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圖像拼接算法及實(shí)現(xiàn) OpenCV已經(jīng)將圖像處理(識(shí)別)的算法寫成函數(shù)了,那我們還有必要去學(xué)習(xí)這些算法嗎?

OpenCV已經(jīng)將圖像處理(識(shí)別)的算法寫成函數(shù)了,那我們還有必要去學(xué)習(xí)這些算法嗎?這取決于你的目的。比如說現(xiàn)在的車這么先進(jìn)好用,你還需要了解變速箱的原理嗎?這取決于你的目的。如果只是普通駕駛,你不需

OpenCV已經(jīng)將圖像處理(識(shí)別)的算法寫成函數(shù)了,那我們還有必要去學(xué)習(xí)這些算法嗎?

這取決于你的目的。比如說現(xiàn)在的車這么先進(jìn)好用,你還需要了解變速箱的原理嗎?這取決于你的目的。如果只是普通駕駛,你不需要知道。如果你是一個(gè)機(jī)械師,你必須理解。如果你是一個(gè)汽車制造商的工程師,你必須對(duì)它非常了解。簡言之,這取決于具體的需要。

opencv如何將兩幅圖片拼接?

已經(jīng)有一種使用攝像機(jī)校準(zhǔn)的縫合方法,這是可行的。本文給出了另一種基于圖像處理的拼接方法。首先,利用特征點(diǎn)匹配的方法提取兩幅圖像的特征點(diǎn)。Sift用于良好的魯棒性,surf和orb用于快速。然后使用RANSAC來消除不匹配。然后,根據(jù)匹配點(diǎn)計(jì)算單應(yīng)矩陣,即映射矩陣,并對(duì)兩幅圖像進(jìn)行插值拼接。所有這些步驟都可以在opencv函數(shù)中找到,可以看到本文的“基于特征點(diǎn)的自動(dòng)無縫圖像拼接方法”,下面是效果示例拼接結(jié)果

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