2020年5月24日

摘要: 图像搜索 Bag of Feature (BOF)算法 BOF的本质是提出一种图像的特征表示方法。按照BOF算法的思想,首先我们要找到图像中的关键词,而且这些关键词必须具备较高的区分度。实际过程中,通常会采用SIFT特征。 有了特征之后,我们会将这些特征通过聚类算法得出很多聚类中心。这些聚类中心通常 阅读全文
posted @ 2020-05-24 13:54 BC_CJ 阅读(641) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年4月26日

摘要: 视差-Python 立体校正 立体校正的目的是将拍摄于同一场景的左右两个视图进行数学上的投影变换,使得两个成像平面平行于基线,且同一个点在左右两幅图中位于同一行,简称共面行对准。只有达到共面行对准以后才可以应用三角原理计算距离。 立体匹配 立体匹配的目的是为左图中的每一个像素点在右图中找到其对应点( 阅读全文
posted @ 2020-04-26 15:43 BC_CJ 阅读(769) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年4月14日

摘要: 基础矩阵-Python 基础矩阵 基础矩阵 F 可以由两照相机的参数矩阵(相对旋转 R 和平移 t)表示,我们可以借助 F 来恢复出照相机参数,而 F 可以从对应的投影图像点计算出来,它体现了两视图几何(对极几何)的内在射影几何关系即基础矩阵描述了空间中的点在两个像平面中的坐标对应关系。 对极几何 阅读全文
posted @ 2020-04-14 12:31 BC_CJ 阅读(925) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年4月7日

摘要: 相机标定 相机标定的目的 获取摄像机的内参和外参矩阵(同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵),内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正,得到畸变相对很小的图像。 相机标定的输入 标定图像上所有内角点的图像坐标,标定板图像上所有内角点的空间三维坐标(一般情况下假定图像位于Z=0平面上)。 阅读全文
posted @ 2020-04-07 15:11 BC_CJ 阅读(3032) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年3月24日

摘要: 基于RANSAC的图像全景拼接 RANSAC算法 RANSAC是一种迭代算法,用来从观测数据中估算出数学模型的参数,此基础上便可以分离内群与离群数据。简单来说就是一般来讲观测的数据里经常会出现很多噪音,比如说像SIFT匹配有时就会因为不同地方有类似的图案导致匹配错误。而RANSAC就是通过反复取样, 阅读全文
posted @ 2020-03-24 12:36 BC_CJ 阅读(1578) 评论(1) 推荐(0) 编辑

2020年3月8日

摘要: SIFT特征提取与检索 SIFT特征提取 Harris函数可以很好的检测角点,这与角点本身的特性有关,这些角点在图像旋转的情况下也能被检测到,但是如果减小(或增加)图像的大小,可能会丢失图像的某些部分,或者有可能增加角点的质量。 这种特征损失现象需要用一种与图像比例无关的角点检测方法来解决——尺度不 阅读全文
posted @ 2020-03-08 11:22 BC_CJ 阅读(690) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年2月25日

摘要: Harris角点检测 图像特征类型 图像特征类型可以分为三种: 1、边缘 2、角点(感兴趣关键点) 3、斑点(感兴趣区域) 角点是个很特殊的存在。它们在图像中可以轻易定位,同时它们在人造物体中场景中,如门窗,桌子等中随处可见。因为角点位于两条边缘的交点处,代表了两个边缘变化的方向上的点,所以它们是可 阅读全文
posted @ 2020-02-25 13:20 BC_CJ 阅读(592) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年2月23日

摘要: 图像处理基础 测试1:PIL:Python图像处理类库 PIL(Python Imaging Library,图像处理库)提供了通用的图像处理功能,以及大量有用的基本图像操作。PIL库已经集成在Anaconda库中,推荐使用Anaconda,简单方便,常用库都已经集成。也可以安装python(x,y 阅读全文
posted @ 2020-02-23 09:24 BC_CJ 阅读(545) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Python学习 安装与配置 首先安装python和pycharm 我个人是按照B站的视频来安装的,亲测可用。安装教程链接:https://www.bilibili.com/video/av87707147?t=206 安装完成软件后,配置环境: 按照python计算机视觉编程的网页进行操作,网页链 阅读全文
posted @ 2020-02-23 09:22 BC_CJ 阅读(303) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年12月3日

摘要: 粒子群优化算法 粒子群优化(PSO, particle swarm optimization)算法是计算智能领域,除了蚁群算法,鱼群算法之外的一种群体智能的优化算法,该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的,该算法源自对鸟类捕食问题的研究。 粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来 阅读全文
posted @ 2019-12-03 18:08 BC_CJ 阅读(922) 评论(0) 推荐(1) 编辑

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