图像对齐 一个Web应用程序，用于合并，缝合或对齐重叠的图像。 它可用于创建全景图或对齐图像，例如未正确扫描的表格。 特征：表面投影，特征检测，特征匹配，束调整，波校正，色彩转移，接缝检测和多波段融合。 核心算法取自OpenCV（主要是Feature2D和Stitching模块），并已在需要时进行了调整。 然后将定制版本的OpenCV编译为wasm。 为了确保UI畅通，所有与OpenCV相关的功能都通过Webworker运行。 优点和缺点：由于图像拼接可能占用大量内存并占用大量CPU，因此可以拼接在一起的图像数量或大小存在一些限制，尤其是在移动设备上。 从好的方面来说，几乎所有可以运行浏

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基于模板匹配的文字识别 CVI2012 + IMAQ vision6.0 https://blog.csdn.net/weixin_43470383/article/details/117478961 https://blog.csdn.net/weixin_43470383/article/details/117486707 https://blog.csdn.net/weixin_43470383/article/details/117518445

PythonSIFT 这是在 NumPy 的帮助下完全在 Python 中完成的 SIFT（David G. Lowe 的尺度不变特征变换）的实现。 此实现基于OpenCV实现，并返回OpenCV KeyPoint对象和描述符，因此可以用作OpenCV SIFT的直接替代。 该存储库旨在帮助计算机视觉爱好者了解 SIFT 背后的细节。 2020/2/11 更新 PythonSIFT 已在 Python 3 中重新实现（并大大改进！）。您可以在legacy分支中找到原始 Python 2 版本。 但是，我强烈建议您使用master （新的 Python 3 实现）。 好多了。 依赖关系 Python 3 NumPy OpenCV-Python 最后使用Python 3.8.5 、 Numpy 1.19.4和OpenCV-Python 4.3.0成功测试。 用法 import cv2

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机顶盒测试仪 机顶盒和智能电视的自动用户界面测试 版权所有:copyright:2013-2019 Stb-tester.com Ltd，2012-2014 YouView TV Ltd.和其他贡献者。 许可证：LGPL v2.1或（可选）任何更高版本（请参阅 ）。 机顶盒测试仪以与实际用户相同的方式（通常使用红外遥控器）向被测设备发出命令。 然后，机顶盒测试器通过分析设备的视频输出来检查被测设备的行为。 有关stb-tester功能的概述，请参见的视频。 测试用例是用Python编程语言编写的。 他们看起来像这样： def test_that_i_can_tune_to_bbc_one_from_t

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本程序是基于模板匹配的简单跟踪方法，思想很简单，把要跟踪的目标保存，然后在每帧来临时，整幅图像中寻找与这个目标最相似的图像块，这个就是目标。为了适应目标的变化，上帧匹配目标，作为下一帧的模板，实现在线更新。

python-OpenCV实现边缘模板匹配算法。介绍一种新的模板匹配算法，主要是基于图像边缘梯度，它对图像光照与像素迁移都有很强的抗干扰能力

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