<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[qq_44818951的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44818951</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; qq_44818951]]></copyright><item><title><![CDATA[基于BOF图像检索]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44818951/article/details/117626697</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44818951/article/details/117626697</guid><author>qq_44818951</author><pubDate>Sun, 06 Jun 2021 15:22:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录一、相关及基本原理1、BOW(Back of Word)与BOF（Back of Feature）(1)BOW①背景介绍② 一幅图像的BoW表示③基本流程（2）BOF①基本流程②流程涉及相关方法概念a.K-means方法b.TF-IDFc.倒排表二、实现代码及结果分析1.实现代码（1）生成sift文件和词汇字典（2）生成导入数据库（3）进行图像检索2.测试图片数据集3.运行结果4.结果分析5.遇到的问题
一、相关及基本原理
1、BOW(Back of Word)与BOF（Back of Feature）]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[利用python语言进行相机标定]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44818951/article/details/117195527</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44818951/article/details/117195527</guid><author>qq_44818951</author><pubDate>Sun, 23 May 2021 16:40:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[利用python语言进行相机标定
目录利用python语言进行相机标定一、相机标定相关原理1.相机标定简介2.坐标映射2.1图像坐标系1）图像坐标系(Pixel coordinate system)2）成像平面坐标系(Retinal coordinate system)3）摄像机坐标系(Camera coordinate system)4）世界坐标系(World coordinate system)二、相机标定算法流程1.镜头畸变1.1径向畸变1.2切向畸变2.相机标定算法求解外参内参和单应矩阵关系求解（张]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[利用python语言实现多张图像拼接]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44818951/article/details/116073137</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44818951/article/details/116073137</guid><author>qq_44818951</author><pubDate>Sun, 25 Apr 2021 19:16:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录图像映射与全景拼接图像拼接基本原理图像拼接基本流程图像拼接代码测试结果分析
图像映射与全景拼接
图像拼接基本原理
图像拼接基本流程
图像拼接代码测试
结果分析

]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python图片三角仿射（接上一篇）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44818951/article/details/115607209</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44818951/article/details/115607209</guid><author>qq_44818951</author><pubDate>Sun, 11 Apr 2021 21:48:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[python进行分段三角仿射
目录python进行分段三角仿射基本概念运行代码一、选取坐标点生成txt文件二、三角仿射方法函数三、调用结果分析
基本概念
三角形图像块的仿射扭曲可以完成角点的精确匹配。分段仿射扭曲。给定任意图像的标记点，通过将这些点进行三角剖分，然后使用仿射扭曲来扭曲每个三角形，我们可以将图像和另一幅图像的对应标记点扭曲对应。
运行代码
一、选取坐标点生成txt文件
首先我们需要选取被仿射图像的位置坐标。
这里利用到了OpenCV里面利用鼠标点击获取像素坐标写成txt文件的方法
import]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[利用python语言进行图像的映射变换]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44818951/article/details/115457079</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44818951/article/details/115457079</guid><author>qq_44818951</author><pubDate>Tue, 06 Apr 2021 22:58:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[利用python语言进行图像的映射，仿射，扭曲变换
目录利用python语言进行图像的映射，仿射，扭曲变换图像到图像的映射映射相关原理一、单应性变换1、概念解释及应用2、计算原理二、仿射变换图像扭曲例一（运行代码+结果+分析）例二（运行代码+结果+分析）
图像到图像的映射
映射相关原理
一、单应性变换
1、概念解释及应用
单应性变换，可简单理解为用来描述物体在世界坐标系和像素坐标系之间的位置映射关系，对应的变换矩阵称为单应性矩阵。
单应性在计算机视觉中的应用
单应性在图像校正、图像拼接、相机位姿估计、视觉S]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[利用python语言进行图像特征匹配及地理标记图像匹配]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44818951/article/details/115270859</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44818951/article/details/115270859</guid><author>qq_44818951</author><pubDate>Sat, 27 Mar 2021 23:58:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[利用python语言进行图像特征匹配及地理标记图像匹配
目录利用python语言进行图像特征匹配及地理标记图像匹配一、相关概念及原理流程1.Harris角点检测①Harris角点简介②数学表达③角点检测2.SIFT算子引言①SIFT算子的特点②SIFT可以解决的问题③SIFT算法实现步骤（☆）二、图像特征匹配（一）实现代码（二）运行结果结果展示①特征点检测②特征匹配结果二、地理标记图像匹配（一）实现代码（二）运行结果（三）结果分析
一、相关概念及原理流程
1.Harris角点检测
①Harris角点简介
人]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[利用Python语言进行简单的数字图像处理（直方图、均衡化、高斯滤波）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44818951/article/details/114538510</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44818951/article/details/114538510</guid><author>qq_44818951</author><pubDate>Mon, 08 Mar 2021 17:50:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[利用Python语言进行简单的数字图像处理（直方图、均衡化、高斯滤波）
一、 利用Python语言绘制直方图
基本原理
图像直方图为反映一幅图像中各灰度级与各灰度级像素出现的频率之间的关系图。
PIL (Python Imaging Library)图像库提供了很多常用的图像处理及很多有用的图像基本操作。PIL库下载地址链接: link.
实现
原图片

(课本代码）
from PCV.tools import imtools
from PIL import Image
 # 添加中文字体支持
from m]]></description><category></category></item></channel></rss>