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RSS订阅原创 python计算机视觉 图像分割
from pygraph.classes.digraph import digraph from pygraph.algorithms.minmax import maximum_flow gr = digraph() gr.add_nodes([0,1,2,3]) gr.add_edge((0,1), wt=4) gr.add_edge((1,2), wt=3) gr.add_edge((2,...
2019-06-11 15:36:00
253
原创 不同图像对的基础矩阵
代码实现SFM的特征提取与匹配 先求两张图的基础矩阵 代码如下： #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[1]: from PIL import Image from numpy import * from pylab import * import numpy as np from imp import reload # In[2]: imp...
2019-04-17 22:47:23
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原创 基础矩阵的原理介绍
基础矩阵是对极几何的代数表达方式。 （当使用两个相机在不同位置对同一场景进行拍摄时，为了描述两幅图像之间的关系，引入对极几何。对极几何是两幅图像之间，两幅图像上的匹配点与以基线（连接两摄像机中心的直线）为轴的平面束的交的几何。） 基础矩阵描述了图像中任意对应点 x↔x’ 之间的约束关系。 可用于：• 简化匹配• 去除错配 ...
2019-04-17 21:37:37
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原创 全景拼接
全景拼接的主要流程： 1.选图，两张图的重叠区域不能太小，才能保证有足够的角点匹配 2.读入两张图片并分别提取SIFT特征 3.利用RANSAC算法筛选匹配点并计算透视变换矩阵，利用透视变换完成两幅图像的拼接，循环这个流程迭代所有图像就可以完成多张图像的全景图拼接。 以下为书中的官网代码： from pylab import * from numpy import * from PIL imp...
2019-04-08 17:44:39
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原创 python图像局部描述符
在过去的十年间，最成功的图像局部描述子之一是尺度不变特征变换(SIFT),它是由David Lowe发明的。SIFT在2004年由Lowe完善并经受住了时间的考验。 SIFT的全称是Scale Invariant Feature Transform，尺度不变特征变换，由加拿大教授David G.Lowe提出的。SIFT特征对旋转、尺度缩放、亮度变化等保持不变性，是一种非常稳定的局部特征。 1 .S...
2019-03-17 22:54:37
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原创 基于pycharm的python计算机视觉图像处理（直方图、高斯滤波、直方图均衡化）
打开pycharm 我们可以先将实验中所需要的库安装好： 打开点击files中的settings 跳出一个弹窗后，选中project interpreter，接着点击界面右边的加号。 在搜索框中输入要添加的库名，随后点击install package开始安装库。 将前置条件准备好之后 创建新的.py文件 开始进行实验 1,.图像轮廓和直方图 图像轮廓线和图线等高线。在画图像轮廓前需要转换为灰...
2019-03-07 20:49:59
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原创 python-openCV配置（windows ×86-64）
明晚更新 功能快捷键 撤销：Ctrl/Command + Z 重做：Ctrl/Command + Y 加粗：Ctrl/Command + B 斜体：Ctrl/Command + I 标题：Ctrl/Command + Shift + H 无序列表：Ctrl/Command + Shift + U 有序列表：Ctrl/Command + Shift + O 检查列表：Ctrl/Command + S...
2019-03-05 23:15:53
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空空如也
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