主要介绍了python+gdal+遥感图像拼接(mosaic)的实例，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

另一个-YOLOv4-Pytorch 这是在pytorch上实现YOLOv4对象检测神经网络的实现。 我将尝试实现原始纸张的所有功能。 模型 预先训练的体重 自订课程 联合会 YOLO数据集 验证信箱 HSV转变为火车 MOSAIC的火车 Dropblock层进行训练。 每个PAN层一个，但是您可以轻松地将其添加到每个层。 （感谢Evgenii Zheltonozhskii实现pytorch） LARS优化器 火炬闪电 用fgsm进行自我对抗训练 YOLOv4官方论文中的SAM注意事项 从ECA注块从fastglobalavgpool 来自重量标准化（不建议与预训练一起使用，可能会导致输入爆炸，与track_running_stats一起使用，否则爆炸） 带指南的笔记本 来自IoU意识 深度实施中的NMS（未连接） 来自矩阵NMS算法（未连接）

Mosaic_Batch_V5.3_S1.zip，包含mosaic_batch.sav，拷贝到C:\Program Files\Exelis\ENVI53\extensions，重新启动 ENVI。

matlab全景图代码MATLAB-Image-Mosaic 以下代码基于图像之间基于它们的对应关系获取的单应性，将两个图像拼接到一个坐标空间中的图像。 使用的针迹库是从 . 将您的两个图像重命名为 Image001 和 Image002，并在第 11 行的 for 循环中输入每个位置的文件路径。 然后将使用 Harris Corner Detector 为每个图像生成特征。 将每个角特征周围的窗口与第二张图像的每个角特征进行比较（归一化互相关）。 这会生成一个对应矩阵。 图像之间高度对应的特征是相似的。 每个图像中满足相似性阈值的特征用于生成单应性，以将图像 2 扭曲到图像 1 坐标系。 然后将这些图像与stitch.m 库中的函数拼接在一起。

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马赛克算法原理及实现程序，详细讲解视频图像上添加马赛克图像的算法原理，及具体程序代码，测试可以使用

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简单看了一个yolov4的介绍，mosaic数据增强简单说就是四张图片合一，长宽随机变化。理想的实现是结合图片集和标签集，对单张图片标注过之后，四张合一的图片就不用再标注。这里只做一个简单的实现，仅仅把四张图片随机合一，生成mosaic图片集，后面需要对这个生成的图片标注。 c++程序： #include #include #include #include #include using namespace std; using namespace cv; int main() { //读入四幅图片 string imageFile = D:/work_place/第二批图片/;//

利用SIFT和RANSAC还有Homography的相关知识编写的一个简单的图片拼贴程序。 1.用SIFT算法得到很多对应点，其中一部分是错误对应点。 2.利用RANSAC方法得到鲁棒的单应矩阵：任取4对点得到单应矩阵H（图2到图1），然后将图2中的关键点用H投影到图1，检测投影得到的点与图1中准确的关键点之间的距离，若小于一个阈值则判断为内点；统计内点的个数，若大于一个阈值则判断为好的单应矩阵，用所有的内点重新计算单应矩阵，计算的方法可见课件projective-Seitz-UWCSE.ppt。重复若干次后取内点最多的单应矩阵作为最终结果。 3.将图2用H投影到图1的坐标系，将两张图片拼接到一起。 4.为了两张图片结合自然，还可以用对应点（内点）周围的颜色或亮度信息对其中一张图进行颜色或亮度调整。 包含文件：mosaicTest.m, imMosaic.m, siftMatch.m, findHomography.m, solvHomo.m, ransac1.m，一篇参考文献，sample images