图像拼接

解决问题:将两个图像拼接在一起 前提:需要添加Framework:CoreGraphics.framework 源码: - (UIImage *) combine:(UIImage*)leftImage :(UIImage*)rightImage { CGFloat width = leftImage.size.width * 2; CGFloat height = leftImage.size.height; CGSize offScreenSize = CGSizeMake(width, h

一.背景 1.1概念定义 我们这里想要实现的图像拼接,既不是如题图1和2这样的"图片艺术拼接",也不是如图3这样的"显示拼接",而是实现类似"BaiDU全景"这样的全部的或者部分的实际场景的重新回放. 对于图像拼接的流程有很多定义方式,本教程中主要介绍实现主流方法,总结梳理如下: 图像采集->投影变换->特征点匹配->拼接对准->融合->反投影 图像采集不仅仅指的是普通的图像数据的获取.为了能够拼接过程能够顺利进行.

上次的图像拼接效果还是不够好,有鬼影.所有一直在想怎么解决. 才发现基于拉普拉斯金字塔的图像融合是可以的.然后就找到原来还有最佳拼接缝一说.然后发现opencv高版本是带这个的,但是怎么解决呢? http://blog.csdn.net/wd1603926823/article/details/49536691 http://blog.csdn.net/hanshuning/article/details/41960401 http://blog.csdn.net/manji_lee/artic

一.原理介绍 图像拼接(Image Stitching)是一种利用实景图像组成全景空间的技术,它将多幅图像拼接成一幅大尺度图像或360度全景图,图像拼接技术涉及到计算机视觉.计算机图形学.数字图像处理以及一些数学工具等技术.图像拼接其基本步骤主要包括以下几个方面:摄相机的标定.传感器图像畸变校正.图像的投影变换.匹配点选取.全景图像拼接(融合),以及亮度与颜色的均衡处理等,以下对各个步骤进行分析. 摄相机标定 由于安装设计,以及摄相机之间的差异,会造成视频图像之间有缩放(镜头焦距不一致造成).倾

图像拼接SIFT资料合集 转自 http://blog.csdn.net/stellar0/article/details/8741780 分类: 最近也注意一些图像拼接方面的文章,很多很多,尤其是全景图拼接的,实际上类似佳能相机附加的软件,好多具备全景图拼接,多幅图像自动软件实现拼接,构成(合成)一幅全景图像(风景).Sift算法,我略知一二,无法仔细描述(刚也贴了2个最近的资料).      当就尺度空间(scale space),我想,其在计算机视觉(Computer Vision)\图像

图像处理之图像拼接 图像拼接是图像处理中最为常见的一个功能,在不考虑旋转的情况下,也就是需要求取拼接亮就行了,然而当光源是点光源时,往往成像都是高斯性质, 这样会导致中间亮,两边暗或者四周暗,在这种情况下拼接,图像会存在很明显的拼接痕迹. 因此,本文针对上述拼接痕迹,设计了一种线性平滑的方法. 上代码: 1 CString leftimagepath; 2 CString rightimagepath; 3 leftimagepath.Format("0-%d-%d.jpg",i,j)

图像处理之图像拼接三 基于最佳缝合线的拼接: 一个图像如何求取最佳缝合线呢. //查找接缝 Ptr<SeamFinder> seam_finder; seam_finder = new detail::GraphCutSeamFinder(GraphCutSeamFinderBase::COST_COLOR); seam_finder->find(images_warped_f, corners, masks_warped); 这个是opencv的代码 可以看出需要知道conners.目

EmguCV封装了图像拼接的功能,使用Stitcher类,Stitch方法,如果     这样的两张图像拼接,就不会报错 如果将其中一张选择,则会报错,因为Bitmap为null

基于SIFT特征的全景图像拼接 分类: image Machine learning2013-07-05 13:33 2554人阅读 评论(3) 收藏 举报 基于SIFT特征的全景图像拼接 分类: 计算机视觉/OpenCV2013-07-04 21:43 91人阅读 评论(0) 收藏 举报 主要分为以下几个步骤: (1) 读入两张图片并分别提取SIFT特征 (2) 利用k-d tree和BBF算法进行特征匹配查找 (3) 利用RANSAC算法筛选匹配点并计算变换矩阵 (3) 图像融合 SIFT算

OpenMP是一种应用于多处理器程序设计的并行编程处理方案,它提供了对于并行编程的高层抽象.仅仅须要在程序中加入简单的指令,就能够编写高效的并行程序,而不用关心详细的并行实现细节.减少了并行编程的难度和复杂度.也正由于OpenMP的简单易用性,它并不适合于须要复杂的线程间同步和相互排斥的场合. OpenCV中使用Sift或者Surf特征进行图像拼接的算法.须要分别对两幅或多幅图像进行特征提取和特征描写叙述,之后再进行图像特征点的配对.图像变换等操作.不同图像的特征提取和描写叙述的工作是整个过程中