图像拼接是计算机视觉中最成功的应用之一。如今，很难找到不包含此功能的手机或图像处理API。在本文中，我们将讨论如何使用Python和OpenCV进行图像拼接。也就是，给定两张共享某些公共区域的图像，目标是“缝合”它们并创建一个全景图像场景。交叉检查布尔参数

近年来，深度学习技术，作为一把利剑，广泛地应用于计算机视觉等人工智能领域。光流估计是计算机视觉研究中的一个重要方向，然而，因为其不容易在应用中“显式”地呈现，而未被大众熟知。随着计算机视觉学界从图像理解转向视频理解，互联网用户从发布图片朋友圈转向发布短视频

理论我们已经学习带走几个特征检测器，它们都really good , 但是从实时的角度来说，它们的速度还不够快.作为解决方案，FAST算法由Edward Rosten和Tom Drummond在2006年的论文“Machine learning for h

理论前面讲的Harris角点检测器中的角点在旋转的图像中也是角点，但是缩放呢？如果缩放图像，则角可能不是角.例如，检查下面的简单图像， 当在同一窗口中放大时，小窗口内的小图像中的角是平坦的.所以Harris角点检测器不是尺度不变的.所以，在2004年，不列

Shi-Tomasi Corner Detector & Good Features to Track. opencv通过Shi-Tomasi方法在图像中找到N个最强角,图像应该是灰度图像,需要指定要查找的角点数,需要指定质量等级，该等级是0-1之

本文结合OpenCV官方样例，对官方样例中的代码进行修改，使其能够正常运行，并对自己采集的数据进行实验和讲解。OpenCV使用棋盘格板进行标定，如下图所示。在黑白相间的棋盘格上，二维图像点很容易通过角点检测找到。但是简单来说，我们定义棋盘格所在平面为XY平

在OpenCv中提供了两种实现目标跟踪的关键算法，LK算法和HS算法，也就是通常所说的稀疏光流和稠密光流。关于角点的定义，是由Harris提出的，其基础是图像灰度强度的二阶导数矩阵 。该定义的角点位于图像二阶导数的自相关矩阵中有两个最大特征值的地方，这本质

亚像素级角点的位置在摄像机标定、跟踪并重建摄像机的轨迹或者重建被跟踪目标的三维结构时就是一个基本的测量值。方法就是向量的点积理论：一个向量和其正交的向量的点积为0，角点我们之前有说过了，就是两个边缘的相交，可以满足这样的情况。这两种情况下，向量 与P点的梯

using namespace std;using namespace cv;Mat g_srcImage, g_srcImage1, g_grayImage;int thresh = 30;int max_thresh = 175;Mat dstImag

Tracking（等待帧）Local MappingLoop ClosingViewer1、特征点追踪Tracking线程主要做以下两件事：估计每一帧相机的位姿，选择新的关键帧。ORB改进了FAST角点不具备方向性的问题，并改进BRIEF二进制描述子，使得

在熟练使用AutoCAD过程中，快捷键、命令很多，但是也不需要大家全部记住。一些常用的，随手就来的小编已经为您整理出来，这些是大家一定要背住的，不要再怀疑——为什么同样一张图，别人可以用比你少一半的时间？用法3：输入命令REC/回车/输入F/回车/输入圆角