青岛网站建设 青岛博采网络,徐州网上房地产,案例学习网站建设方案,wordpress禁用加载谷歌点击上方蓝字关注我们微信公众号#xff1a;OpenCV学堂关注获取更多计算机视觉与深度学习知识前言图像/视频拼接的主要目的是为了解决相机视野(FOV-Field Of View)限制#xff0c;生成更宽的FOV图像/视频场景。视频拼接在体育直播、全景显示、数字娱乐、视频处理中都被广泛应… 点击上方蓝字关注我们微信公众号OpenCV学堂关注获取更多计算机视觉与深度学习知识前言图像/视频拼接的主要目的是为了解决相机视野(FOV-Field Of View)限制生成更宽的FOV图像/视频场景。视频拼接在体育直播、全景显示、数字娱乐、视频处理中都被广泛应用同时视频/图像拼接涉及到矫正图像、对其与匹配图像、融合、统一光照、无缝连接、多尺度重建等各个图像算法模型与细节处理可以说是图像处理技术的综合运用。特别是最近几年收到深度学习的影响各种基于深度学习的图像对齐与拼接技术也取得了长足发展。01图像拼接流程图像拼接流程主要是针对输入系列视频帧或者图像基于像素像素或者特征点相似然后对齐图像、融合对齐之后的图像更新全景图像拼接结果图示如下最常见就是基于SIFT/SURF/OBR/AKAZE等方法实现特征提取基于RANSAC等方法实现对齐基于图像融合或者无缝克隆算法实现对齐图像的拼接。针对不同的拼接方式可以分为图像拼接、视频拼接、全景拼接。针对图像拼接可以分为像素相似与特征相似视频拼接又分为固定相机、移动相机全景拼接分为单相机、相机列阵、鱼眼相机列阵。图示如下02深度学习方法通过卷积神经网络CNN可以更好的学习与提取图像特征、通过语义分割获取初始匹配、然后对齐图示如下其中IA与IB是输入图像CNN是预训练的特征提取网络模型匹配网络与回归网络。其中匹配网络主要是计算相似程度其网络计算方式如下回归网络的结构如下因依老宿发心初半学修心半读书 推荐阅读 OpenCV4系统化学习路线图-视频版本Tensorflow OpenCV4 安全帽检测模型训练与推理汇总 | OpenCV DNN模块中支持的分类网络OpenCV中支持的人脸检测方法整理与汇总详解ENet | CPU可以实时的道路分割网络从Pytorch 的ONNX到OpenVINO中IR中间层OpenCV 基于Inception模型图像分类OpenCV4.4 YOLOv4 真的可以运行了…..
