Advertisement

基于C++的无人机航拍图像拼接项目源码及使用说明文档(数字图像处理课程设计).zip

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


简介:
本压缩包包含一个用C++编写的无人机航拍图像拼接项目的完整源代码和详细的使用说明文档,适用于数字图像处理课程的设计作业。 这是一个关于无人机航拍图像拼接的项目。特征检测与描述方法使用SURF算法。匹配算法首先通过knnMatch剔除最近匹配点距离与次近匹配点距离比率大于0.6的舍去,然后进行双向暴力匹配以选出互为对方最佳的匹配点,从而极大减少错误匹配。 文件结构如下: - include:头文件 - src:源代码文件 - src_image:存放待拼接的图像 - result_image:放置最终拼接完成后的全景图及展示整个拼接过程中的图片 运行步骤如下: 1. 执行configure.sh脚本进行编译。 2. 编译完成后,可执行文件将出现在build目录中。然后直接通过`./main`命令启动程序。 在运行过程中需要注意以下几点: - tmp 和 res 文件夹用于展示图像拼接过程中的每一步骤,可以通过按键盘上的字母“n”来查看新加入全景图的图片。 - 当达到15、16及后续步骤时,可能会出现速度较慢的情况,请耐心等待。 - 当看到res窗口中显示完成信息后,代表所有图像已经成功拼接到一起。此时可继续通过按下“n”,快速无延迟地回顾整个拼接过程。 最终的全景图将被放置在result_image文件夹内,并且展示每一步拼接结果的过程图片将会存放在result_image/processImage目录下。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • C++使).zip
    优质
    本压缩包包含一个用C++编写的无人机航拍图像拼接项目的完整源代码和详细的使用说明文档,适用于数字图像处理课程的设计作业。 这是一个关于无人机航拍图像拼接的项目。特征检测与描述方法使用SURF算法。匹配算法首先通过knnMatch剔除最近匹配点距离与次近匹配点距离比率大于0.6的舍去,然后进行双向暴力匹配以选出互为对方最佳的匹配点,从而极大减少错误匹配。 文件结构如下: - include:头文件 - src:源代码文件 - src_image:存放待拼接的图像 - result_image:放置最终拼接完成后的全景图及展示整个拼接过程中的图片 运行步骤如下: 1. 执行configure.sh脚本进行编译。 2. 编译完成后,可执行文件将出现在build目录中。然后直接通过`./main`命令启动程序。 在运行过程中需要注意以下几点: - tmp 和 res 文件夹用于展示图像拼接过程中的每一步骤,可以通过按键盘上的字母“n”来查看新加入全景图的图片。 - 当达到15、16及后续步骤时,可能会出现速度较慢的情况,请耐心等待。 - 当看到res窗口中显示完成信息后,代表所有图像已经成功拼接到一起。此时可继续通过按下“n”,快速无延迟地回顾整个拼接过程。 最终的全景图将被放置在result_image文件夹内,并且展示每一步拼接结果的过程图片将会存放在result_image/processImage目录下。
  • C++编写作业).zip
    优质
    这段资料包含了一个使用C++编程语言开发的软件项目,旨在进行无人机航拍图像的自动拼接工作。该项目是为一门数字图像处理课程设计的作业作品,通过算法实现多幅航拍照片的无缝连接,形成更加广阔的视角画面。压缩包内含源代码及相关文档说明。 该资源包含基于C++实现的无人机航拍图像拼接源码(数字图像处理课程作业)。代码已经过测试并成功运行后上传。在答辩评审中获得平均分94.5,可以放心下载使用。此项目适合计算机相关专业的在校学生、老师或者企业员工参考学习或作为实际项目的借鉴依据。此外,该资源也适用于毕业设计、课程设计和课程作业等场景。如果有一定的编程基础,在现有代码基础上进行修改以实现更多功能是可行的。
  • 优质
    《数字图像处理课程设计项目》旨在通过理论与实践结合的方式,帮助学生深入理解并掌握数字图像处理的核心技术。该项目涵盖图像增强、变换和压缩等关键领域,鼓励创新思维和技术应用,为培养学生的科研能力和工程素养提供平台。 这段文字介绍了数字图像处理的基本内容,包括加权滤波和噪声处理等方面。
  • MATLAB烟雾识别检测系统——(含、报告).zip
    优质
    本资源提供一个基于MATLAB开发的烟雾识别检测系统的完整解决方案,包含源代码、设计报告和详细使用说明文档。该系统利用数字图像处理技术实现对烟雾的有效识别与报警功能,适用于火灾预防监控场景。 本项目是一个基于MATLAB的烟雾识别检测系统。首先使用烟雾数据集作为输入,获取在ImageNet上已训练好的VGG-16网络中的卷积部分输出,并利用该输出来训练一个全连接网络;接着将已在ImageNet上预训练的VGG网络中卷积部分的参数迁移过来,与之前预训练的全连接网络进行对接,从而构建基于深度迁移学习模型。之后对整个模型进行进一步的训练和微调以优化性能,并最终实现烟雾识别预测功能。 项目包括源代码、课程设计报告以及详细的说明文档,涵盖了从数据处理到模型应用的全过程。通过这种方式可以有效地利用预训练网络中的高级抽象特征(如纹理、边缘及形状等),提高烟雾检测系统的准确性和鲁棒性。
  • MATLAB
    优质
    本资源提供全面的MATLAB源代码和课程设计方案,专为“数字图像处理”课程的学生设计。包含多个实践项目,旨在帮助学生深入理解并应用数字图像处理技术。 一个完整的基于MATLAB的数字图像处理课程设计,包含源码和论文。
  • MATLAB GUI
    优质
    本简介介绍了一种使用MATLAB图形用户界面(GUI)进行数字图像处理课程项目的教学方法。通过实践操作,学生能够深入理解并掌握图像处理的基本原理和技术。 数字图像处理的大作业要求通过GUI界面实现对图像进行一系列简单操作的功能,包括但不限于图像增强、滤波、裁剪、亮度调节和添加滤镜。
  • OpenCV与Python全景).zip
    优质
    本项目为课程设计作品,采用OpenCV库和Python语言实现图像的自动全景拼接功能。代码开源,适用于学习计算机视觉技术的学生和技术爱好者。 基于OpenCV与Python的图像全景拼接项目源码(课程设计).zip已获得导师指导并通过了97分的成绩,适用于课程设计及期末大作业使用。该项目无需任何修改即可直接下载并运行,确保项目的完整性和可用性。
  • Matlab——.pdf
    优质
    本PDF文档详细介绍了利用MATLAB进行数字图像处理的方法与实践,涵盖了数字图像处理课程中的关键知识点和实验项目。适合学习和研究数字图像处理技术的学生及研究人员参考使用。 好的,请提供您需要我进行重写的文字内容。
  • .doc
    优质
    本文档为《数字图像处理》课程的设计指导文件,涵盖了项目目标、技术原理、实验步骤及评估标准等内容,旨在帮助学生掌握图像处理的核心技能和方法。 基于MATLAB软件的数字图像处理课程设计要求完成图像的开运算。
  • .docx
    优质
    本文档为《数字图像处理》课程的设计指南,涵盖了从基础理论到实际应用的各项内容,包括图像增强、变换及压缩技术等,旨在帮助学生掌握数字图像处理的核心技能。 数字图像处理课程设计