）即可。...这里要非常感谢旧哥友情提供的动图~ 接边线修改完毕后，如下图所示。...最后，我们进入“Export”选项，对镶嵌结果图像的保存路径与名称进行设置；此外，还可以对结果图像的背景值、重采样方法与输出波段进行选择。
最近买了一本《机器视觉算法与应用第二版》书，书中再次提到该方法：使用傅里叶变换进行滤波处理的真正好处是可以通过使用定制的滤波器来消除图像中某些特定频率，例如这些特定频率可能代表着图像中重复出现的纹理。...不过这个方法还是有限制的，他能处理的对象是有非常严重网纹的图像，我们测试过对于普通的身份证照片、摩尔纹等是起不到去除作用的，从频谱上来说，就是要在频谱上能看到分布在四周处有一些很明显的独立的亮点。...二值后，我们看到白色部分有很多零碎的部分，特别是图像的中心区域的零碎化对最后的效果有非常不好的影响（我们必须保持中心部分没啥变化），所以后续使用了开操作来改善效果，先膨胀后腐蚀。...，因为在频谱中的中心点，这一点二值后肯定是白色的，在反色后就是白色，就以这一点为种子点，向四周进行区域生长，这样就可以把中心处的黑色反色过来，而其他地方的黑色保持不变。 ...第五步的中值，或者可以用其他模糊来代替，也是有点必要的，对于有些图像，经过前面的处理后，有些核心的线（垂直或者水平方向）也被标记为黑色的了，正在处理完成的图像中会带来原本没有的新条纹。 ?
There are two sorted arrays nums1 and nums2 of size m and n respectively. Find t...
A图： B图： 拼接后： import os import numpy as np import PIL from PIL import Image dirname_read_A = "D:\paper
图像拼接是一种很厉害的算法,它可以把多个小图像拼接成一个超大的图像。在文档管理系统里，图像拼接技术可以把好几个文档或图像片段合并在一起，形成更大、更全面的文档视图。...这对于处理那些大型文档或者复杂的扫描文档来说特别有帮助。图像拼接算法在文档管理系统中的性能分析如下：时间复杂度：图像拼接算法的时间复杂度通常与图像的大小和数量成正比。...拼接较小数量的图像可能具有合理的时间复杂度，但拼接大量大尺寸图像可能会导致显著的性能下降。精度与准确性：图像拼接算法的精度和准确性在合并过程中起着关键作用。...准确地对齐和拼接图像，确保无明显的拼接接缝，是文档管理系统中关键的性能指标。内存消耗：图像拼接算法通常需要处理大量的图像数据。因此，算法对内存的消耗是需要考虑的重要因素。...图像拼接算法在文档管理系统中有以下运用：多页文档拼接：文档管理系统通常涉及多页文档的处理。图像拼接算法可用于将多个扫描的文档页面拼接成一个完整的文档。
背景 需要将商品表中的sku按照spu_id分组后，并且得到每个spu下的sku_id，需要使用到group_concat函数 select spu_id, count(*), group_concat...可以排除重复值； 2> 可以使用order by子句对结果中的值进行排序； 示例： select spu_id, count(*), group_concat(id SEPARATOR ', ')...as ids from product_sku where category = 'tv' group by spu_id; 注意有坑 group_concat()函数用于将多个字符串拼接成一个字符串...而MySql默认的最大拼接长度为1024个字节，一般情况下是够用的，但如果数据量特别大，就会存在java层返回内容被截断的问题，这时，为了保证拼接数据的完整性，就需要手工修改配置文件的group_concat_max_len...本篇文章如有帮助到您，请给「翎野君」点个赞，感谢您的支持。 首发链接：https://www.cnblogs.com/lingyejun/p/17581506.html
导读 本文主要介绍OpenCV基于相位相关的图像拼接方法与演示。...OpenCV图像拼接相关文章 了解OpenCV图像拼接常用方法可以点击下面标题进入对应往期文章介绍： OpenCV常用图像拼接方法(一)：直接拼接(硬拼) OpenCV常用图像拼接方法(二)：基于模板匹配拼接...它的公式定义为：设二维函数（图像）f(x,y)的傅立叶变换为F(u,v)，即DFT[f(x,y)]=F(u,v)，如果f(x,y)平移(a,b)，则平移后的傅立叶变换为： ?...（可选） response=0 峰值周围5x5质心内的信号功率，介于0和1之间（可选） 返回值 检测到两个阵列之间的相移（亚像素级别） 基于相位相关图像拼接 本文使用的拼接图像从下图中截取两部分，分别保存为...[4] 上面代码只给出了一种左右拼接情形，实际应用需根据水平和竖直方向平移量正负判断拼接方向和位置。 [5] 一些畸变明显的图像不能单纯靠此方法得到好的效果。
示例运行 该示例是基于特征的图像配准技术自动创建全景图（图像拼接）。 1.加载图像 此示例中使用的图像集包含建筑物的图片。...图片组合在一起显示 montage(buildingScene.Files) 展示图像如下： 2.注册图像对 要创建全景图，请首先使用以下步骤注册连续的图像对： 检测和匹配I（n)和I（n−1)之间的特征...这是一种对图像配准过程进行编码的便捷方法，因为它允许对所有图像进行顺序处理。但是，使用第一个图像作为全景图的开始并不能产生最美观的全景图，因为它往往会扭曲构成全景图的大多数图像。...X 限制，并找到位于中心的图像。...panorama = step(blender, panorama, warpedImage, mask); end figure imshow(panorama) 运行后全景图如下： 自定义拼接 了解了示例后
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