该程序可以实现载入图像,执行块匹配、融合以及拼接的功能操作流程,可以实现灰度图像以及彩色图像的拼接。
2024-04-02 16:02:41 85KB 图像处理
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代码为python的 合的是图像拼接一类 用的ORB算法特征点匹配写的 运行很快大约0.05秒一帧图像经过验证感觉和肉眼是差不多的 希望能给大家带来一些帮助,如有问题欢迎讨论。谢谢
2024-03-19 17:27:19 3KB python 多个摄像头图像拼接
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源码亲测可用,可做计算机毕业设计、课程设计等参考。 【项目技术】 python+Django+mysql+B/S 【实现功能】 管理员用户: (1)个人信息管理:管理员用户可以通过此功能对自己的密码进行维护。 (2)用户信息管理:管理员用户通过此功能可以维护系统内注册用户的信息,比如可以对用户的姓名、电话或联系方式等信息进行管理。 (3)图片列表管理模块:管理员用户可以对系统内的已经进行过全景拼接的图片进行信息的维护和管理,比如可以通过序号查看某张图片的详细信息。 普通用户: (1)网站首页浏览:用户登录网站之后可以在首页中查看系统内的所有功能,网站首页使用简介大方的设计风格,可以给用户很好的使用体验。 (2)个人信息查看:用户可以查看网站内自己的个人信息,包括自己的ID、姓名、联系方式、权限、创建时间及最后修改时间等。 (3)图片拼接模块:在已经注册且成功登录的情况下,用户可以进行在线图片拼接,进行图片拼接时需要先上传图片,上传完正确的路径的文件之后系统会通过OpenCV技术进行拼接。
2024-02-19 17:33:24 11.82MB django opencv python 项目实战
(基于python的毕业设计)基于OpenCV全景图像拼接系统(源码+说明+演示视频),本科毕业设计高分项目。 【项目技术】 python+Django+mysql+B/S 【实现功能】 管理员用户: (1)个人信息管理:管理员用户可以通过此功能对自己的密码进行维护。 (2)用户信息管理:管理员用户通过此功能可以维护系统内注册用户的信息,比如可以对用户的姓名、电话或联系方式等信息进行管理。 (3)图片列表管理模块:管理员用户可以对系统内的已经进行过全景拼接的图片进行信息的维护和管理,比如可以通过序号查看某张图片的详细信息。 普通用户: (1)网站首页浏览:用户登录网站之后可以在首页中查看系统内的所有功能,网站首页使用简介大方的设计风格,可以给用户很好的使用体验。 (2)个人信息查看:用户可以查看网站内自己的个人信息,包括自己的ID、姓名、联系方式、权限、创建时间及最后修改时间等。 (3)图片拼接模块:在已经注册且成功登录的情况下,用户可以进行在线图片拼接,进行图片拼接时需要先上传图片,上传完正确的路径的文件之后系统会通过OpenCV技术进行拼接。
2024-02-19 15:58:17 11.82MB 毕业设计 python django
VC++ 图像拼接程序,能完整远行,希望能对大家起到帮助。
2024-01-25 08:01:48 148KB VC++ 图像拼接
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matlab ransac代码图像拼接 通过获取图像的SIFT特征,然后应用RANSAC方法以获得最佳仿射变换,可以将此存储库中提供的图像mosaic1.png和mosaic2.png缝合在一起。 PS:您将需要Matlab中的vlfeat工具箱才能使用此代码
2023-07-06 19:50:11 218KB 系统开源
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matlab 矩阵数组应用之: 将图像通过矩阵表示,运用相位相关法或者投影法计算出两个图像矩阵之间的关联关系,最后将他们拼接成一个矩阵用于表示一张大图
2023-07-06 00:10:17 842KB matlab 矩阵数组 图像拼接
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详情介绍:https://blog.csdn.net/s1t16/article/details/128513889 拟采用基于 SIFT 特征检测算法的进行图像拼接。虽然课题背景是左右相机的图像拼接,但在实际测试中涉及的是一组离线的静态图片,所有的算法设计路线均是依据静态图像拼接。对于具有固定结构的左右相机图像的拼接,只需要在首帧计算一次变换矩阵即可,大大缩短图像拼接时间,整个过程与静态图像拼接类似。
2023-05-16 11:56:20 13.78MB 编号:100010118 C语言 surf 课程设计
图像拼接数据集,用于图像拼接算法测试
2023-05-02 22:49:33 23.38MB 图像拼接 图像处理
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针对煤矿井下巷道视频监控采用定点旋转摄像头成本较高、拍摄视野和图像拼接效果有限等问题,设计了摄像头排列布局方式进行大视差拍摄,针对大视差拍摄的图像拼接困难问题,提出了一种基于多平面多感知缝合线的井下巷道大视差图像拼接算法。首先,采用尺度不变特征变换算法对输入图像进行特征点检测和匹配,得到特征匹配点;然后,基于多平面进行特征匹配点分组并产生相应的对齐候选单应性矩阵,每个单应性矩阵对齐图像中的1个平面,解决了巷道大视差场景下平面不一致问题;最后,在每组局部对齐图像上计算基于颜色、边缘及显著度的多感知缝合线,选择缝合线能量最小的对齐图像合成拼接图像,减少了局部区域错位现象。实验结果表明,该算法与APAP,ANAP,SPHP,NISwGSP,RobustELA等经典图像拼接算法及基于颜色的缝合线算法相比,有效消除了局部区域错位和重影问题,图像拼接效果更自然、无缝。
2023-04-07 11:02:30 2.09MB 井下巷道 视频监控 图像拼接
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