qq_51307413的博客

简单的说便是从图片检索数据库中检索出满足条件的图片，图像检索技术的研究根据描述图像内容方式的不同可以分为两类：一类是基于文本的图像检索技术，一类为基于内容的图像检索技术。它最早用于对于文章内容的检索，原理是将文本看作是单词的集合，不考虑其中的语法，上下文等等。通过建立词典，对每个单词出现次数进行统计，以便得到文本内容的分类。计算机视觉的专家从中获得灵感，将其用于图像的检索中，就有了Bag Of Features。BOW(Bag of Feature)是一种图像特征提取方法，它借鉴了文本分类的思路（Bag o

特征匹配，图像映射，相机标定，多视图几何，图像搜索，图像分割

1.什么是相机标定2.相机标定数学坐标分析3.镜头畸变对成像的影响4.相机标定常用方法1. 传统相机标定法2.主动视觉相机标定法3. 相机自标定法5.基于Opencv相机标定实现6.总结1.什么是相机标定所谓的相机标定就是将外界世界的坐标信息转化为计算机（自带相机/摄像头）可以理解的“距离”，将世界坐标系转换到相机坐标系。我们可以理解为从一个坐标系转换到另一个坐标系所需要的转换关系就是相机标定。简单地说：A=F(B)，其中F()就是相机标定要做的工作。 通俗地讲，例如：我和你在世界坐标系（平常我们所说.

一、图像拼接介绍图像拼接技术就是将数张有重叠部分的图像（可能是不同时间、不同视角或者不同传感器获得的）拼成一幅无缝的全景图或高分辨率图像的技术。图像拼接在医学成像、计算机视觉、卫星数据、军事目标自动识别等领域具有重要意义。图像拼接的输出是两个输入图像的并集。图像配准（image alignment）和图像融合是图像拼接的两个关键技术。图像配准是图像融合的基础,而且图像配准算法的计算量一般非常大,因此图像拼接技术的发展很大程度上取决于图像配准技术的创新。早期的图像配准技术主要采用点匹配法,这类方法速度慢、

一、Harris角点算法Harris算法原理基本思想：如果像素周围显示存在多于一个方向的边，就认为该点为兴趣点，也称改点为角点。Harris角点检测器可以给出图像中检测到兴趣点，但它并没有提供在图像间对兴趣点进行比较的方法，我们需要在每个角点添加描述子，以及对这些描述子进行比较，在图像中搜索有价值的特征点时，使用角点是一种不错的方法。 角点是很容易在图像中定位的局部特征， 并且大量存在于人造物体中（例如墙壁、 门、 窗户、 桌子等产生的角点）。 角点的价值在于它是两条边缘线的接合点， 是一种二维特征，

直方图直方图基本原理什么是直方图呢 ？通过直方图我们可以对整幅图像的灰度分布有一个整体的了解。直方图的 x 轴是灰度值（ 0 到 255）， y 轴是图片中具有同一个灰度值的像素点的数目。关于直方图的重要函数解释cv2.calcHist () 可以帮助我们统计一幅图像的直方图。cv2.calcHist(images; channels; mask; histSize; ranges[; hist[; accumulate]])images: 原图像（图像格式为 uint8 或 float32）