首页 > TAG信息列表 > imageA
opencv实战-全景图像拼接
一、全景图像拼接步骤 1、使用SIFT算法寻找关键特征点 2、建立BFMatcher匹配器将图片特征点进行匹配 3、特征点多于4个则可以计算视角变换矩阵 4、将图片经过变换矩阵变换 5、图片变换过后进行拼接 二、参考代码 import numpy as np import cv2 class Stitcher: # 拼接函数vue 封装原型方法 加 promist .then
核心代码如下 /** * 2019年5月11日 10:54:32 * @xieyishang * 封装生成海报js *//** * A 海报地址 * B 是头像二维码地址 * 第三个参 插入的id节点 * * 用了pormist 还可以用 .then */const drawAndShareImage = (imgA,imgB,dom)=>{//封装生成海报方法~ return new Promi机器学习进阶-案例实战-图像全景拼接-图像全景拼接(RANSCA) 1.sift.detectAndComputer(获得sift图像关键点) 2.cv2.findHomography(计算单应性矩
1. sift.detectAndComputer(gray， None) # 计算出图像的关键点和sift特征向量 参数说明：gray表示输入的图片 2.cv2.findHomography(kpA, kpB, cv2.RANSAC, reproThresh) # 计算出单应性矩阵 参数说明：kpA表示图像A关键点的坐标, kpB图像B关键点的坐标, 使用随机抽样一致性算法来进行