C++计算机视觉-特征点图像配准

于 2024-11-04 15:27:39 发布
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分类专栏： 基于C++和OpenCV的计算机视觉入门与项目实践 文章标签： 计算机视觉 机器视觉 OpenCV 图像配准 特征点图像配准 视觉算法 C++
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图像配准的基本原理是通过寻找两幅或多幅图像之间的几何变换关系，将它们对齐到同一坐标系下。常见的几何变换包括平移、旋转、缩放和仿射变换等。为了实现图像配准，需要确定变换模型、选择特征点、计算变换参数和优化配准结果等步骤。

通过提取图像中的特征点，并利用特征描述子进行匹配，从而确定图像之间的几何变换关系。常见的特征点包括角点、边缘和斑点等。

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OpenCV图像配准与融合
UtiExamples的博客
09-17 422
图像配准通过特征点匹配和变换矩阵估计实现对图像的对齐，而图像融合通过对应区域的加权平均实现不同图像的融合。在图像配准过程中，我们需要找到一个变换矩阵，以便将一个图像映射到另一个图像的空间坐标系中。在本文中，我们将探讨使用OpenCV库进行图像配准和融合的方法，并提供相应的源代码示例。在上述示例中，我们将融合掩码的左半部分设置为255，表示完全使用第一幅图像的像素值，右半部分设置为0，表示完全使用第二幅图像的像素值。上述代码中，我们首先将输入图像转换为浮点型，然后通过对应区域的加权平均来实现图像融合。
基于OpenCV（C++）实现二维图像配准工具
神仙别闹的自留地
12-12 1462
本次实验中，我基于OpenCV，实现了一个二维图像配准工具，全部代码均为自行实现，OpenCV用于计算图像变换与相似度。该工具能够将一幅图像进行变换，并与另一幅图像相匹配。支持包括平移、旋转(含平移、缩放)、仿射与透视共四种变换，使用L1、L2、无穷范数作为优化的目标函数，实现了暴力算法、梯度下降法、模拟退火算法来求解该优化问题。
基于C++和OpenCV实现的二维图像配准工具
毕业作品网站
03-16 1169
支持包括平移、旋转(含平移、缩放)、仿射与透视共四 种变换，使用L1、L2、无穷范数作为优化的目标函数，实现了暴力算法、梯度下降法、模拟退火算法来求解该优化 问题。上述图像变换被称为配准(registration)T，被变换的图像被称为参考图像I_M，另一图像被称为目标图像I_F。如果两幅图像，它们是在同一场景、不同角度下拍摄的，那么，存在一种图像变换，使得其中一幅图像经过变换 后，能与另一图像大部分重合。设置初始参数，在这个参数下变换参考图像，并计算与目标图像的差异;选择合适的变换，确定参数范围;
opencv系列-图像配准
Potential
01-18 4476
opencv系列-图像配准一、简介二、应用场景三、算法分类四、角点检测HarisSIFTSURF五、特征匹配六、全局配准坐标旋转变换公式的推导围绕原点的旋转坐标系的旋转绕某一点进行旋转仿射变换七、 局部配准 前言：配准方面的知识，在工作中多有用到，对于原理了解一些，但是知之不深，最近时间比较充裕，专门写一篇文章，加深对配准方面知识的学习。 一、简介 通俗定义：给定两幅图像P1,P2，图像配准算法的目标是找到一种变换T: Ω1\Omega1Ω1 Ω2\Omega2Ω2，使得百年换某一图后，两幅图像的相似
图像配准融合（一）——基于互信息的图像配准方法（c++）
u013972657的博客
06-23 8714
1、内容简介 图像配准方法按照其算法原理可以分为：基于灰度信息的配准、基于变换域信息的配准、基于特征信息的配准。 （本人实验主要集中在基于灰度信息的配准以及基于特征信息的配准两类方法，对基于变换域信息的配准不熟悉，以下不涉及该方面内容的讨论。本篇主要是基于互信息的图像配准与融合（属于基于灰度信息配准与融合）的一些记录；下一篇主要介绍基于特征信息的配准与融合。） 基于互信息的图像配准算法常用于医学图像配准中，下面是一个互信息的图像配准方法 ...
图像特征的非刚性匹配opencv c++
01-10
图像特征的非刚性匹配 一种利用薄板样条函数实现非刚性图像匹配的新方法.该方法是将图像表示成由特征点构成的特征点集,利用薄板样条(TPS)能够将形变清楚地分解为仿射分量和非仿射分量的独特性质,应用TPS函数来表征特征点集之间的非刚性映射,并将TPS映射参数的求解嵌入到确定性退火技术的框架中.
OpenCV+C++图像处理设计-遥感图像配准系统源码.zip
05-04
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个强大的计算机视觉和机器学习软件库，它包含了众多用于图像处理、计算机视觉以及相关的算法。遥感图像配准系统则是将不同时间、不同传感器或不同角度获取的遥感...
OpenCV图像处理C++系统案例-遥感图像配准系统开发分析实例
最新发布
03-16
系统集成几何校正、图像增强和图像配准三大模块，涵盖特征点选取、仿射变换、直方图均衡化、平滑去噪、块匹配算法及空间变换等关键方法，最终实现高精度遥感图像对齐，为环境监测、灾害评估等应用提供可靠数据支持。...
PR-GLS_图像配准_特征匹配_
09-29
图像配准是将两幅或多幅图像对齐，使得它们在相同的坐标系统下具有对应点，而特征匹配则是找到不同图像中的相似特征点。这一过程在计算机视觉、遥感、医学成像等领域有着广泛应用。 PR-GLS算法结合了概率RANSAC...
基于SURF特征点的图像配准算法
04-29
总结来说，基于SURF特征点的图像配准算法是计算机视觉中的一个重要技术，通过MATLAB的实现，可以高效地完成图像的配准和拼接。而OpenSURF_version1c则为这一过程提供了另一种实现方式，扩展了应用的灵活性和可移植性...
使用C++与OpenCV的边缘检测和图像匹配策略
tmocr的博客
02-26 656
滑块验证码通常由两部分组成：一张具有明显缺口的背景图和一张需要被正确放置的滑块图像。自动化地解决滑块验证码挑战的关键在于准确地定位背景图中的缺口。本文采用的方法基于C++和OpenCV，通过边缘检测和图像匹配技术来实现这一目标。
OpenCV密集配准BM.cpp
01-02
SGBM算法的密集匹配SGBM算法介绍 在OpenCV中使用函数StereoSGBM ( ) 实现了SGBM算法。SGBM 算法核心步骤为：选取匹配基元；构建基于多个方向的扫描线的代价能量和函数；求取能量代价和函数的最优解。OpenCV中SGMB算法的实现主要分为以下四个步骤： ①预处理 SGBM采用水平Sobel算子，把图像做处理，然后用一个函数将经过水平Sobel算子处理后的图像上每个像素点（P表示其像素值）映射成一个新的图像，表示新图像上的像素值。映射函数如下： preFilterCap为一个常数参数，openCv默认取15。预处理实际上是得到图像的梯度信息。经预处理的图像保存起来，将会用于计算代价。 ②代价计算 代价有两部分组成：经过预处理得到的图像的梯度信息经过基于采样的方法得到的梯度代价；原图像经过基于采样的方法得到的SAD代价。 ③动态规划 用一维约束近似二维约束。在P的周围，以 45°为间隔设置了8个路径。通过8个路径计算最小代价路径，以此来近似二维约束匹配计算. 其中动态规划很重要两个参数P1，P2是这样设定的： P1 =8*cn*sgbm.SADWindowSize*sgbm.SADWindowSize; P2 = 32*cn*sgbm.SADWindowSize*sgbm.SADWindowSize; cn是图像的通道数, SADWindowSize是SAD窗口大小，数值为奇数。可以看出，当图像通道和SAD窗口确定下来，SGBM的规划参数P1和P2是常数。 ④后处理 openCvSGBM的后处理包含以下几个步骤： Step1：唯一性检测：视差窗口范围内最低代价是次低代价的(1 + uniquenessRatio/100)倍时，最低代价对应的视差值才是该像素点的视差，否则该像素点的视差为0。其中uniquenessRatio是一个常数参数。 Step2：亚像素插值 Step3：左右一致性检测：误差阈值disp12MaxDiff默认为1，可以自己设置。 获得深度信息 经过sgbm->compute(rectifyImageL, rectifyImageR, disp)获得视差映射后，利用式(2)，式(3) ，通过简单的矩阵相乘就可提取深度信息。三维坐标就是( X /W，Y/W，Z /W) 。OpenCV中使用reprojectImageTo3D( )函数实现该功能，该函数输入上面得到的视差数据，输出所需的三维点阵，然后提取深度信息。 SGBM参数设置：（在下面的程序中已经标明） MinDisparity设置为0，因为两个摄像头是前向平行放置，相同的物体在左图中一定比在右图中偏右。如果为了追求更大的双目重合区域而将两个摄像头向内偏转的话，这个参数是需要考虑的。 UniquenessRatio主要可以防止误匹配，此参数对于最后的匹配结果是有很大的影响。立体匹配中，宁愿区域无法匹配，也不要误匹配。如果有误匹配的话，碰到障碍检测这种应用，就会很麻烦。该参数不能为负值，一般5-15左右的值比较合适，int型。 BlockSize：SAD窗口大小，容许范围是[5,255]，一般应该在 5x5..21x21 之间，参数必须为奇数值, int型。 NumDisparities：视差窗口，即最大视差值与最小视差值之差,窗口大小必须是 16的整数倍，int型。 在SGBM算法的参数中，对视差生成效果影响较大的主要参数是BlockSize、NumDisparities和UniquenessRatio三个，一般只需对这三个参数进行调整，其余参数按默认设置即可。
相位相关匹配法的opencv C++实现
qq_43616651的博客
12-29 3624
这一段就是PCIAM算法的核心了，计算两幅图像的峰值相关矩阵，也是完全按照matlab移植过来的，但是后面几行，是为了筛选一些不可能存在的情况，比如边缘处的完全重合，或者只有一行，或者一列重合等等情况，由于PCIAM算法在边缘处的响应值高，所以在一些场景下可能是一种干扰，所以进行了剔除，当然可以不剔除，就是对后期的峰值选取会有影响。头文件，以及各类函数，还有主函数，第一次独立的写这种分文件类型的项目，写的拉跨还请包涵，以及当然可以转成类的形式，但感觉有点小麻烦，后期再修改吧。
C++利用MFC（Microsoft Foundation Classes）和OpenCV实现遥感图像的配准和融合
参考资料请自行甄别 资源下载请先试读页面内容 观看内容概要 确认具体需求后再下载 亦或联系博主本人 不提供代码调试服务 如有疑问不解之处 请及时联系博主本人 妥善解决 加油 谢谢 你的鼓励是我前行的动力 谢谢支持 加油 谢谢
10-24 554
C++利用MFC（MicrosoftFoundationClasses）和OpenCV实现遥感图像的配准和融合（含完整的程序资源-优快云文库 https://download.youkuaiyun.com/download/xiaoxingkongyuxi/89918024。为了确保最终项目的效果，建议在以上实现中添加更多功能和优化，例如更复杂的。实现主要的图像处理算法，力求为用户提供便捷的解决方案。注意图像配准的精度，避免因数据误差引发的结果不准确。增强输入输出的支持，允许多种格式的遥感数据。
C++ opencv进行图像匹配
zq9955的博客
07-27 529
*特征检测：**使用关键点检测算法（如SIFT、SURF、ORB等）检测图像中的关键点。**特征匹配：**将模板图像的特征描述符与待匹配图像的特征描述符进行匹配，找到最佳匹配点。**绘制匹配结果：**可选，将匹配结果可视化，例如绘制匹配的关键点或者画出匹配的线段。：计算每个关键点的描述符，描述符是一个向量，用于描述关键点周围的图像信息。：加载待匹配的图像和要搜索的模板图像。
C++用OpenCV透明背景图像匹配
u014677511的专栏
03-10 963
OpenCV图像匹配，OpenCV通道提取
图像配准：基于 OpenCV 的高效实现
Warmer_Sweeter
01-28 7068
在这篇文章中，我将对图像配准进行一个简单概述，展示一个最小的 OpenCV 实现，并展示一个可以使配准过程更加高效的简单技巧。什么是图像配准图像配准被定义为将不同成像设备或传感器在不同时间和角度拍摄的两幅或多幅图像，或来自同一场景的两幅或多幅图像叠加起来，以几何方式对齐图像以进行分析的过程（Zitová 和 Flusser，2003 年）。百度百科给出的解释图像配准：图像配准(Image regi...
基于OpenCV实现的图像拼接（配准）案例
thequitesunshine007的博客
07-29 2396
-VS2015 C++ -OpenCV 4.5.1 -Windows 10 64位 Note: 两幅图像的拼接需要满足基本条件，一是图像本身要层次细节纹理丰富，不可单调重复(比如两张不同角度拍摄的棋盘网格图、重复单调的瓷砖墙/条纹等等是无法拼接的)，二是两张图要有一定的重叠部分。1、对每幅图片进行特征点提取（AKAZE、sift、surf、ORB均可）；2、对特征点进行描述和匹配；a、将一个点附近邻近点点采用K近邻算法归为一类点b、挑选出优秀的匹配点(good match)；c、将匹配点连接在一起；3、进
OpenCV数字图像处理实战二：模板匹配（C++）
qq_43784519的博客
10-12 6584
这类方法将模版对其均值的相对值与图像对其均值的相关值进行匹配，1表示完美匹配，-1表示匹配很差，0表示没有任何相关性(随机序列)。（2）在待检测图像从左到右，从上到下计算模板图像与重叠子图像的匹配度，匹配度越高，两者相同的可能性越大。这类方法采用模板和图像间的乘法操作，所以较大的数表示匹配程度较高，0标识最坏的匹配效果。（1）首先需要一个模板图像 T（子图像）和一个待检测的图像（源图像 S）这类方法利用平方差来进行匹配，最好匹配为0。匹配越差，匹配值越大。
C++实现的特征图像配准技术教程
整体来看，开发一个基于特征的图像配准程序是一个复杂的工程，它要求开发者具备扎实的计算机视觉、图像处理、算法设计和C++编程能力。通过上述详细的说明，我们可以了解到图像配准的基本概念、C++语言在图像配准中的...
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