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摘要:一般的模式,也是目前我的模式是这样的 接触一个任务->划分类型->halcon预处理一下,也可以出demo(图片,程序)->opencv(或相关的东西)->封装成为dll文件->发布 所以,核心的东西还是opencv和c++,如何调试(包括一些编程程序的技巧),其实也是不断摸索出来的,这里进行一些整 阅读全文
posted @ 2014-08-10 11:57 jsxyhelu 阅读(907) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要://重新整理的比较清楚的opencv框架 #include "stdafx.h" #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int _tmain( 阅读全文
posted @ 2014-07-31 21:07 jsxyhelu 阅读(646) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:这是很经典的想法了,但是如何来做,不经过摸索不知道细节。 最简单: dll处 #include "stdafx.h" #ifdef _DEBUG #define new DEBUG_NEW #endif #define DllExport _declspec (dllexport) DllExpor 阅读全文
posted @ 2014-07-15 20:43 jsxyhelu 阅读(449) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要:理解mulitband。所谓的mulitband,其实就是一种多尺度的样条融合,其实现的主要方法就是laplace金字塔。 高斯金字塔是向下采样,而laplace金字塔式向上采样(也就是恢复),采用的都是差值的方法。如何能够在金字塔各个层次上面进行图像的融合,结果证明是相当不错的。网络上面流传的一个 阅读全文
posted @ 2014-07-15 20:42 jsxyhelu 阅读(1201) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:所谓"blend",英文解释为“vt. 混合vi. 混合;协调n. 混合;掺合物”这里应该理解为是图像数据的融合。这是“识别->对准->融合”的最后一步。融合是决定拼接质量的关键一步,一方面它决定于图像对准的质量,一方面它本身的也直接对拼接的最终结果负责。 最简单和便于理解的融合为liner,正好借 阅读全文
posted @ 2014-07-15 20:40 jsxyhelu 阅读(6103) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:模版的多个匹配,能够得到所有匹配的结果。模板匹配是数字图像处理的重要组成部分之一。 把不同传感器或同一传感器在不同时间、不同成像条件下对同一景物获取的两幅或多幅图像在空间上对准,或根据已知模式到另一幅图中寻找相应模式的处理方法就叫做模板匹配 简单而言,模板就是一幅已知的小图像。模板匹配就是在一幅大图 阅读全文
posted @ 2014-06-25 22:48 jsxyhelu 阅读(825) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:就是实现这样: 其中,能够根据模版运算,自动实时从图中找出相同模版的地方。从而能够计算出镜头的相对位移。 模板匹配的工作方式 模板匹配的工作方式跟直方图的反向投影基本一样,大致过程是这样的:通过在输入图像上滑动图像块对实际的图像块和输入图像进行匹配。 假设我们有一张100x100的输入图像,有一张1 阅读全文
posted @ 2014-06-25 22:43 jsxyhelu 阅读(827) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:程序代码视频 http://pan.baidu.com/s/1dDINRnr o2p3 任何问题,请联系qq:1755311380 阅读全文
posted @ 2014-06-25 22:36 jsxyhelu 阅读(1373) 评论(1) 推荐(1) 编辑
摘要:简单的来说,就是将 一类的图片最后拼接成为这样的结果 这个图片有点大呀。 基本步骤: 1、halcon进行仿射变化进行镜头畸变。这个可以参考halcon中一个二维码畸变的例子; 2、基于模版匹配找出偏移值,然后进行拼接。这个可以参考halcon中一个拼接的例子; 3、对交接处进行融合,这个是本文的关 阅读全文
posted @ 2013-10-27 10:22 jsxyhelu 阅读(11216) 评论(0) 推荐(3) 编辑
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