python opencv Harris 匹配 / 张生荣

python opencv实现图像配准与比较

本文实例为大家分享了python opencv实现图像配准与比较的具体代码,供大家参考,具体内容如下代码 from skimage import io import cv2 as cv import ...

目录前言一.暴力匹配器二.FLANN匹配器前言获得图像的关键点后,可通过计算得到关键点的描述符.关键点描述符可用于图像的特征匹配.通常,在计算图A是否包含图B的特征区域时,将图A称做训练 ...

目录背景一.Harris角点二.Shi-Tomasi角点检测三.SIFT关键点四.SIFT描述子五.SURF 六.ORB 七.暴力特征匹配(BF) 八.FLANN特征匹配九.图像查找总 ...

安装依赖 1)下载安装opencv-2.4.9,并将cv2.pyd拷贝到python安装目录的site-package下 2)pip install numpy 3)pip install aircv ...

前言本博客主要实现利用OpenCV的模板匹配识别图像中的数字,然后把识别出来的数字输出到txt文件中,如果识别失败则输出"读取失败". 操作环境: OpenCV - 4.1.0 ...

本文实例为大家分享了Python+Opencv实现图像匹配功能的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.原理简单来说,模板匹配就是拿一个模板(图片)在目标图片上依次滑动,每次计算模板与模板下方的子图 ...

目录 1.什么是模板匹配及模板匹配方法matchTemplate() 介绍素材准备 2.单模板匹配 2.1 单目标匹配 2.2 多目标匹配 3.多模板匹配 1.什么是模板匹配及模板匹配方法match ...

目录作用说明函数原型参数详解结果作用说明该方法被用于绘制关键点的匹配情况.我们看到的许多匹配结果都是使用这一方法绘制的——一左一右两张图像,匹配的关键点之间用线条链接. 函数原型 cv.d ...

目录引言一.匹配方法二.匹配单个对象三.匹配多个对象引言什么是模板匹配呢? 看到这里大家是否会觉得很熟悉的感觉涌上心头!在人脸识别是不是也会看见等等. 模板匹配可以看作是对象检测的一种非 ...

本文介绍了python opencv之SIFT算法示例,分享给大家,具体如下: 目标: 学习SIFT算法的概念学习在图像中查找SIFT关键的和描述符原理: (原理部分自己找了不少文章,内容中有不少 ...

目录 1. OpenCV 初识与安装 2. OpenCV 模块简介 3. OpenCV 图像读取,显示,保存 4. 摄像头和视频读取,保存 5. OpenCV 常用数据结构和颜色空间 6. OpenC ...

本文介绍了python opencv之SURF算法示例,分享给大家,具体如下: 目标: SURF算法基础 opencv总SURF算法的使用原理: 上节课使用了SIFT算法,当时这种算法效率不高,需要 ...

初级的图像拼接为将两幅图像简单的粘贴在一起,仅仅是图像几何空间的转移与合成,与图像内容无关.高级图像拼接也叫作基于特征匹配的图像拼接,拼接时消去两幅图像相同的部分,实现拼接合成全景图. 具有相同尺寸的 ...

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,具体内容如下环境:python3.5.2 + openCV3.4 1.算法目的将两张相同场景的场景图片进行全 ...

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,具体内容如下思路和方法思路 1.提取要拼接的两张图片的特征点.特征描述符: 2.将两张图片中对应的位置点找到,匹配 ...

前端时间智能信息处理实训,我选择的课题为身份证号码识别,对中华人民共和国公民身份证进行识别,提取并识别其中的身份证号码,将身份证号码识别为字符串的形式输出.现在实训结束了将代码发布出来供大家参考,识别 ...

一简介目标检测即为在图像中找到自己感兴趣的部分,将其分割出来进行下一步操作,可避免背景的干扰.以下介绍几种基于opencv的单目标检测算法,算法总体思想先尽量将目标区域的像素值全置为1,背景区域全 ...

学在前面从本篇博客起,我们将实际完成几个小案例,第一个就是银行卡号识别,预计本案例将写 5 篇左右的博客才可以完成,一起加油吧. 本文的目标是最终获取一套招商银行卡,0~9 数字的图,对于下图的数字 ...

基础知识铺垫学习图像金字塔,发现网上的资料比较多,检索起来比较轻松. 图像金字塔是一张图像多尺度的表达,或者可以理解成一张图像不同分辨率展示. 金字塔越底层的图片,像素越高,越向上,像素逐步降低,分 ...

使用opencv自带的模板匹配 1.目标匹配函数:cv2.matchTemplate() res=cv2.matchTemplate(image, templ, method, result=None ...