Advertisement

Python代码实现的BOF图像匹配-计算机视觉

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目利用Python编程语言实现基于内容的图像检索（CBIR）中的Bag of Features (BOF)模型，应用于计算机视觉领域，旨在提高图像匹配的准确性和效率。 这是一段用于计算机视觉实验的Python代码，适合初学者使用。由于时间有限无法亲自完成实验的同学可以直接运行这段代码。请注意，这是为编程新手准备的基础版本，恳请大家不要批评指正时过于严厉。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Python代码实现的BOF图像匹配-计算机视觉
    优质
    本项目利用Python编程语言实现基于内容的图像检索（CBIR）中的Bag of Features (BOF)模型，应用于计算机视觉领域，旨在提高图像匹配的准确性和效率。 这是一段用于计算机视觉实验的Python代码，适合初学者使用。由于时间有限无法亲自完成实验的同学可以直接运行这段代码。请注意，这是为编程新手准备的基础版本，恳请大家不要批评指正时过于严厉。
     
  • Python在计算机视觉中的应用——利用BOF进行图像检索（含代码示例） 计算机视觉.pdf
    优质
    本文档探讨了Python在计算机视觉领域的运用，并通过提供具体代码示例来演示如何使用Bag of Features(BOF)方法实现有效的图像检索技术。 本段落介绍了基于BOF的图像检索技术，该技术利用文本挖掘方法对基于视觉内容的图像进行搜索。由于暴力检索需要大量的计算资源，从20世纪70年代开始，研究者就开始关注提高图像检索效率的问题。文章展示了如何通过描述图片特征（如绘画作品）来实现有效的图像检索，并提供了Python计算机视觉编程的相关代码和PDF文档。
     
  • OpenCV3 Python实现的计算机视觉代码+图像+官方中文教程
    优质
    本资源包含利用OpenCV3进行Python编程的计算机视觉项目案例、大量示例图片及详尽的官方中文教程，适合初学者快速入门与实践。 《OpenCV3计算机视觉Python语言实现》包含代码及所需图像，并在部分代码添加了个人的标注注释。此外还附有OpenCV官方教程（For Python）的翻译版本。
     
  • 立体视觉匹配与视差图算法：基于MATLAB的双图像深度估算基础匹配代码
    优质
    本文章介绍了基于MATLAB实现的立体视觉匹配及视差图算法，详细讲解了如何通过双目摄像头获取的两幅图片进行深度信息估计的基础匹配技术。 计算机立体视觉是从数字图像中提取三维信息的技术。在传统的立体视觉方法中，使用两个水平位移的相机来获取场景的不同视角，类似于人类双眼观察的方式。通过对比这两幅图像，可以以视差图的形式获得相对深度信息，该图中的值反映了相应像素位置之间的水平坐标差异，并且这些值与实际场景中的距离成反比关系。
     
  • Python中实现SGBM图像匹配算法
    优质
    本项目旨在探讨并实现基于Python的StereopsisGBM（SGBM）算法，用于立体视觉中的图像匹配与深度信息提取。通过优化参数配置，提高视差图的质量和计算效率。 使用Python 3.7 实现 SGBM 算法，并通过调用 OpenCV 库函数实现图像匹配，计算出左右图的视差图。
     
  • 基于RANSAC算法的两幅图像匹配效果分析——计算机视觉
    优质
    本研究运用RANSAC算法深入探讨并评估了两幅图像之间的匹配效果，在计算机视觉领域具有重要意义。通过实验验证了该方法的有效性和鲁棒性，为图像处理技术的发展提供了新思路。 ### 一、简述 RANSAC是“随机抽样一致”的缩写（RANdom SAmple Consensus），可以从包含异常数据点的观测集合中通过迭代方式估计数学模型参数。这是一种概率性算法，其结果的有效性依赖于多次重复执行；增加迭代次数可以提高得出合理结论的概率。 在使用RANSAC时，基于以下假设： 1. 数据集主要由“内点”组成，“内点”是指可以用特定的模型参数来描述的数据。 2. “外点”，即那些不能用该模型解释的数据点，则被认为是异常值或噪声数据。 3. 除了上述两类之外的所有其他数据则被视为噪音。 产生外点的原因可能包括极端测量误差、错误的方法应用以及对数据特性的误解。
     
  • 基于双目视觉的视差图像匹配
    优质
    本研究探讨了利用双目视觉技术进行视差图像匹配的方法与应用，旨在提高立体视觉系统的准确性和鲁棒性。通过分析两幅不同视角拍摄的图像，算法能够精确计算出场景中物体的距离信息，广泛应用于机器人导航、自动驾驶及虚拟现实等领域。 在Windows环境中可以使用OpenCV和Visual Studio软件来实现双目视觉的视差图生成。配置好开发环境后，只需更改程序中的图片路径设置即可得到所需的视差图像。
     
  • 图像模板匹配与视觉定位
    优质
    图像模板匹配与视觉定位是一种计算机视觉技术，通过识别和追踪特定物体或特征点来实现精确的位置估计。该方法广泛应用于机器人导航、增强现实以及自动驾驶等领域，极大提升了系统的智能化水平和运行效率。 图像模板匹配与视觉定位是计算机视觉领域中的关键技术，在自动化生产和科学研究等领域具有广泛的应用价值。本段落将深入分析这两种技术，并重点介绍基于旋转不变矩的模板匹配算法及其在实际应用中的表现。 图像模板匹配是一种用于从大图像中寻找与给定模板相似区域的技术，通过计算模板和图像不同部分之间的相似度来确定最佳匹配位置。特别值得关注的是基于旋转不变矩的算法，这种算法对图像旋转具有很强的鲁棒性，在模板或目标图像出现一定程度旋转的情况下仍能准确地定位到匹配区域。利用数学方法描述形状特征且不受图像旋转影响的能力使该算法在实际应用中表现出色。 视觉定位技术则是在三维空间中确定物体或相机的位置和姿态的过程，这项技术对于机器人导航、自动化生产线以及无人机控制等领域至关重要。将模板匹配与视觉定位相结合可以大幅提升目标物体的定位速度和精准度，从而实现精确抓取或定位操作。 在实际应用案例中，我们研究了一个100*100像素大小的模板图像，在640*480像素的目标图像上进行搜索，使用基于旋转不变矩的算法可以在5毫秒左右完成匹配任务，并且精度达到一个像素以内。这种高效性和精准度对于需要实时处理和高定位准确性的工业应用来说尤为重要。 Mark点定位技术是视觉定位中的常见方法之一，在目标物体上设置明显标记点以确定其位置，这种方法因其简单有效而被广泛应用于环境变化不剧烈或需高精度定位的场合中。 综上所述，图像模板匹配与视觉定位在自动化和科研领域扮演着不可替代的角色。基于旋转不变矩的算法为快速精确的目标识别提供了强有力的技术支持；Mark点技术则适用于复杂环境中稳定且精准地确定物体位置的需求。未来通过进一步优化算法参数及提升硬件性能，这些技术将能更好地适应多样化应用场景，并推动自动化与智能化的发展进程。
     
  • 《Matlab计算机视觉与深度学习实战》中的基于块匹配的全景图像拼接代码.zip
    优质
    本资源提供了一套利用MATLAB实现基于块匹配算法进行全景图像拼接的完整代码。适用于研究和学习计算机视觉及深度学习技术，特别适合对图像处理感兴趣的开发者和技术爱好者。 《Matlab计算机视觉与深度学习实战》代码提供了一系列实用的示例和教程，帮助读者掌握如何使用MATLAB进行计算机视觉和深度学习项目的开发。这些资源涵盖了从基础概念到高级应用的各种主题，非常适合希望深入研究该领域技术的学习者和技术从业者。
     
  • MATLAB中的三维重建源代码及《计算机视觉中的多视图几何》相关匹配代码
    优质
    本资源包含MATLAB实现的三维重建算法源码及相关文档，并提供基于《计算机视觉中的多视图几何》书籍内容的特征匹配示例代码，适用于科研与学习。 《计算机视觉中的多视图几何》匹配源代码及关于三维重建的Matlab源代码。