30、计算机视觉中的图像匹配、拼接与特征检测算法

最新推荐文章于 2025-12-04 23:20:43 发布
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分类专栏： ROS机器人开发实战 文章标签： 计算机视觉 图像匹配 cvMatchTemplate
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计算机视觉中的图像匹配、拼接与特征检测算法

1. 图像匹配函数 cvMatchTemplate

cvMatchTemplate 函数用于在图像中查找与模板匹配的区域，其函数原型如下： 

cvMatchTemplate( const CvArr* image, const CvArr* templ, CvArr* result, int method );

参数含义

参数 含义
image 待搜索的图像
templ 模板图像
result 匹配结果，用于存储滑动窗口与模板通过以下方法计算得到的相似度值
method 计算匹配度的方法

匹配方法

方法 含义 最佳匹配值
CV_TM_SQDIFF
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计算机视觉项目实战-基于特征点匹配的图像拼接
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之前我们介绍过基于OpenCv的特征匹配操作，我们通过特征匹配可以精确的找到目标。本节我们继续探索基于特征匹配还可以做哪些事情。我们都在拍一个集体的过程中使用过苹果手机的全图效果进行拍照留念。那么苹果手机这个效果它是基于什么技术来做的呢？没错其实就是特征匹配。他是实时拍取多个照片，然后使用特征匹配操作继续两个图像之间特征点的匹配，然后生成转换矩阵，最后转换成效果图，我们本次博客就是要介绍一下这个操作如何使用OpenCv进行实现。
图像处理之图像检测与识别算法：SIFT特征匹配：SIFT特征匹配算法基础
kkchenjj的博客
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SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法，由David Lowe在1999年提出，并在2004年进行了详细阐述。SIFT算法的诞生，旨在解决图像在不同尺度、旋转、光照条件以及存在噪声的情况下，如何准确地检测和描述图像中的关键点，以实现图像的匹配和识别。在计算机视觉领域，SIFT算法因其鲁棒性和精确性，成为了图像特征检测和描述的经典算法之一。
计算机视觉 | 基于 ORB 特征检测器和描述符的全景图像拼接算法
ttrr27的博客
04-10 1820
Hi，大家好，我是半亩花海。本项目实现了基于 ORB 特征检测器和描述符的全景图像拼接算法，能够将两张部分重叠的图像拼接成一张无缝连接的全景图像。
《计算机视觉》——图像拼接
will be blogging
02-24 2389
图像拼接的核心原理是基于图像之间的特征匹配。首先，从每幅图像中提取独特的特征点，如角点、边缘点等，这些特征点具有在不同图像中能被准确识别的特点。然后，通过计算特征点之间的相似度，找到不同图像中相匹配的特征点对。一旦确定了匹配点，就可以根据这些点来计算图像之间的变换关系，如平移、旋转、缩放等，从而将图像对齐到同一坐标系中。最后，将对齐后的图像进行融合，消除拼接缝隙，生成一幅无缝的拼接图像。
图像处理之图像检测与识别算法：ORB特征匹配：图像特征匹配基础
kkchenjj的博客
07-28 1228
ORB算法是基于FAST角点检测和BRIEF描述符的，但进行了多项改进以提高其性能和鲁棒性。FAST（Features from Accelerated Segment Test）是一种快速角点检测算法，它通过比较像素点周围一定半径内的像素值来判断该点是否为角点。BRIEF（Binary Robust Independent Elementary Features）则是一种二进制描述符，它通过比较关键点周围随机像素对的灰度值来生成描述符。
计算机视觉实验四：特征检测与匹配
m0_64146991的博客
11-06 1619
1 角点检测算法实验1.1 实验目的与要求（1）了解及掌握角点检测算法原理。（2）掌握在MATLAB中角点算法的编程。（3）掌握Moravec，Harris与SUSAN算法的差异。1.2 实验原理及知识点。
计算机视觉 特征检测与匹配 特征匹配
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一旦我们有了一些候选匹配，我们就可以使用几何对齐来验证哪些匹配是内点，哪些是异常点。例如，如果我们期望整个图像在匹配视图中被平移或旋转，我们可以拟合一个全局几何变换并只保留那些足够接近这个估计变换的特征匹配。选择一小组种子匹配然后验证更大集合的过程通常称为随机抽样或 RANSAC。一旦建立了一组初始对应关系，一些系统就会寻找额外的匹配，例如，通过沿着核线或在基于全局变换的估计位置附近寻找额外的对应关系。也可以使用深度神经网络来执行特征匹配和过滤。
计算机视觉技术剖析：轮廓检测、模板匹配及特征点匹配
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本文系统介绍了计算机视觉中的三大基础技术：轮廓检测、模板匹配和特征点匹配。轮廓检测通过边缘跟踪和凸包分析实现物体形状提取，广泛应用于工业检测和医学图像分析；模板匹配基于灰度相似度进行区域匹配，适用于字符识别等场景；特征点匹配利用SIFT、ORB等算法实现高精度图像配准，支持三维重建等复杂任务。文章对比了三者的技术特点，指出深度学习与传统技术融合、多模态数据协同处理是未来发展趋势，同时强调数据质量、算法可解释性和实时性优化等关键挑战。这些基础技术的深入理解和合理运用，对提升计算机视觉系统性能具有重要意义。
【计算机视觉】基于SIFT特征匹配与单应性变换的图像拼接：MATLAB全景图生成方法实现
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精选资源
计算机视觉_图像处理_全景拼接_SIFT特征检测_OpenCV-Python图像拼接算法_多图自动匹配_黑边智能裁剪_裂缝鬼影消除_适用于旅游摄影_科研图像分析_无人机航拍图像拼接_全景图生成.zip
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计算机视觉技术中的图像处理分支，特别是全景拼接技术，已被广泛应用于旅游摄影、科研图像分析以及无人机航拍等领域。全景拼接技术主要目的是通过软件算法将多张相互重叠的图像合成一张无缝的全景图像，为用户提供...
YOLO v11的学习记录（八） 使用自定义数据从头训练一个目标检测的模型
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imags目录下保存图片，按照用途的不同又分为train（训练集）、var（验证集）和test（测试集），labels目录下保存与images目录下图片文件的同名txt文件，dataset.yaml是训练配置文件。model=yolo11n.yaml：使用的基础模型是 YOLOv11版本（yolo11n），但是不用它的预训练权重（从头训练），如果使用预训练权重，将该段指令改为：model=yolo11n.pt。当小批次运行成功后，修改和优化训练参数，进行正式训练。batch=16：每批处理 16 张图像。
基于检测变换器的无源目标检测
AI浩
12-01 831
在本节中，我们概述了我们的问题设置、基于Mean Teacher的SFOD架构及其更新机制，以及FRANCK的关键组件。CMMB利用伪标签诱导的二分匹配构建类间记忆库进行对比学习，增强特征区分度。OSSR通过基于查询融合的目标性得分分配动态的实例级损失权重来缓解类别不平衡。UQFD通过不确定性加权的、目标性引导的特征蒸馏改进知识迁移。最后，我们介绍了总体训练损失和DTUI，它通过动态调整EMA更新间隔来增强Mean Teacher的鲁棒性。
计算机中的图像是什么？
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12-01 653
图像处理和“理解”是计算机视觉（Computer Vision）的核心领域。理解图像如何被表示，是第一步也是最关键的一步。所有图像都是“数据”，以某种数据结构被存储和处理的一组组数字。根据表示方式的不同，图像可以分为位图和矢量图两大类。可以把位图想象成一幅巨大的“十字绣”或“乐高拼图”，每一格都有自己的颜色。图像的分辨率描述的就是像素的排列方式，即图像的宽度和高度分别有多少个像素点。 分辨率 = 图像宽度（像素） × 图像高度（像素） 比如 1920 × 1080， 表示图像宽 1920 像素、高 1080
计算机视觉·MaskFormer
2301_80132162的博客
11-30 331
借助了的核心思想，不过将原本的目标检测任务迁移到了语义分割和全景分割领域。
AI训练（目标检测：yolov8）
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weixin_48036026的博客
12-04 231
本文介绍 YOLOv8 目标检测项目实操全流程：含虚拟环境创建、PyCharm 配置及依赖安装，明确项目目录结构，给出模型预测、训练、验证、测试的终端命令。重点解析训练结果，包括最优与末次训练权重文件，results.png 中各类损失、精度、召回率、mAP 等指标含义，以及数据明细和标签分布，同时提及过拟合、样本不均衡等问题的应对思路，为项目实操与结果分析提供指导。
Java 实现图片清晰化（锐化处理）
qq_27246521的博客
12-01 128
使用「拉普拉斯核（5 为中心权重）」，既增强人脸边缘（如轮廓、眼睛、嘴巴），又不会过度失真（避免影响识别精度）。：直接复制原图边界像素，避免锐化后出现黑边（黑边会干扰人脸识别模型）。格式，去除透明通道（大多数人脸识别系统不支持带透明通道的图片）。方法中添加文件夹遍历逻辑，循环调用。如果需要处理批量图片，可在。
计算机视觉中的特征检测与匹配实验分析
具体到“5点之间的配对”，这可能指的是在两幅图像中检测到的特征点之间找到对应的匹配点对，这个任务是特征匹配中的一个具体应用。 4. 计算机视觉与目标检测： 计算机视觉是研究如何使机器“看”世界的学科，目标...
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