摘要： 使用基于python的opencv中的sift算法检测图像中的特征点。通过knn匹配，每个关键点两个match，即最近邻与次近邻。 采用SIFT作者提出的比较最近邻距离与次近邻距离的SIFT匹配方式来筛选出最近邻远优于次近邻的匹配作为good matches。最后，根据投影映射关系，使用计算出来的单应性矩阵H进行透视变换，再进行拼接。 准备： 首先，准备好几个库： import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline 注：使用的是opencv中的SIFT算法，由于涉及到专利，有

本文实例为大家分享了python opencv识别图像轮廓的具体代码，供大家参考，具体内容如下 要求：用矩形或者圆形框住图片中的云朵（不要求全部框出） 轮廓检测 Opencv-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。 import cv2 img = cv2.imread('cloud.jpg') # 灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化 ret, binary = cv2.threshold(gray, 175, 255, cv2.THRESH_BINARY) img1,

本代码主要实现的是利用网络传输图片，用在我的树莓派项目之上。该项目在PC上运行服务端，树莓派上运行客户端，两者连接到同一局域网中，修改代码中的IP地址，就可以实现将树莓派采集到的图像数据实时传输到PC端。先运行服务端代码，然后运行客户端代码即可。树莓派摄像头使用的是普通的USB摄像头，并且在树莓派上安装了opencv，在树莓派上安装opencv的过程可以参考https://www.pyimagesearch.com/2017/09/04/raspbian-stretch-install-opencv-3-python-on-your-raspberry-pi/。最后，该代码稍加修改就可以传输其

主要为大家详细介绍了python实现图像拼接，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

【图像修复】基于维纳滤波实现图像复原matlab源码含GUI.md

使用了均值滤波、中值滤波以及KNN邻域滤波的方法。制作了GUI界面，模板大小和可以进行调整。

前两篇博文分别介绍了图像的边缘检测和轮廓检测，本文接着介绍图像的轮廓检测和轮廓外接矩形： 一、代码部分： // extract_contours.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include stdafx.h #include #include using namespace cv; using namespace std; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { //load src image string img_name=..\\image_norm\\71253.jpg; Ma

在图像几何变换中，图像中每个像素的值都按空间变换算法发生了变化。由于数字图像的坐标是整数，经过这些变换后坐标不一定为整数，因此要对变换后的整数坐标位置的像素值进行估计，即要进行图像的插值。MATLAB图像处理工具箱提供了3种插值方法：第一种是最近邻插值（nearest neighbor interpolation），最近邻插值的输出像素值等于输入图像中与其最临近的像素点的值；第二种是双线性插值（bilinear interpolation），双线性插值法的输出像素值是它在输入图像中2*2邻域像素的平均值；第三种是双立方插值（bicubic interpretation），双立方插值法的输出像素

主要介绍了python 实现图像快速替换某种颜色，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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景拼接。 2.算法步骤 本算法基本步骤有以下几步： 步骤1：将图形先进行桶形矫正 没有进行桶形变换的图片效果可能会像以下这样： 图片越多拼接可能就会越夸张。 本算法是将图片进行桶形矫正。目的就是来缩减透视变换（Homography）之后图片产生的变形，从而使拼接图片变得畸形。 步骤2：特征点匹配 本算法使用的sift算法匹配，它具有旋转不变性和缩放不变性，具体原理在之后会补上一篇关于sift算