左右拼接也就是第二维度拼接。使用的是hstack方法，给它传递的是需要拼接的数组所组成的元组。这样我们就拼接出上下两部。
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。
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。
文章更新: 20160918 初次成文 应用名称:PPIICC 应用包名:bos.consoar.imagestitch 备注说明:部分功能需Root权限 我们经常可以在微博或者贴吧中看到一些手机截图，但是与普通的手机截图不同，他们的截图看起来"非常长"，我们通常把这种截图叫做"长截图"。 这样的截图第一是免去了观者左右滑动切换图片的麻烦，观者只需要上下滑动图片即可流畅地看完整个截图。第二是省去了发布者发布图片时对图片的排序工作。第三，似乎也是最重要的，长截图看起来很酷炫。 部分机型的
上一次使用了text_renderer尝试生成类似于银行卡的数据，但是实际下来效果并不好，我分析了一下原因：
今天要搞定的验证码属于现在使用非常多的验证码的一种类型---极验证滑动验证码，关于这个验证码的详细说明查阅他的官网，https://www.geetest.com/ 把验证码做到这个地步，必须点赞了。
本文实例为大家分享了python opencv进行图像拼接的具体代码，供大家参考，具体内容如下
数据检测、筛选、处理是特征工程中比较常用的手段，常见的场景最终都可以归类为矩阵的处理，对矩阵的处理往往会涉及到
对于矩阵的处理没有趁手的兵器可不行，python中比较强大的库numpy与pandas是最常用的两种。主要使用的函数有，np.vstack, np.hstack, np.where, df.loc, heapq.nlargest。这几个方法的应用已经基本上满足矩阵处理的大部分需求。本文将引入四个业务场景来介绍以上矩阵处理方法。
1.RANSAC算法介绍 RANSAC算法的基本假设是样本中包含正确数据(inliers，可以被模型描述的数据)，也包含异常数据(outliers，偏离正常范围很远、无法适应数学模型的数据)，即数据集中含有噪声。这些异常数据可能是由于错误的测量、错误的假设、错误的计算等产生的。同时RANSAC也假设，给定一组正确的数据，存在可以计算出符合这些数据的模型参数的方法。
sharp 是 Node.js 平台上相当热门的一个图像处理库，其实际上是基于 C 语言编写 的 libvips 库封装而来，因此高性能也成了 sharp 的一大卖点。sharp 可以方便地实现常见的图片编辑操作，如裁剪、格式转换、旋转变换、滤镜添加等。当然，网络上相关的文章比较多，sharp 的官方文档也比较详细，所以这不是本文的重点。这里主要是想记录一下我在使用 Sharp 过程中遇到的一些稍复杂的图片处理需求的解决方案，希望分享出来能够对大家有所帮助。
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在PPT设计中，我们经常会用到图片素材，可是，考虑到课件的需要，有时候原始的图片又不能直接使用，这时就需要对图片进行处理，使其符合PPT主题的同时，还更具美观。
图像配准（apap）是将两张场景相关的图像进行映射，寻找其中的关系，多用在医学图像配准、图像拼接、不同摄像机的几何标定等方面，其研究也较为成熟。OpenCv中的stitching类就是使用了2007年的一篇论文（Automatic panoramic image stitching using invariant features）实现的。虽然图像配准已较为成熟，但其实其精度、鲁棒性等在某些场合仍不足够，如光线差异很大的两张图片、拍摄角度差异很大的图片等。2013年，Julio Zaragoza等人发表了一种新的图像配准算法Apap（As-Projective-As-Possible Image Stitching with Moving DLT），该算法的效果还是不错的，比opencv自带的auto-stitch效果要好。而2015年也有一篇cvpr是介绍图像配准（Non-rigid Registration of Images with Geometric and Photometric Deformation by Using Local Affine Fourier-Moment Matching），其效果貌似很牛，但没有源码，难以检验。
想必大家最熟悉处理图片的软件是PS这、美图秀秀等，但除了这些软件你们还知道哪些软件可以在线修图呢？今天给大家分享一下怎么实现在线图片处理的软件。
*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。 *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、精度低,而且常常需要人工选取初始匹配点,无法适应大数据量图像的融合。图像拼接的方法很多,不同的算法步骤会有一定差异,但大致的过程是相同的。 *图像拼接通常用到五个步骤： 1、根据给定图像 / 集，实现特征匹配 2、通过匹配特征计算图像之间的变换结构 3、利用图像变换结构，实现图像映射 4、针对叠加后的图像，采用APAP之类的算法，对齐特征点 5、通过图割方法，自动选取拼接缝
接下来的这几期，bug菌想跟大家分享一下自己昨天刚接到一个临时的需求，热乎着呢，想分享一下自己是如何面对临时需求并制定整个开发周期，其中包括从梳理业务到创建业务表再到实现业务逻辑形成闭环再到与前端对接，其中会穿插一些业务拓展及功能性拓展，这一条龙流程在线与大家一起见证，分享给刚入门的小伙伴，希望对你们有所帮助。
经过大半年的研发和调试，2022年11月份，OpenSKEYE团队发布了新版本的SkeyeARS（全景AR实景增强监视系统），新版SkeyeARS在原有版本的基础上完全重构了界面框架，使得界面看起来更具有科技感，创新性的加入了AR模式，增加全景3D轮播图切换操作和展示，极大地优化了用户体验，并且AR模式和经典模式可以自由切换；新版本SkeyeARS界面如下图所示：
NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，支持大量的维度数组与矩阵运算。
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。
本文介绍了Surround 360开源全景拍摄和拼接软件，它通过使用17台相机同时拍摄，并利用其独特的算法将拍摄到的图片合成为一张完整的全景图。该软件具有高速处理、高精度的特点，能够生成高质量的3D全景图，使用户能够体验到身临其境的感觉。同时，该软件的源代码已经上传到GitHub上，供用户自由使用和研究。"
利用开源的微信接口itchat，扫码登录个人微信，读取好友信息中的头像存到本地，对头像图片进行裁剪、拼接和融合，最后将生成的图片再发送至微信的文件传输助手。
在此前我的文章中，曾分2篇详细探讨了下JAVA中Stream流的相关操作，2篇文章收获了累计 10w+阅读、2k+点赞以及 5k+收藏的记录。能够得到众多小伙伴的认可，是技术分享过程中最开心的事情。
String、Stringbuffer、Stringbuiler 一直是 java 面试中较为热点的问题，一般作为一个开场问题。
渣土车智能识别系统通过yolov5网络模型深度学习技术，渣土车智能识别系统对禁止渣土车通行现场画面中含有渣土车时进行自动识别监测，渣土车智能识别系统并自动抓拍告警。YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示：输入端，在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；Mosaic数据增强：Mosaic数据增强的作者也是来自YOLOv5团队的成员，通过随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接，对小目标的检测效果很不错。
截止我写这篇文章时(2017-5-21),组件<image> 的src 属性不支持本地图片
化工厂液体泄漏识别预警系统通过Python基于YOLOv7网络模型架构，化工厂液体泄漏识别预警系统YOLOv7网络模型自动识别监控视频中机械管道是否存在液体泄漏行为。如检测到液体泄漏，立即反馈给后台人员及时处理，有效地提高了人工巡检的效率。
本文实例为大家分享了Python+OpenCV实现图像的全景拼接的具体代码，供大家参考，具体内容如下
黑烟车识别抓拍系统利用利用Python基于YOLOv5通过道路已有卡口相机秒级自动识别道路上来往的黑烟车，黑烟车识别抓拍系统可以通过网络将黑烟车抓拍结果，包括黑烟车、车牌信息、车头车尾照片、林格曼黑度等级数据回传给后台监控数据平台。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。
占道摆摊经营监控报警系统通过Python基于yolov5深度学习网络模型，占道摆摊经营监控报警系统对城市道路区域实时检测，当yolov5模型检测到有流动摊点摆摊违规经营时，立即抓拍告警。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。
我们经常会遇到一些对于多媒体文件修改的操作，像是对视频文件的操作：视频剪辑、字幕编辑、分离音频、视频音频混流等。又比如对音频文件的操作：音频剪辑，音频格式转换。再比如我们最常用的图片文件，格式转换、各个属性的编辑等。因为多媒体文件的操作众多，本文选取一些极具代表性的操作，以代码的形式实现各个操作。
占道经营识别检测系统对市基于opencv+python 网络架构模型对政道路实时检测，当检测到有人违规摆地摊、占道经营时，马上报警。占道经营识别检测系opencv+python 网络架构模型将违规截屏和视频同步推送到有关人员，可以提升监控区域的管控效率，协助相关人员。
设备指示灯开关状态识别检测系统是基于yolo网络深度学习模型，设备指示灯开关状态识别检测系统对现场画面进行实时监测识别。自动识别仪表示数或开关状态。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO，我们首先要分别理解这两个模型。
水尺监测识别系统利用计算机视觉+YOLOv5网络架构机器学习技术对河道湖泊进行实时检测，水尺监测识别系统监测到河道水位异常时，立即告警，推送给后台。水尺监测识别系统YOLOv5网络架构机器学习极大提升现场区域的管控效率，既方便又节省人力。
未穿工作服识别监测系统通过Yolov+opencv 深度学习网络架构模型对现场画面中人员着装进行实时分析。未穿工作服检测报警系统实时分析和识别现场画面信息，对作业现场24小时不间断监测。当Yolov+opencv 系统检测到工人没有穿工作服时，给予预警提醒。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-vpq4FWUA-1596540463515)(C:\Users\dell\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20200804160700695.png)]
之前就发现一些网站把所有的小图标拼接在一张图片中，但是一直不知道这是怎么做到的，今天特地了解了一下，才知道这种用法叫做精灵图。他的优点是可以减少浏览器请求的次数，把所有图片拼接在一张图中就只需要请求一次，当浏览器需要用到图片时再从大图片中解析。这样可以加快访问的次数。先来看看效果图：
时隔数月之后PaddleOCR发版v2.2，又带着新功能和大家见面了。本次更新，为大家带来最新的版面分析与表格识别技术：PP-Structure。核心功能点如下：
距离2018 15天 ------- 关键词：人工智能 故事起源于公元2017年12月15日的一个下午，在无尽星空中的某个星球，小二两突然接收到了来自遥远的母星地球的一份用星际通用语写成的公告： 📷 于是在这个晚上小二两做了一个梦，梦见自己化身一个身披 AI 战甲的小男孩，飞回了地球。 第二天早上醒来，小二两将自己的梦放进“马蹄声声渐起”的口袋中进行解析，随即伴随着一首奇妙的背景音乐在空中浮现了下面的内容 人工智能（AI）？ 61年前某个白天或者晚上，美国常春藤名校达特茅斯大学有个叫JohnMcCarthy
上述也就是我们前几天一直在分析的数据，也就是对应Goods这个实体类，同时将这个实体类和索引库对应起来。
大家平时在网络上看到的图片大部分都是经过美工编辑的。许多图片的原图片其实并没有那么漂亮，很多图片也没有添加水印和文字，而大家看到的图片一般都是经过网站美工设计人员将图片设置过后的图片。图片处理软件的功能是非常强大的，可以把普普通通的图片改造的非常的美丽和富有特色。现在带大家看一看如何处理镜面图片。
这个问题已经困扰好久了，唉 比较难受，本来学习laravel使用的是Bootstrap，之后用的是Uploadify进行上传图片，无奈，这个技术需要Flash的支持，一直没有实现，后来思考再三，还是选择用Layui后台框架进行设计，emm~~~毕竟用他的组件可以实现和Uploadify一样的无刷新上传图片的效果，但是比较难受的就是Laravel使用Layui进行回调函数显示图片的时候，Laravel总是莫名的增加了域名之外的控制器及方法名称，比较难受，不，是特别难受，从网上及QQ群大神中也没有问出个所以然，不过，我最后实现的是用的比较笨的方式，就是拼接为字符串的形式进行链接返回调用，（使用前台添加域名的方式实现了emm~~）好了 话不多说，看看实现的代码吧！
Selenium默认的截图save_screenshot只支持对当前窗口内容进行截图，当如果你想要截取整个网页，那么，可以明确的告诉你。 Selenium做不到。
https://www.zhihu.com/question/390191723/answer/1185984775
本文实例为大家分享了python使用PIL剪切图片和拼接图片的具体代码，供大家参考，具体内容如下
翻译自https://www.pyimagesearch.com 基于OpenCV（Python）的图片拼接和全景图构建。“缝合”两张有重叠区域的图来创建一张全景图。构建全景图利用到了计算机视觉和图像处理技术有：关键点检测、局部不变特征、关键点匹配、RANSAC(Random Sample Consensus，随机采样一致性)和透视变形。因为在处理关键点检测和局部不变性在OpenCV 2.4.X和OpenCV 3.X中有很大的不同，比如SIFT和SURF。这里将给出兼容两个版本的代码。在之后的博客会解决多张图片的拼接，而不仅仅只是针对两张图片。
渣土车识别检测系统通过yolo网络架构对现场渣土车进行实时分析检测，一旦渣土车识别检测系统发现渣土车立即抓拍预警，提醒后台人员及时处理。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO，我们首先要分别理解这两个模型。
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