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RSS订阅原创 python计算机视觉-BOF图像检索
BOF图像检索图像检索基本概述Bag of words模型Bag of features （BOF）BOF算法流程提取图像特征训练字典图片直方图表示实现BOF图像检索代码运行结果图像检索基本概述从20世纪70年代开始，有关图像检索的研究就已开始，当时主要是基于文本的图像检索技术(简称TBIR)，利用文本描述的方式描述图像的特征，如绘画作品的作者、年代、流派、尺寸等。到90年代以后，出现了对图像的内容语义，如图像的颜色、纹理、布局等进行分析和检索的图像检索技术，即基于内容的图像检索(简称CBIR)技术。
2021-06-06 12:53:41
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原创 python相机标定的原理及实现
参考文档 原理简介相机坐标系转换到图像坐标系世界坐标系转换到图像坐标系径向畸变切向畸变相机标定实现代码结果原理简介摄像机标定(Camera calibration)简单来说是从世界坐标系换到图像坐标系的过程，也就是求最终的投影矩阵P的过程。基本的坐标系：世界坐标系；相机坐标系；图像坐标系；一般来说，标定的过程分为两个部分：第一步是从世界坐标系转换为相机坐标系，这一步是三维点到三维点的转换，包括 R，t （相机外参）等参数；第二步是从相机坐标系转为图像坐标系，这一步是三维点到二维点的转换，包括
2021-05-23 17:37:44
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原创 python计算机视觉-图像全景拼接
这里写目录标题1.创建全景图1.2 RANSAC1.3 稳健的单应性矩阵估计1.2 拼接图像1.创建全景图在同一位置（即图像的照相机位置相同）拍摄的两幅或者多幅图像是单应性相关的。我们经常使用该约束将很多图像缝补起来，拼成一个大的图像来创建全景图像。1.2 RANSACRANSAC 是“RANdom SAmple Consensus”（随机一致性采样）的缩写。该方法是用来找到正确模型来拟合带有噪声数据的迭代方法。给定一个模型，例如点集之间的单应性矩阵，RANSAC 基本的思想是，数据中包含正确的点和
2021-04-25 18:31:28
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原创 Python计算机视觉编程第三章 图像到图像的映射
这里写目录标题1.单应性变换1.1线性变换1.2仿射变换2.图像扭曲2.1图像中的图像2.2对三角形区域进行仿射变换1.单应性变换单应性变换是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示。单应性变换具有很强的实用性，比如图像配准，图像纠正和纹理扭曲，以及创建全景图像，我们将频繁的使用单应性变换。本质上，单应性变换H，按照下面的方程映射二维中的点（齐次坐标意义下）：或者对于图像平面内（甚至是三维中的点，后面我们会介绍到）的点，齐次坐标是个非常有用的表示
2021-04-10 21:02:55
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原创 python计算机视觉编程第二章 局部图像描述子
文章目录1.Harris角点检测1.1在图像间寻找对应点2.sift描述子2.1兴趣点2.2描述子2.3检测感兴趣点2.4描述子匹配1.Harris角点检测Harris角点检测算法（也称Harris&Stephens角点检测器）是一个极为简单的角点检测算法。该算法的主要思想是，如果像素周围显示存在多于一个方向的边，我们认为该点为兴趣点。该点就称为角点。我们把图像域中点x上的对称半正定矩阵MI=MI(x)定义为：其中∇I为包含导数Ix和Iy的图像梯度。由于该定义，MI的秩为1，特征值为λ1=|
2021-03-28 17:23:46
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原创 python图像基本操作与处理（直方图，均衡化，高斯滤波）（一）
文章目录1.直方图1.1基本原理1.2绘制直方图2.直方图均衡化2.1基本原理2.2实现直方图均衡化3.高斯滤波3.1基本原理3.2实现高斯滤波1.直方图1.1基本原理1.2绘制直方图2.直方图均衡化2.1基本原理2.2实现直方图均衡化3.高斯滤波3.1基本原理3.2实现高斯滤波...
2021-03-27 14:06:57
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空空如也
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