ORB特征包括特征点和描述子。特征点用于筛选比较“特殊”的点，而描述子用来描述某个点周围的特征。接下来将分别介绍这两部分。...特征点的检测 图像的特征点可以简单的理解为图像中比较显著显著的点，如轮廓点，较暗区域中的亮点，较亮区域中的暗点等。 ?...FAST核心思想就是找出那些鹤立鸡群的点，即拿一个点跟它周围的点比较，如果它和其中大部分的点都不一样就可以认为它是一个特征点。...即，在大小、方向、明暗不同的图像中，同一特征点应具有足够相似的描述子，称之为描述子的可复现性。 ? 当以某种理想的方式分别计算上图中红色点的描述子时，应该得出同样的结果。...ORB并没有解决尺度一致性问题，在OpenCV的ORB实现中采用了图像金字塔来改善这方面的性能。ORB主要解决BRIEF描述子不具备旋转不变性的问题。
小白在之前的为小伙伴在前面的推送中带来了moravec算子，忘记了的小伙伴可以回过去看一下《图像特征点|moravec特征点》，但是moravec算子也具有很多不足之处。...通常，Prewitt算子被用来对图像的梯度进行近似。然而，在实际应用中，一阶梯度通过下图中的公式来进行近似： ?...通过对上图的分析，我们有可以进一步得到：morevec算子中的灰度变化可以采用图像梯度进行近似。 通过上面的分析，灰度的变化可以表示为图像梯度的函数，公式表示如下： ?...但是又与Moravec算子中灰度变化不同的是通过合理的选择（u，v）可以对任何方向的灰度变化进行测度。...本文参考Belial_2010的博客，如有侵权请联系删除 https://blog.csdn.net/kezunhai/article/details/11265167 相关阅读 图像特征点|moravec
本次为小伙伴们带来的是图像特征专题，Moravec特征点的原理与提取。...当我们描述对于一幅图像数据，我们拥有的数据量少则几十万，多则有可能达到上千万，而大量的数据带来的问题就是信息冗余，所以就希望能否找到一些相对较少，但是又具有代表价值的数据来表征一幅图像呢？...于是便引入了图像特征点的概念，用一些点来描述一幅图片，显然可以极大的缩减数据量，因此了解图像特征点的原理与方法对于学习机器视觉具有重要意义。 今天小白为大家带来的是Moravec特征点。...阈值的选择引用原文的话： Choosing this threshold is difficult as it must be set high enough to avoid these false...corners(isolated pixel), but low enough to retain as many true corners as possible. (3）Moravec算子不能应用与图像边界的一定区域
官方的图像选择插件是image_picker，这个插件简单易用，但是单选的，而且没有预览功能，因为想实现像微信多选及缩放预览功能，所以放弃它，试用muti_image_picker，用上去还不错，但刚开始错误认为不支持缩放预览功能...记录下遇到的一点问题（主要是当时偷懒没仔细读文档）： 1、中文显示 默认是英文显示的，但是可以设置选项，改用中文显示。...MaterialOptions( actionBarTitle: "选择图像", allViewTitle: "所有图像", // 显示所有照片...startInAllView: false, actionBarColor: '#00b1f5', textOnNothingSelected: '没有选择图像...', useDetailsView: true, selectionLimitReachedText: "超过最大选择数目." ) 2、开启图片预览功能 选项中设置
计算机视觉中的特征点提取算法比较多，但SIFT除了计算比较耗时以外，其他方面的优点让其成为特征点提取算法中的一颗璀璨的明珠。...SIFT算法的实质是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点)，并计算出关键点的方向。...SIFT所查找到的关键点是一些十分突出，不会因光照，仿射变换和噪音等因素而变化的点，如角点、边缘点、暗区的亮点及亮区的暗点等。 SIFT算法流程图 ?...1.1.1、高斯函数与图像卷积 根据3σ原则，使用NxN的模板在图像每一个像素点处操作，其中N=[（6σ+1）]且向上取最邻近奇数。 其操作如下图： ?...1.1.2、分离高斯卷积 上面这样直接与图像卷积，速度比较慢，同时图像边缘信息也会损失严重。
# if new_img_data[i, j] < 0: # new_img_data[i, j] = 0 # 图像显示的时候会自动处理
d2c8e1e90b7f1aefb319e360b0fe6d44&dis_t=1649221110&vid=wxv_2238726067505299461&format_id=10002&support_redirect=0&mmversion=false 图像特征点的跟踪...（该视频仅做视觉基础知识分享，未申明原创，点云PCL微信公众号博主制作添加了中英文字幕，如有问题可以评论或者弹幕交流）
该图是在一个白色的背景上，有一个深度颜色的区域（dark area），用一个圆形模板在图像上移动，若模板内的像素灰度与模板中心的像素（被称为核Nucleus）灰度值小于一定的阈值，则认为该点与核Nucleus...其中是中心像素，是掩膜内的其他像素，t是一个像素差异阈值（通常对于对比度比较低的区域，选取较小的t；反之，则t的阈值可以选择大些）。 接着，对上式进行统计，统计方式如下式： ?...得了初始的边缘响应进行非极大值抑制，就可以得到图像的边缘信息了。上张SUSAN边缘检测的效果图： ? ?...以上完成了SUSAN检测边缘的功能， 利用SUSAN算子检测角点的步骤： 利用圆形模板遍历图像，计算每点处的USAN值 设置一阈值g，一般取值为1/2(Max(n)， 也即取值为USAN最大值的一半，进行阈值化...比如图像的对比度较大，则可选取较大的t值，而图像的对比度较小，则可选取较小的t值。总之，SUSAN算子是一个非常难得的算子，不仅具有很好的边缘检测性能；而且对角点检测也具有很好的效果。
而且不在进行非极大值抑制，而是采用一种容忍距离的形式，在角点的一定范围内只有一个角点。... 具体原理：首先计算图像每个像素点的协方差矩阵，并求取对应的特征值，将最小的特征值最大的那个像素点作为第一个角点（具体来说，就是求出每个像素点的协方差矩阵对应的特征值...然后依次按照最大最小特征值的顺序寻找角点，并保证在容忍距离内只有一个角点。...int main(int argc,char* argv[]) { src = imread("road.jpg"); cvtColor(src,src_gray,CV_BGR2GRAY);//将图像转化为灰度图...Mat copy; copy = src.clone(); //进行角点检测 goodFeaturesToTrack(src_gray, //要进行检测的图像
之前小白为各位小伙伴带来了SIFT特征点中的图像金字塔和特征点的位置与方向。本次小白为各位小伙伴们带来SIFT的最后一讲——特征点描述符。...在考虑到旋转因素(方便下一步将坐标轴旋转到关键点的方向)，如下图6.1所示，实际计算所需的图像区域半径为： ? 4.1.2、坐标轴旋转至主方向 将坐标轴旋转为关键点的方向，以确保旋转不变性。 ?...特征向量形成后，为了去除光照变化的影响，需要对它们进行归一化处理，对于图像灰度值整体漂移，图像各点的梯度是邻域像素相减得到，所以也能去除。得到的描述子向量为H=(h1,h2,..........h[ob] += v_o; } } } } 通过上面的1至4个大步骤就可以完成SIFT算法对图像特征点的提取...图像特征提取是图像匹配的基础，经过此算法提取出来的特征点用于后续的图像特征匹配和特征识别中。
本次主要为小伙伴们讲解，如何求取关键点的位置和方向。 空间极值点（即关键点）检测 关键点是由DOG空间的局部极值点组成的，关键点的初步探查是通过同一组内各DoG相邻两层图像之间比较完成的。...为了寻找DoG函数的极值点，每一个像素点要和它所有的相邻点比较，看其是否比它的图像域和尺度域的相邻点大或者小。...如图下图所示，中间的检测点和它同尺度的8个相邻点和上下相邻尺度对应的9×2个点共26个点比较，以确保在尺度空间和二维图像空间都检测到极值点。 2.1、极值点检测过程 2.1.1、极值点检测示意 ?...为了使描述符具有旋转不变性，需要利用图像的局部特征为给每一个关键点分配一个基准方向。...使用图像梯度的方法求取局部结构的稳定方向。 3.1、特征点的梯度 3.1.1、梯度的计算 对于在DOG金字塔中检测出的关键点点，采集其所在高斯金字塔图像3σ领域窗口内像素的梯度和方向分布特征。
在图形中绘制点 # coding:utf-8 # 作者：州的先生 # 博客：https://zmister.com from pyqtgraph.Qt import QtGui, QtCore import...(title="在图形中绘制点") p3.plot( np.random.normal(size=100), # 随机数组曲线 pen=(200,200,200), # 画笔颜色...区域选择 # coding:utf-8 # 作者：州的先生 # 博客：https://zmister.com from pyqtgraph.Qt import QtGui, QtCore import...放大区域选择 # coding:utf-8 # 作者：州的先生 # 博客：https://zmister.com from pyqtgraph.Qt import QtGui, QtCore import...="放大区域选择") p9.plot(data2) # 更新绘图 def updatePlot(): p9.setXRange(*lr.getRegion(), padding=0) # 更新区域选择
webapp开发框架选择需要注意： 第一步：开发支持的语言类型 根据前端开发人员的能力，来选择webapp开发框架。 例如：前端人员只会写react 就要求webapp开发框架支持react。...的详细使用文档和示例等 插件功能 示例代码 第三步：确认webapp开发框架能否满足项目需求 确认APP的功能是否都能满足，开发难易程度 开发的APP复杂度、功能是否能满足，交互比较多，业务逻辑比较复杂，找到对应功能点，
前言 在我先前的博文【图像配准】多图配准/不同特征提取算法/匹配器比较测试中，提到了图像融合的一种方式，相关代码如下： result[0:imageB.shape[0], 0:imageB.shape...result[r, c] = imageB[r, c] return result imageB是需要融合上的图片，result是已根据imageB做仿射变换的图像...方式二：纯像素遍历+GPU 显然，配准两张图片花费2分多种实在是太慢了，遍历像素点的计算太多，CPU效率不够快。那么，是否可以将该部分的计算放到GPU中去进行呢？...完整代码 import pickle import time from numba import jit import cv2 import numpy as np # 去除图像黑边 def cutBlack...0:imageB.shape[1]] = np.maximum(imageB, result[0:imageB.shape[0], 0:imageB.shape[1]]) # 方法一/二：像素点遍历
K空间 解析：K空间的数据分布实际上是图像空间中数据的二维傅立叶变换结果。K空间中的数据点和图像空间中的数据点并 不是一一对应的。一个K空间中的数据点对应了图像空间中所有数据点的一部分信息。...因此，为了理解如何从K空间中的数据变换 得到图像空间中的数据，必须首先理解傅立叶变换。 10. MRI与fMRI 解析： （1）MRI扫的是大脑的结构图像，也叫T1权重图像。...（2）fMRI往往用于研究大脑的具体功能，扫出来的是功能图像，也叫做T2*权重图像。虽然它的空间分辨率比较低， 但是时间分辨率很高，可以在很短的时间内扫出一叠功能图像。...NIfTI格式 解析：标准NIfTI图像的扩展名是.nii，包含了头文件及图像资料。...（2）扭曲校正：校正fMRI图像经常发生的空间扭曲失真。 （3）头动校正：校正头动，将扫描的时间序列图像重新对准。 （4）层间时间校正：校正图像不同层之间的时间差异。
这意味着拍照时，我们只是在用图像平面来选择部分光线。 ? 当我们用2D投影变换来讲图像变换到新的视角时，情况如下： ?...一个图像上的点P变换到另外一个图像上的点P'的过程用下式来描述，其中H是2D投影变换矩阵，也称为单应矩阵。 ? 将矩阵乘法展开可得： ? 抛弃尺度量后有： ? 再稍加整理有： ?...四、图像对齐时的特征点获取 正如上面所讲，要计算图像视角间的变换矩阵，需要确定图像的对应点的位置。那么什么样的点适合这个用途呢？...比如说上图，其中我们选择的点要求： 在两个视角中都很显著 在两个视角中都容易检测 不会和其他的点混淆 我们称这种点为”特征点“。有一种基础的，容易理解的特征点为”角点“，通过下图很容易可以理解： ?...在实际使用时，会发现局部区域有大量点都满足算子>threshold的条件，因此还需要采用“非极大值抑制”的方法，选择局部区域算子最大的点作为最终的特征点。我们来实际看看在图像中寻找角点的过程： ?
像素 有两种直接操作图片像素点的方法： 第一种办法就是将一张图片看成一个多维的list，例如对于一张图片im，想要操作第四行第四列的像素点就直接 im[3,3] 就可以获取到这个点的RGB值。...批量处理 需要批量处理所有的像素点的时候，只需要使用for循环迭代处理就可以了： import cv2.cv as cv im = cv.LoadImage("img/lena.jpg") for...i in range(im.height): for j in range(im.width): im[i,j] # 这里可以处理每个像素点 还有一种迭代处理的方式是使用 LineIterator...，不过在声明 LineIterator 的时候需要制定处理像素点的开始点和结束点。...r g b 进行处理 娱乐一下， 随机获取 5000 个像素点，然后把颜色换成一个随机的值(salt)： import cv2.cv as cv import random # 这里也可以使用 Get2D
1. pyqtgraph 简介 1.1 pyqtgraph 特点 关于 pyqtgraph 与 Matplotlib 的对比，大致要点如下： pyqtgraph 在画图方面不如 Matplotlib 功能完整和成熟...，但运行更快 Matplotlib 旨在绘制高质量图像，pyqtgraph 则主要面向数据抓取和数据分析的应用 相比 Matplotlib，pyqtgraph 对 python 和 qt 编程更亲和 pyqtgraph...具备更好的图像交互、3D展示等 1.2 pyqtgraph 安装 一般配合 PyQt5 使用，这些都要预先安装好，我们这里只提 pyqtgraph 相关： pip install pyqtgraph...1.3 pyqtgraph 实例全集 官方专门给出了一个实例集合，包含了展示与源码，非常方便学习，通过以下代码来运行： import pyqtgraph.examples pyqtgraph.examples.run...模式1 效果 2.1.2 实例1代码 我们可以在实例汇总的代码中将该部分代码抽离出来，大致如下： import pyqtgraph as pg from pyqtgraph.Qt import QtCore
安装 方法一 pip install PyQtGraph 方法二 点击下载安装 快速入门 import pyqtgraph as pg from pyqtgraph.Qt import QtGui, QtCore...它使用一个高级且富有表现力的API来实现线，点等元素的添加，颜色的更改等不同类型的可视化组件的组合或添加，而不需要重复使用相同的代码，然而这对那些试图进行高度定制的的来说，ggplot并不是最好的选择，...用户可以直接用代码来描绘图像，可以用任何文字处理工具打开SVG图像，通过改变部分代码来使图像具有交互功能，并且可以插入到HTML中通过浏览器来观看。...如果你想做一些专业的统计图表，我推荐你使用Seaborn，Altair；数学，科学，工程领域的学者就选择PyQtGraph，VisPy，Mayavi2；网络研究和分析方面，NetworkX，python-igraph...会是一个不错的选择。
原标题：「Adobe国际认证」Adobe Photoshop选择图像中的颜色范围 选择颜色范围 “色彩范围”命令选择现有选区或整个图像内指定的颜色或色彩范围。...2.从“选择”菜单中，选取了以下选项之一： 肤色选择与常见肤色类似的颜色。启用“检测人脸”，以进行更准确的肤色选择。 示例颜色启用吸管工具，并从图像中选取示例颜色。...如果正在图像中选择多个颜色范围，则可选择“本地化颜色簇”来构建更加精确的选区。 一种颜色或色调范围。如果使用此选项，您将无法调整选区。...3.选择显示选项： 选区预览由于对图像中的颜色进行取样而得到的选区。默认情况下，白色区域是选定的像素，黑色区域是未选定的像素，而灰色区域则是部门选定的像素。 图像预览整个图像。...如果已选定“本地化颜色簇”，则使用“范围”滑块以控制要包含在蒙版中的颜色与取样点的最大和最小距离。例如，图像在前景和背景中都包含一束黄色的花，但您只想选择前景中的花。
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