使用预定义单相矩阵的图像拼接算法
我正在实现自己的图像拼接算法（使用opencv而不是拼接器类），到目前为止，我可以使用以下步骤拼接2张图像：
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< li >检测关键点 < li >描述要点 < li >匹配关键点 < li >计算单应性 < li >扭曲图像 < li >混合图像
我想知道的是，如果让我们说我想做视频拼接，这意味着我需要这个算法来快速，我可以跳过步骤1-4吗？我只会计算一次单次，然后对所有其他帧使用相同的矩阵 - 当然相机将处于静态位置
共有1个答案
是的，你能做到。
你应该跟踪不同的相机参数，比如改变单应性的焦点，但基本上如果你知道旋转什么和在哪里——你可以跳过步骤1-4。
你可以从opencv源代码中看到stitching_detail.cpp，尽管它在相机参数估计和一点内存上有问题
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本章节主要给大家引入视图矩阵和投影矩阵两个新的概念，如果你没有图形学基础，对这两个概念暂时还没有认知，也没有关系。通过前面的学习相信你对平移、旋转等矩阵有了一定的认知，至于投影和视图矩阵和平移、旋转等模型矩阵一样也会对WebGL顶点进行坐标变换，至于如何变换下面会逐步讲解。 在学习本章节之前，如果你对Three.js已经有了一定的了解，可以尝试从WebGL视图矩阵和投影矩阵的角度去深入理解Thre
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我需要在灰度图像中分割出异常。在算法的某个地方，我计算一个矩阵，其中包含需要设置为零的已知像素强度。我该怎么做？ 例如： 计算的像素强度：（数组([94，95，96，97，98，99，100，101，102，103，104，105，106，107、108，109，110，111、112、113、114、115、116、117、118、119、120、121、122、123、124、125、126、
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我运行了这段代码。结果似乎没有生成result.png： 并且误差为
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我在指定“感兴趣区域”以执行图像拼接方法（Stitcher：：Stitch）中的特征查找时遇到了困难。我得到以下错误 “OpenCV错误：断言失败(0<=ROI.X&&0<=ROI.Width&&ROI.X+ROI.Width<=M.cols&&0<=ROI.Y&&0<=ROI.Height&&ROI.Y+ROI.Height<=M.rows)在Mat文件/users/aziz/documents
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我有一个矩阵。只有唯一的颜色以不同的权重重复它们自己。从它们中，我得选择一半，另一半必须用从第一个中最接近的元素替换。 我想到了在图像中循环，并搜索最近的颜色为当前的一个。找到后，我把一个换成另一个。 但我有3个循环、、。前两个I循环通过RGB矩阵，第三个用于循环到包含最终颜色的矩阵。这需要一些时间来计算。 可以做些什么来加快它的速度？ 循环如下所示： 表示选择为最终颜色的半色。 我可以考虑一些小
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我想训练CNN使用Keras从图像预测矩阵（热图）。我的想法是微调keras提供的预训练网络（resnet、Exception、vgg16等）。 第一步是用预先训练好的顶层替换满足问题约束的顶层。我试图预测数值范围为0到1的热图图像。因此，我希望网络的输出为矩阵。我相信如果我使用，然后使用层，我将失去我不想要的空间信息（对吧？）。 我希望我的代码是灵活的，能够独立于正在使用的预训练体系结构运行（我