空中图 概述 加载不同格式的相机姿势（例如 ， ） 从原始图像，相机姿势和相机内部生成密集的点云 从原始点云生成数字表面模型（DSM）并导出，例如导出为格式 从原始图像，相机姿势和相机内在函数生成（正交）马赛克的不同方法 包装概述 元数据包 示例可执行文件。 使用平面校正生成密集点云。 数字曲面贴图/模型生成。 Google Maps API的包装程序包。 包装程序包。 读取/写入姿势，内在函数，点云，GeoTiffs等的输入/输出处理程序。 用于（）镶嵌生成的不同方法。 包含第三方代码的软件包。 aircraft_mapper_utils：通用实用程序功能的软件包。 入门 如何安装 如何运行（+示例数据集） 如何贡献 输出样本 密集点云（来自虚拟立体声对，2张图像） 数字表面图（DSM，导出为GeoTiff） （正交）马赛克（来自单应性，249张图像） 原

作为摄影测量与遥感的从业者，笔者最近开始深入研究gdal，为工作打基础！个人觉得gdal也是没有什么技术含量，调用别人的api。但是想想这也是算法应用的一个技能，多学无害！ 关于遥感图像的镶嵌，主要分为6大步骤： step1： 1）对于每一幅图像，计算其行与列； 2）获取左上角X,Y 3）获取像素宽和像素高 4）计算max X 和 min Y，切记像素高是负值 maxX1 = minX1 + (cols1 * pixelWidth) minY1 = maxY1 + (rows1 * pixelHeight） step2 ：计算输出图像的min X ,max X,min Y,max Y

代码可运行 直接输入图片转成自己想要的输出如IMG和对应的XML。 遇到BUG可联系本人进行调试，最重要的是要修改自己的路径就可以完成任务，若果想大量增加数据 则在运行时把循环次数进行修改。原博客https://blog.csdn.net/wilbur520/article/details/107760805

人工智能训练数据增强Mosaic Mixup 1、test_load_mosaic_mixup，使用mosaic_mixup方法增强数据； 2、test_replace_black_block,替换混合增强数据中的黑色块 └── test_thread_fun ,多线程进行替换 └── test_imgContours，使用查找到的轮廓生成图片中感兴趣区域

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可用于UnityVR开发，3D游戏开发，高清天空盒子Skybox素材，游戏环境背景素材，无水印。 让你身临其境的天空盒子，各类题材丰富，都是辛苦搜罗所得的高清exr格式，可以直接用于Unity开发，特别是VR游戏的开发。 内景、外景、城市、乡间、日出，夜晚，欧式宫殿，中式园林，应有尽有，可以在我的下载频道选择需要的下载。 注意，由于是高清，所以体积较大（大的可以达到500M），请下载前预留合适的空间。 使用方法： 1-导入Unity后将图片的Shape转换成cube形式， 2-创建空Material，并转换成Cube/skybox形式， 3-将图片拖入新建的SkyboxMaterial， 4-用刚创建的Material代替项目中原本的系统默认Skybox

马赛克 模块化兵工标准化自适应伪品智能作战 这是用于弹簧引擎（ ）的RTS游戏。 它在不久的将来，并在世界上剩下的城市中发挥着作用。 您扮演Antagon或Protagon，试图通过后院建造的ICBM摧毁另一个城市或阻止此类导弹的发射。 您开始使用的单位是特工，可以雇用平民或建立安全屋。 缓慢地有两个政党渗透进这座城市，颠覆了公众，推进了他们的目标。 但是要当心，您始终是一次突袭，一次远离失败的审问。 如果你们中的一个人被抓住并放弃了，我们训练过的人和训练他的人，叛国和信任的全部网络就会瓦解。 如果他们几乎已经准备好洲际弹道导弹，并且有关那件事的信息在那里，混乱就会爆发。 在您所在城市的某个地方，有一颗火箭准备发射。 准备结束另一个城市。 它总是会泄漏，并且总是会为时已晚。 因此，他们告诉亲戚离开目标，告诉他们相信的兄弟离开原籍城市。 他们注定要让无神的拇指降临的城市。

图像马赛克 开发了一个“图像拼接应用程序”，将一组照片拼接成马赛克/全景图片。 使用SIFT算法生成兴趣点和RANSAC算法消除异常值，最终应用单应矩阵将图像拼接在一起。 下面将解释一些重要的功能： ##计算单应性： 源点和目标点的单独 x,y 坐标。 然后创建在讲座中描述的矩阵 A。使用 matlab 函数 eig 计算 A'*A 的特征值和向量。 结果将包含多组解决方案。 选择与最小特征值对应的特征向量，即第一个。 将该向量转换为 3x3 矩阵以获得 3x3 单应矩阵。 ##applyHomography： 给定单应矩阵和源图像中的点，计算目标图像中的对应点。 使用讲义第 16 页中的信息，可以计算 x,y 坐标。 ##backwardWarpImg： 首先将源图像分成 R、G、B 通道。 然后向后查找目标图像中每个像素在源图像中的对应点。 为了让它更有效率，它被逐列处理。 掩码是通过

Mosaic数据增强返回图片和xml文件，修改自https://blog.csdn.net/wilbur520/article/details/107760805。 使用过程中标签有问题，进行了修改。

用MFC（VC++）实现的图像拼接程序，将两幅包含相同部分的图像拼接位一幅图，是本人的毕业设计作品。包含所有需要的代码，可视化的操作，内含要拼接的灰度图。声明：本程序绝对可用！