文件名称：image_stitching
文件大小：5.97MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-05 03:57:03
Python
概述 这是一个为期1周的研究实验室编码挑战项目。 目标是实现一个程序，该程序可在两个图像之间找到匹配的特征描述符，并将这些图像缝合在一起，从而形成马赛克，同时仅将库用于低级功能，例如加载/保存图像和查找矩阵逆。 在继续实施之前，我先花了几天时间研究Harris点兴趣检测，ANMS（自适应非最大抑制），特征描述符提取，特征匹配，RANSAC，变形图像和缝合图像。 由于这是我第一次使用numpy，因此开始适应它的操作和广播行为时遇到了麻烦。 但这绝对是值得的，并将我的程序速度降低了20倍以上（迭代了10,000多个坐标）！ 一个出乎意料的结果是，对于我的窗口示例图像，RANSAC之前的匹配特征点（用于消除离群值匹配的迭代方法）产生的马赛克比RANSAC之后的一组内部匹配点更清晰。 但这不是标志示例图像的情况。 尽管这是一个挑战，但我在这个项目上的工作仍然很有趣，并且很开心地学习了使用单
【文件预览】：
image_stitching-main
----harris.py(1KB)
----get_features.py(3KB)
----match_features.py(3KB)
----window_images()
--------window_left.jpg(148KB)
--------window_matches.png(1.74MB)
--------window_right.jpg(198KB)
--------window_mosaic.png(1.05MB)
----flag_images()
--------flags_left.jpg(162KB)
--------flags_right.jpg(143KB)
--------flag_matches.png(1.46MB)
--------flag_mosaic.png(1.07MB)
----README.md(2KB)
----stitch_images.py(2KB)
----transform_images.py(4KB)