Dujing2019的博客

Python计算机视觉编程（一）OpenCV 的 Python 接口（二）OpenCV 基础知识2.1 从图像创建图2.2 用户交互式分割2.3 显示图像及结果（三）处理视频3.1 视频输入3.2 将视频读取到 NumPy 数组中（四）跟踪4.1 光流3.2 将视频读取到 NumPy 数组中（一）OpenCV 的 Python 接口（二）OpenCV 基础知识2.1 从图像创建图2.2 用...

Python计算机视觉编程（一）图割（Graph Cut）1.1 从图像创建图1.2 用户交互式分割（二）利用聚类进行分割（三）变分法（一）图割（Graph Cut）1.1 从图像创建图1.2 用户交互式分割（二）利用聚类进行分割（三）变分法...

Python计算机视觉编程（一）K邻近分类法 (KNN)1.1 一个简单的二维示例1.2 用稠密 SIFT 作为图像特征1.3 图像分类：手势识别（二）贝叶斯分类器（三）支持向量机3.1 使用 LibSVM3.2 再论手势识别（四）光学字符识别4.1 训练分类器4.2 选取特征4.3 多类支持向量机4.4 提取单元格并识别字符4.5 图像校正（一）K邻近分类法 (KNN)from numpy ...

Python计算机视觉编程（一）基于内容的图像检索（二）视觉单词（三）图像索引3.1 建立数据库3.2 添加图像（四）在数据库中搜索图像4.1 利用索引获取候选图像4.2 用一幅图像进行查询4.3 确定对比基准并绘制结果（五）使用几何特性对结果排序（六）建立演示程序及 Web 应用6.1 用 CherryPy 创建 Web 应用6.2 图像搜索演示程序（一）基于内容的图像检索（二）视觉单词（...

Python计算机视觉编程图像聚类（一）K-means 聚类1.1 SciPy 聚类包1.2 图像聚类1.1 在主成分上可视化图像1.1 像素聚类（二）层次聚类（三）谱聚类图像聚类（一）K-means 聚类1.1 SciPy 聚类包1.2 图像聚类1.1 在主成分上可视化图像1.1 像素聚类（二）层次聚类（三）谱聚类...

Python计算机视觉编程多视图几何（一）外极几何1.1 一个简单的数据集1.2 用 Matplotlib 绘制三维数据1.3 计算 F：八点法1.4 外极点和外极线（二）照相机和三维结构的计算2.1 三角剖分2.2 由三维点计算照相机矩阵2.3 由基础矩阵计算照相机矩阵（三）多视图重建3.1 稳健估计基础矩阵3.2 三维重建示例3.3 多视图的扩展示例（四）立体图像多视图几何近十年来发展起来...

Python计算机视觉编程图像到图像的映射（一）单应性变换1.1 直接线性变换算法1.2 仿射变换（二）图像扭曲2.1 图像中的图像2.2 分段仿射扭曲2.3 图像配准（三）创建全景图3.1 RANSAC3.2 稳健的单应性矩阵估计3.3 拼接图像图像到图像的映射（一）单应性变换1.1 直接线性变换算法1.2 仿射变换（二）图像扭曲2.1 图像中的图像2.2 分段仿射扭曲2.3 图...

1、SIFT综述尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David&nbsp...

Python计算机视觉编程局部图像描述子（一）Harris 角点检测器（二）SIFT（尺度不变特征变换）2.1 兴趣点2.2 描述子2.3 检测兴趣点2.4 匹配描述子（三）匹配地理标记图像3.1 从 Panoramio 下载地理标记图像3.2 使用局部描述子匹配3.3 可视化连接的图像局部图像描述子本节旨在寻找图像间的对应点和对应区域。介绍绍用于图像匹配的两种局部描述子算法。图像的局部特征是...

Python计算机视觉编程基本的图像操作和处理（一）PIL：Python 图像处理类库1.1 转换图像格式1.1 创建缩略图1.1 复制和粘贴图像区域1.1 调整尺寸和旋转（二）Matplotlib2.1 绘制图像、点和线2.2 图像轮廓和直方图2.3 交互式标注（三）NumPy3.1 图像数组表示3.2 灰度变换3.3 图像缩放3.4 直方图均衡化3.5 图像平均3.6 图像的主成分分析（PCA...