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基本的图像操作和处理

局部图像描述子

图像到图像的映射（一）单应性变换（1）直接线性变换算法（2）仿射变换（affine）（二）图像扭曲（1）图像中的图像（2）分段仿射扭曲（3）图像配准（三）创建全景图（1）RANSAC（2）稳健的单应性矩阵估计（3）拼接图像（一）单应性变换概念：单应性变换时将一个平面内的点映射到另一个平面内的二维投影变换。在这里，平面是指图像或者三维中的平面表面。单应性变换具有很强的实用性，如图像配准、图像纠...

照相机模型与增强现实（一）针孔照相机模型（1）照相机矩阵（2）三维点的投影（3）照相机矩阵的分解（4）计算照相机中心（二）照相机标定（三）以平面和标记物进行姿态估计（四）增强现实（1）PyGame和PyOpenGL（2）从照相机矩阵到OpenGL格式（3）在图像中放置虚拟物体（4）综合集成（5）载入模型（一）针孔照相机模型（1）照相机矩阵（2）三维点的投影（3）照相机矩阵的分解（4）计算...

多视图几何（一）外极几何（1）一个简单的数据集（2）用matplotlib绘制三维数据（3）计算F：八点法（4）外极点和外极线（二）照相机和三维结构的计算（1）三角剖分（2）由三维点计算照相机矩阵（3）由基础矩阵计算照相机矩阵（三）多视图重建（1）稳健估计基础矩阵（2）三维重建示例（3）多视图的扩展示例（四）立体图像（一）外极几何（1）一个简单的数据集（2）用matplotlib绘制三维数据...

图像聚类（一）K-means聚类（1）Scipy聚类包（2）图像聚类（3）在主成分上可视化图像（4）像素聚类（二）层次聚类（三）谱聚类（一）K-means聚类（1）Scipy聚类包（2）图像聚类（3）在主成分上可视化图像（4）像素聚类（二）层次聚类（三）谱聚类...

图像搜索（一）基于内容的图像检索（二）视觉单词（三）图像索引（1）建立数据库（2）添加图像（四）在数据库中搜索图像（1）利用索引获取候选图像（2）用一幅图像进行查询（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（1）用CherryPy创建web应用（2）图像搜索演示程序（一）基于内容的图像检索（二）视觉单词（三）图像索引（1）建立数据库（2）添加图...

图像内容分类（一）K邻近分类法（KNN）（1）一个简单的二维示例（2）用稠密SIFT作为图像特征（3）图像分类：手势识别（二）贝叶斯分类器（三）支持向量机（1）使用LibSVM（2）再论手势识别（四）光学字符识别（1）训练分类器（2）选取特征（3）多类支持向量机（4）提取单元格并识别字符（5）图像校正（一）K邻近分类法（KNN）（1）一个简单的二维示例（2）用稠密SIFT作为图像特征（3）...

图像分割（一）图割（Graph Cut）（1）从图像创建图（2）用户交互式分割（二）利用聚变进行分割（三）变分法图像分割在数字图像处理时也提到过，图像分割是将一幅图像分割成有意义区域的过程。 这些区域可以是图像的前景和背景或者图像中一些单独的对象。这些区域可以利用一些诸如颜色、边界或近邻相似性等特征进行构建。（一）图割（Graph Cut）图像分割有以下五种分割方法：基于阈值 的分割方法...

OPENCV（一）OpenCV 的 Python 接口（二）OpenCV 基础知识（1）读取和写入图像（2）颜色空间（3） 显示图像及结果（三）处理视频（1）视频输入（2）将视频读取到 NumPy 数组中（四）跟踪（1）光流（2）Lucas-Kanade算法（五）更多示例（1）图像修复（2）利用分水岭变换进行分割（3）利用霍夫变换检测直线（一）OpenCV 的 Python 接口OpenCV ...