文件名称：matlabhill代码-woaini123:woaini123
文件大小：26.85MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-12 21:41:47
系统开源
Matlab Hill代码Umich EECS 442（2018年冬季）作业4 徐文哲 关键字：角检测器，SIFT描述符，RANSAC，全景图 介绍 在本作业中，基于特征的单应性变换用于缝合成对或多幅图像。 该报告包括两个部分。 第1部分解决了单对图像之间的拼接，第2部分解决了多幅图像之间的拼接。 算法和参数在每个部分中进行了讨论。 最后分析了两个额外的信用问题。 第1部分 将缝合由两个图像（ uttower_left.jpg和uttower_right.jpg ）组成的测试集。 该程序将在下面详细介绍。 脚步 加载两个图像，转换为两倍和灰度。 使用harris.m拐角检测器检测两个图像中的特征点 使用find_sift.m SIFT提取为两个图像中的每个关键点计算描述符。 计算来自图像A和B的每对特征点之间的特征空间距离。 根据上面的距离矩阵选择推定的匹配项。 运行RANSAC算法以找到适合匹配项的模型（单应变换）。 生成全景图，然后将两个图像合成到其中。 这些步骤在stitch_pair.m函数中得到了清晰的说明。 笔记： 哈里斯角检测功能（参数：sigma = 2，阈值= 0.0
【文件预览】：
woaini123-master
----data()
--------uttower_right.jpg(185KB)
--------pier()
--------hill()
--------uttower_left.jpg(187KB)
--------uttower_report.png(761KB)
--------ledge()
----code()
--------ransac.m(1KB)
--------select_putative_matches.m(663B)
--------stitch_multiple.m(359B)
--------stitch_pair.m(2KB)
--------dist2.m(976B)
--------evalCode.m(1KB)
--------harris.m(3KB)
--------stitchH.m(728B)
--------homography_tf.m(176B)
--------homography_fit.m(343B)
--------find_sift.m(5KB)
--------find_stitch_order.m(2KB)
----README.md(7KB)
----fig()
--------right_square.png(135KB)
--------stitch3()
--------panoramas()
--------NowThen()
--------uttower.jpg(283KB)
--------left_square.png(141KB)
--------ransac_iter.png(13KB)
--------uttower.png(1.33MB)
----EECS_442_ Homework 4_ Image _stitching.pdf(642KB)