模型实战（25）之 基于LoFTR深度学习匹配算法实现图像拼接

最新推荐文章于 2024-11-18 17:26:11 发布
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分类专栏： 人工智能 # 深度学习实战例程 文章标签： 深度学习 算法 人工智能 计算机视觉 opencv
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模型实战（25）之 基于LoFTR深度学习匹配算法实现图像拼接

  • 图像拼接在全景图、大图或者多目场景下经常会被使用，常用的方法有传统图像处理算法和深度学习直接获取对应点的算法
  • 传统图像处理算法过程繁琐，阈值少且整体算法结果对调参比较敏感，其主要通过形状、特征点等描述子对图像的特征进行总结，然后找出待拼接图中的公共特征在不同图像中对应的位置信息，比如可以通过模板匹配、特征点匹配计算相邻图像之间的位置偏移量进行图像拼接过程，也有的通过将图像从空域变到频域，通过FFT计算出在相位上的一个共性响应的最大值来确定最佳的对齐信息，但这些方法如果遇到重叠区域特征较少时表现结果很差
  • ‘基于深度学习的方法通过卷积提取图像中特征信息，模型结构中的网络层数及合理搭配可以达到一个较好的针对多场景图像并可以准确计算匹配特征点的目标
  • 本文总结如何通过LoFTR 进行图像拼接，算法整体流程： 输入图像 -> LoFTR图像匹配 -> 聚类精细特征点 -> 图像拼接与融合

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基于深度学习的图像全景拼接算法综述
Littro Innovations
12-20 2517
然而，仍然存在许多问题和挑战需要进一步解决，如特征提取的准确性和鲁棒性、拼接缝的处理、运算效率和计算资源消耗等。在图像拼接中，注意力机制可以用于提高特征提取的准确性和鲁棒性，进而提高拼接结果的准确性和鲁棒性。在RNN模型中，可以通过引入注意力机制来提高特征提取的准确性和鲁棒性，进而提高拼接结果的准确性和鲁棒性。本文将对基于深度学习的图像全景拼接算法进行综述，介绍不同算法的原理、优缺点和应用场景，并展望未来的研究方向。基于特征的算法通过提取图像中的特征点，并利用特征点之间的匹配关系进行图像配准和拼接。
【二.图像处理核心技术】【6.图像配准与拼接技术实战】
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03-15 68
你有没有遇到过这样的场景？用手机拍风景时，镜头装不下整片美景，只能左一张右一张地拍，最后想拼成一张全景图却无从下手。或者用无人机航拍时，几十张照片堆在电脑里，手动拼接费时费力。这时候，图像配准与拼接技术就能大显身手了！今天我们就从原理到代码，手把手带你搞懂这门核心技术，让你轻松实现“一键全景图”。简单来说，图像拼接就是把多张有重叠区域的图片，通过算法合成一张无缝全景图。举个例子，下面两张图有明显重叠部分，拼接后就能得到一张更广视角的图片：但别小看这个过程，背后可藏着五大核心步骤：举个栗子🌰：用SURF提取
基于深度学习Superpoint 的Python图像全景拼接（Python2）
08-29
博客连接https://blog.youkuaiyun.com/qq_33591712/article/details/84947829#comments 用superpoint方法代替surf提取图像特征，进行Python版本的图像拼接。
毕业设计：基于深度学习的视频图像拼接系统
Hai_Lang_IT的博客
04-12 2022
毕业设计：基于ORB的视频图像拼接系统通过结合深度学习和计算机视觉技术，实现了自动化的视频片段拼接和全景图像生成。我们使用ORB算法进行关键特征点提取和匹配，通过准确的图像配准和融合算法，将多个视频片段拼接成连贯的全景图像。为计算机毕业设计提供了一个创新的方向，结合了深度学习和计算机视觉技术，为毕业生提供了一个有意义的研究课题。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，提供了一个具有挑战性和创新性的研究课题。
《深度学习》OpenCV 图像拼接 原理、参数解析、案例实现
wx_AHao1004Y的博客
09-29 2743
图像拼接是指将多个图像拼接成一个大图像。在计算机视觉和图像处理领域，图像拼接常用于创建全景图像、创建大幅面照片、图像拼接等应用。import cv2import sysdef detectAndDescribe(image): # 函数用于gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将影色园片转换成死没图descriptor = cv2.SIFT_create() # 建立SIFT生成器。
【论文笔记】用于图像拼接的基于深度学习的图像矩形化算法
prask的博客
05-24 5490
图像拼接矩形化的目的是解决图像拼接后产生不规则边界的问题。现有的图像拼接矩形化方法通常分为两个阶段：第一个阶段是搜索一个初始网格，也就是在拼接图像上放置一个规则的网格，用来描述图像上每个点的位置；第二个阶段是优化一个目标网格，也就是在初始网格的基础上进行一些变形，使得网格边缘尽可能地与矩形边界对齐。然后，通过将拼接图像从初始网格变换到目标网格，就可以得到矩形图像。这个过程叫做网格变形或网格扭曲。
毕业设计：基于深度学习的全景图像拼接系统 人工智能 算法
Hai_Lang_IT的博客
02-15 3633
毕业设计：基于深度学习的全景图像拼接系统采用深度学习算法对多张图像进行特征提取和匹配，实现了全景图像的自动拼接。通过训练深度神经网络模型，系统能够学习到图像之间的空间关系和变换参数，从而精确地将图像拼接在一起。该系统可广泛应用于各种场景的全景图像拼接任务，有效提升了拼接的准确性和效率。为计算机毕业设计提供了一个创新的方向，结合了深度学习和图像处理技术，为计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生提供了一个具有挑战性和创新性的研究课题。
深度解析Transformer系列算法与实战应用
局部特征匹配是计算机视觉领域的核心技术之一，实战解读将介绍如何在实际应用中利用LoFTR等算法提取和匹配图像的局部特征，以解决现实世界的视觉问题。 14. 分割模型Maskformer系列 Maskformer系列模型是针对图像...
深度学习tensorflow-图像裁剪和拼接，测试图像过大
01-06
aim: 神经网络裁剪和拼接代码，用于测试图片过大，机器发生OOM的情况，图像处理(image processing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。图像处理技术一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。
基于深度学习的图像配准
计算机视觉大讲堂
09-07 5764
基于深度学习的图像配准技术
一种改进的基于深度学习的遥感影像拼接方法.pdf
08-19
一种改进的基于深度学习的遥感影像拼接方法.pdf
图像拼接的关键技术的研究与探讨
02-28
图像拼接技术你将一组存在重叠部分的图像序列进行空间匹配对准
【毕业设计】机器视觉的图像拼接算法研究与实现 - python 深度学习
caxiou的博客
11-16 1260
🔥 Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！🔥 对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大… 毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间，所以一旦发现问题，一定要提前准备，避免到后面措手不及，草草了事。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的新项目是🚩基于机器视觉的图像拼接算法🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：4分工作量：4分创新点：3分🧿。
探索图像拼接新境界：基于深度学习Superpoint的Python全景拼接工具
gitblog_09777的博客
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探索图像拼接新境界：基于深度学习Superpoint的Python全景拼接工具 【下载地址】基于深度学习Superpoint的Python图像全景拼接Python2 本资源文件提供了一个基于深度学习Superpoint方法的Python图像全景拼接实现。通过使用Superpoint方法代替传统的SURF（Speeded-...
图像拼接怎么样？
qq_46111316的博客
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图像拼接（image mosaic/image stitching）是一个日益流行的研究领域，他已经成为照相绘图学、计算机视觉、图像处理和计算机图形学研究中的热点。图像拼接解决问题的一般式，是通过对齐一系列空间重叠的图像，构成一个无缝、高清晰的图像，它具有比单个图像更高的分辨率和更广的视野。 图像拼接的历史较长，简单来说，图像处理的工作很像我们小时候玩的拼图，唯一的区别在于拼图之间是不存在重叠区域的，而我们想要通过计算机去处理图像，得到一个更大视野的拼接图，就需要图像之间具有一定的重叠区域，从这里我们也可以
DeepMatching文献总结：图像拼接、图像匹配、图像检索
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沈春旭的博客
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1. 导读 结合（卷积）神经网络的测度学习，适用于图像拼接image stitching、图像立体匹配 image stereo matching、图像检索image retrieval。 当前三个方向都非常火热，落地项目也很多。 文献主要来源于实验室师兄galad-loth维护的DeepMatching：https://github.com/galad-loth/DeepMatch。因为我也...
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论文题目：Hybrid LSTM and Encoder-Decoder Architecture for Detection of Image Forgeries论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8626149(ppt已制作完成，聊天框输入“混合LSTM”)解读LSTMEnDec：cnn网络与长短时记忆网络相结合，双流结构(与双...
基于深度学习Superpoint 的Python图像全景拼接
12-04 2486
参考 https://github.com/kushalvyas/Python-Multiple-Image-Stitching https://github.com/MagicLeapResearch/SuperPointPretrainedNetwork https://github.com/syinari0123/SuperPoint-VO 用superpoint方法代替surf提取图像特征，进行Python版本的图像拼接。匹配效果很好，只是python没有图像拼接的需要的光束平差法，融合，曝光补偿模
【深度图像拼接学习2】Unsupervised Deep Image Stitching: Reconstructing Stitched Features to Images文章初读
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resolution分辨率不对齐eliminate删除artifact伪影变形作者在abstract中共介绍了以下3部分：1. traditonal and supervised learning 存在的问题：前者极其依赖feature detection（特征检测），且对于低分辨或低特征场景下效果不好。后者因为labeled data的 lack 所以发展一直受限。2.介绍了网络架构以及作者在内部的创新：这是一个two-stage的网络，第一阶段主要进行一个粗对齐。
ORB图像特征匹配与拼接算法实现
### 基于ORB的图像匹配与拼接算法程序源码知识点解析 #### 标题解析 标题中提到的关键词包括“ORB”、“图像匹配”、“拼接算法”、“程序源码”、“C”和“Opencv”。这些关键词揭示了文件内容的主要构成和技术...
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