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  • 图像拼接

    图像拼接技术是计算机视觉和数字图像处理领域中一个研究的重点。图像拼接是指将描述同一场景的两张或者多张有重叠区域的图像,通过图像配准和图像融合技术拼接成一幅大场景全新图像的过程。但由于图像灰度差异等原因,拼接后的图像很容易出现亮度差异和拼接接缝,所以在图像拼接后需要进行图像融合,使拼接后的图片看起来自然准确。图像融合意义图像融合是指:在确定参考图像与拼接图像的几何变换关系之后,接着将待拼接图像的像素点投影到参考图像坐标系中图像融合方法分类在图像拼接中,图像融合主要用来将拼接后得到的图像重叠部分进行融合,使图像在视觉上保持一致性图像拼接需要从待拼接图像中检测出重叠部分才能进行拼接,这需要对待拼接图像提取关键信息从而确定图像的拼接部分。基于空间域的图像拼接可以进一步划分为基于区域的图像拼接和基于特征的图像拼接。
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  • 图像拼接

    with Global and Local Alignment International Conference on Computer Vision , 1998 , 48 (2) :953本文针对图像序列做全景拼接本文的三个改进的地方performing registration in the input image’s coordinate system (we call such mosaics rotational mosaics)2)对于多图像拼接问题对所有图像序列进行一次整体的对齐,以便解决累积对齐误差3) any deviations from the pure parallax-free motion model or ideal pinholeeach input image so as to reduce the misregistration整个算法的流程如下: 1)使用 rotational motion model 我们得到一个初步的整体拼接图2)使用 global alignment (block adjustment) 对所有图像的整体拼接误差优化调整 3) local alignment (deghosting) algorithm
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  • OpenCV 实现多张图像拼接

    图像拼接Stitch模块算法流程与代码使用介绍拼接算法OpenCV中从2.4.x版本之后多出来一个新的模型 图像拼接,该模块通过简单的高级API设置,可以获得比较好的图像拼接效果,OpenCV官方提供了一个高度集成的API函数 Stitcher,只要两行代码就可以得到一个很好的拼接图像。但是很多人按照官方的例子开始拼接自己的图像,就是各种掉坑,各种拼接都不出结果,想跟跟上面一样简单的调用两句代码完成几乎是个梦,其实这个API里面有很多参数设置,这个在官方的演示当中都没有详细交代,stitching可见图像拼接是一个很复杂的算法,是由一系列的基础算法构成,这些基础算法如果你不是很了解,其实很难实现自己的图像拼接,这其中影响拼接算法stitch工作最常见几个算法子模块为: 特征发现与描述子常见的特征可以选择代码演示另外在拼接的时候可以设置不同warper,这样会对拼接之后的图像生成不同效果,常见的效果包括 鱼眼相机环视(平面曲翘)默认图示分别如下:???
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  • OpenCV 实现多张图像拼接

    图像拼接Stitch模块算法流程与代码使用介绍拼接算法OpenCV中从2.4.x版本之后多出来一个新的模型 图像拼接,该模块通过简单的高级API设置,可以获得比较好的图像拼接效果,OpenCV官方提供了一个高度集成的API函数 Stitcher,只要两行代码就可以得到一个很好的拼接图像。但是很多人按照官方的例子开始拼接自己的图像,就是各种掉坑,各种拼接都不出结果,想跟跟上面一样简单的调用两句代码完成几乎是个梦,其实这个API里面有很多参数设置,这个在官方的演示当中都没有详细交代,stitching可见图像拼接是一个很复杂的算法,是由一系列的基础算法构成,这些基础算法如果你不是很了解,其实很难实现自己的图像拼接,这其中影响拼接算法stitch工作最常见几个算法子模块为: 特征发现与描述子常见的特征可以选择代码演示另外在拼接的时候可以设置不同warper,这样会对拼接之后的图像生成不同效果,常见的效果包括 鱼眼相机环视(平面曲翘)默认图示分别如下:???
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  • OpenCV图像拼接改进算法之完美拼接

    前言概述之前写了两篇文章分别是图像单应性矩阵变换与图像拼接,图像拼接中使用单应性矩阵实现图像特征对齐,从而为图像拼接特别是无缝拼接打下基础,看一下上一篇我的图像拼接效果如下:?最终改进之后的两张图像拼接效果如下:?是不是一个完美的无缝图像拼接我说了不算,大家说了算,欢迎留言反馈!拼接阶段融合,要有好的图像融合算法支持,别提金字塔融合,速度太感人了,所以最好一层搞定,间隔权重采样是个好方法。之前的实现中图像对齐跟配准做的不错,就是最后的拼接效果不好,所以要改进图像融合,实现无缝融合。OpenCV单应性矩阵发现参数估算方法详解 单应性矩阵应用-基于特征的图像拼接
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  • OpenCV常用图像拼接方法(一) :直接拼接

    OpenCV常用图像拼接方法将分为四部分与大家分享,这里是第一种方法,欢迎关注后续。 OpenCV常用图像拼接方法(一) :直接拼接,俗称硬拼,就是简单的将两张图片合并成一张大图。方法比较简单,这里直接上代码: 01_Combine_Two_Images.cpp 环境 VS2017 + OpenCV4.4.0 功能介绍:用于将两张图片拼接成一张大图(以左右拼接为例),俗称的硬拼方法
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  • OpenCV常用图像拼接方法(二) :基于模板匹配拼接

    OpenCV常用图像拼接方法(二) :基于模板匹配的图像拼接。基于模板的图像拼接特点和适用范围:图像有重合区域,且待拼接图像之间无明显尺度变化和畸变。常用实例:两个相邻相机水平拍摄图像拼接。优点:简单、快速(相比于SIFT特征匹配拼接)。 这里没有找到较好的实例图片,所以仍使用上一篇文章中的图片,截取如下两部分ROI作为待拼接图像。? 待拼接图①: ? 待拼接图②:?思路:在图①中截取部分公共区域ROI作为模板,利用模板在图②中匹配,得到最佳匹配位置后计算X和Y方向需要平移的像素距离,将图②对应的拼接到大图中。如下,模板为青色区域:?部分代码和效果如下: Image_Stitch_With_Matchtemplate.cpp 环境VS2017 + OpenCV4.4.0 功能:基于模板匹配的图像拼接 特点:图像有重合区域,且待拼接图像之间无明显尺度变换和畸变
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  • 图像拼接--Seam-Driven Image Stitching

    https:blog.csdn.netzhangjunhitarticledetails83014744 缝合线驱动的图像拼接 Seam-Driven Image Stitching Eurographics上图对比了 传统图像拼接方法 和 缝合线驱动的图像拼接Traditional image stitching: 传统图像拼接方法流程如下: 首先对输入图像进行特征点提取,然后是特征点匹配,因为 non-planar上图左边的四张图像是输入图像,同一个场景,不同时间段拍摄的,现在我们希望合成一张图像,希望是所有人都微笑面对相机,就是希望把四张输入图像中最好的部分都包含进来。这里我们使用不同颜色的画笔来人工标记出合成图像中必须包含的部分。有了这个人工输入信息,我们使用 Graph Cut 算法 自动找出最佳 缝合线Seam-Driven Image Stitching 缝合线驱动的图像拼接: 对输入图像进行特征点提取,然后是特征点匹配,
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  • 图像拼接--Parallax-tolerant Image Stitching

    本文提出了一个 parallax-tolerant 图像拼接方法。本文提出的方法基于以下观察:对于图像拼接来说,我们不需要对整个重叠区域进行完美的图像对齐。3 Parallax-tolerant Image Stitching 本文采用一种常见的图像拼接流程。对于图像拼接,尽管我们说不需要对整个重叠区域进行精确对齐,但是希望可以对尽可能大的区域进行对齐。同样这个思路也没有考虑图像内容对图像拼接的影响。对于拼接,显著图像特征如边缘应该被很好的对齐,而图像区域如天空则不需要被精确对齐。我们解决上述问题思路如下:第一,我们基于图像 edges 检测对齐质量 而不是直接基于原始图像数据。第二,我们只评估 homography 多适合拼接。
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  • OpenCV图像拼接函数vconcat()&hconcat()

    OpenCV图像直接拼接方法下面链接已做介绍,OpenCV常用图像拼接方法(一) :直接拼接 ,只是这次我们将使用现成的函数实现,它们是vconcat()和hconcat(),当然也有一些细微差异。vconcat()---垂直方向拼接,要求待拼接图像有相同的宽度; hconcat()---水平方向拼接,要求待拼接图像有相同的高度。这里的区别可以明显看出,上次介绍的直接拼接方法是自定义最终拼接图像的大小,所以对待拼接图像的尺寸没有要求。但是使用vconcat()和hconcat()拼接则要求待拼接图像有相同的宽度或高度。两种方法对于相同的待拼接图像,耗时差异不大(笔者做过对比),所以如果你的待拼接图像宽度或高度满足要求时,可以直接使用vconcat()和hconcat(),既简单又方便。hconcat(vImgs, result); 水平方向拼接 imwrite(result.jpg, result); return 0;} 拼接结果: ??
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  • 图像拼接--Robust image stitching with multiple registrations

    Robust image stitching with multiple registrations ECCV2018 本文使用多个 registrations 来增强图像拼接的效果标准的图像拼接流程一般为image transformation, and homography for a line-preserving image transformation.);2)经过 image warp,将图像1.2 Problem formulation and our approach 问题的描述以及解决方法 这里我们采用常用的图像拼接表示方式,sometimes called perspective stitchingor a flat panorama ,将图像 1 作为基准图像,然后将图像2变换到基准图像坐标系下面,再讲内容叠加到图像1上面这里我们不是只送一个 warped ω(I1 ) 到后续步骤 seamfinding phase 里,我们提取一组 多个 warping ω 1 (I1 ),…,ω N (I1 ),其中每个 warping ωi(I1) 只负责对齐 两个图像中的某一个区域。
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  • 41. 图像特征点、投影变换与图像拼接

    全景拼接图像视角范围360x180°全景拼接是通过先拍摄不同视角的多张图像,然后将它们拼接而成的:?那么,像下面这样几个视角拍摄的图像,我们是不是直接拼接平移这些图像然后拼接就可以了呢??多个视角拍摄的图像很显然,不管我们是把左边的图像摆在上面,还是把右边的图像摆在上面,都会观察到“对不齐”的现象(看看中间栏杆的断裂缝):?仅仅平移图像拼接时会对不齐那应该怎么办呢?图像扭曲中介绍的图像的Warping技术。适当的Warp图像然后再做拼接,能够使得我们得到完美的全景图像:?Warping是一种改变图像像素位置的技术?下面是同样两张图像,三种不同变换形式的拼接结果,可以看到投影变换的结果是最自然正确的:?投影变换不仅仅用于全景拼接,我们还可以使用它来做视角变换,比如把正视图变换为俯视图或侧视图:?而在全景拼接中,假如我们要把在不同相机中心位置拍摄的图像通过投影变换拼接到一起时,会怎么样呢?比如下图,我们要将图像平面1和2通过投影变换到绿色线表示的共同平面上去,从而实现拼接,此时会怎样呢??
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  • Python自动识别多个不完整图像拼接为完整图像

    功能描述:首先把一个图像水平切分为多个不完整的图像(宽度相同),然后再把这些图像上下拼接起来,还原为原来的图像。如果原始图像各部分非常相似,拼接有可能会有误差,不过这是正常的。测试图像:?参考代码:?拼接结果:?
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  • 计算机视觉方向简介 | 图像拼接

    作者戴金艳,公众号:计算机视觉life, 编辑部成员.首发原文链接计算机视觉方向简介 | 图像拼接简介图像拼接是将同一场景的多个重叠图像拼接成较大的图像的一种方法,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。通常用到五个步骤:?methods) 图像变形 Warping:图像变形是指将其中一幅图像的图像重投影,并将图像放置在更大的画布上。最后进行拼接,得到最终的输出拼接图像。在拼接时,检查场景每帧中的每个像素是否属于扭曲的第二帧。如果是,则为该像素分配来自第一帧的对应像素的值。SIFT算法既具有旋转不变性,又具有尺度不变性。计算单应矩阵单应矩阵估计是图像拼接的第三步。在单应矩阵估计中,不属于重叠区域的不需要的角被删除。采用RANSAC算法进行单应。
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  • 单应性矩阵应用-基于特征的图像拼接

    前言前面写了一篇关于单应性矩阵的相关文章,结尾说到基于特征的图像拼接跟对象检测中单应性矩阵应用场景。得到很多人留言反馈,让我继续写,于是就有这篇文章。思路这里是两张图像的拼接,多张图像与此类似。主要是应用特征提取模块的AKAZE图像特征点与描述子提取,当然你也可以选择ORB、SIFT、SURF等特征提取方法。匹配方法主要是基于暴力匹配FLANN+KNN完成,图像对齐与配准通过RANSAC跟透视变换实现,最后通过简单的权重图像叠加实现融合、得到拼接之后得全景图像。5.单应性矩阵图像对齐6.创建融合遮罩层,准备开始融合7.图像透视变换与融合操作8.输出拼接之后的全景图关键代码 在具体代码实现步骤之前,先说一下软件版本 -VS2015-OpenCV4.2-Windows最终拼接的全景图如下:?想知道如何改进这个输出结果,让输出结果融合的根据自然与真实,请听下回再说吧!过年了终于有点时间写点干货回报一下大家!请大家多多支持!多多反馈!
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  • 图像拼接--A multiresolution spline with application to image mosaics

    to image mosaics 《Acm Trans on Graphics》 , 1983 , 2 (4) :217-236本文主要介绍使用 Multiresolution Spline算法来消除图像拼接之间的痕迹applications of photomosaics is joining two images so that the edge between them is not visible 如下图所示:两个图像拼接线中间有一个明显痕迹term image spline to refer to digital techniques for making these adjustments.这里我们先描述一个简化版本的问题,一维信号拼接在拼接的邻域乘以一个权重系数,然后叠加两个图像(sum),这个算法的关键是 T 宽度的选择,宽度太小 消除痕迹不明显,仍有痕迹残留,宽度太大,会将边界附近的边缘特征削弱 If T is small compared这里我们将图像分解为多个 band-pass component images,在每个 band 中进行拼接,最后叠加所有 components以上就是 multiresolution spline 大致思路
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  • 图像分析

    计费概述,操作指引,产品优势,产品概述,应用场景,购买方式,欠费说明,退费说明,词汇表,简介,API 概览,请求结构,公共参数,签名方法 v3,返回结果,更新历史,图像标签,数据结构,错误码,车辆识别,商品识别,图像质量评估,公众人物识别,图像清晰度增强,恶心检测,不良行为识别,图片智能裁剪,接入与访问相关,计费与账单相关,功能与限制相关,其他相关,商品识别-微信识物版,联系我们,API 文档,计费概述,操作指引,产品简介,产品优势,产品概述,应用场景,购买指南,购买方式,欠费说明,退费说明,词汇表,简介,API 概览,调用方式,请求结构,公共参数,签名方法 v3,返回结果,更新历史,图像理解相关接口,图像标签,图像审核相关接口,数据结构,错误码,车辆识别,商品识别,图像质量检测相关接口,图像质量评估,公众人物识别,图像处理相关接口,图像清晰度增强,恶心检测,不良行为识别,图片智能裁剪,常见问题,接入与访问相关
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  • 图像拼接--Fish-Eye Lenses-Based Camera Calibration and Panoramic Image Stitching

    基于鱼眼相机的标定和图像拼接A.Geometric alignment stage 几何对齐阶段 首先进行离线相机标定,基于文献【9】中算法,使用鱼眼相机拍摄标定棋盘,然后计算相机的内外参数 ,基于得到的相机参数,对图像进行校正 ?接下来一步就是将标定后的图像进行坐标系变换,将其视角变换到鸟瞰图视角 bird’s eye view , 通过对两个图像重叠区域进行特征点配对计算 homography matrix H, 有了这个 homographymatrix H 我们就可以进行图像视角变换 SURF 特征点提取及配对, opencv 中的 homography estimation algorithm with RANSAC?拼接图合成将所有图像变换到同一视角,然后使用 基于SURF 特征点配对的图像拼接 合成最终的拼接图 ??
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  • 图像拼接--Seam Carving for Content-Aware Image Resizing

    Seam Carving for Content-Aware Image Resizing 智能图像缩放 ACM Transactions on graphics (TOG). Vol. 26.ACM, 2007 https:github.comdanasilverseam-carving https:github.comvivianhyleeseam-carving图像拼接里的 seam cuttingcontent-aware resizing of images 对于缩小图像 image reduction:seam selection ensures that while preservingstructure, we remove more of the low energy pixels and fewer of the high energy ones 多缩减低能量像素,少缩减高能量像素对于放大图像The Operator Our approach to content-aware resizing is to remove pixels in a judicious manner 如何智能的图像进行缩放
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