cv2.minAreaRect(cv2.boxPoints(cv2.minAreaRect(pts2.reshape(-1, 2))))

时间: 2024-02-21 18:38:23 浏览: 137
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基于python-opencv实现图像拼接，包含示例图片

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这行代码使用 OpenCV 库中的函数来计算点集的最小外接矩形。具体来说，它接受一个二维点集 `pts2`，将其转换为一个二维数组，然后使用 `cv2.minAreaRect()` 函数计算该点集的最小外接矩形。该函数返回一个包含旋转矩形中心坐标、宽度、高度和旋转角度的元组。然后，使用 `cv2.boxPoints()` 函数将旋转矩形的四个顶点转换为一个二维数组，并传递给 `cv2.minAreaRect()` 函数。最终，该函数返回一个旋转矩形的四个顶点坐标的数组。
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python 实现的 sift 两张图片的图像拼接

dst_pts = np.float32([keypoints2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) # 计算透视变换矩阵 homography, _ = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC) # 应用透视变换 warped_...
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pythonopencv源码实战全景图像拼接

dst_pts = np.float32([ kp2[m.trainIdx].pt for m in good ]).reshape(-1,1,2) # 计算单应性矩阵 M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 使用单应性矩阵进行图像变换 h1, w1 = img1...

改进下面代码使其输出特征连线图和拼接图import cv2 import numpy as np #加载两张需要拼接的图片： img1 = cv2.imread('men3.jpg') img2 = cv2.imread('men4.jpg') #将两张图片转换为灰度图像： gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #使用Shi-Tomasi角点检测器找到两张图片中的特征点： # 设定Shi-Tomasi角点检测器的参数 feature_params = dict(maxCorners=100, qualityLevel=0.3, minDistance=7, blockSize=7) # 检测特征点 p1 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray1, **feature_params) p2 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray2, **feature_params) #使用Lucas-Kanade光流法计算特征点的移动向量： # 设定Lucas-Kanade光流法的参数 lk_params = dict(winSize=(15, 15), maxLevel=2, criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03)) # 计算特征点的移动向量 p1, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray1, gray2, p1, None, **lk_params) p2, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray2, gray1, p2, None, **lk_params) #计算两张图片的变换矩阵： # 使用RANSAC算法计算变换矩阵 M, mask = cv2.findHomography(p1, p2, cv2.RANSAC, 5.0) #将两张图片拼接成一张： # 计算拼接后的图像大小 h, w = img1.shape[:2] pts = np.array([[0, 0], [0, h - 1], [w - 1, h - 1], [w - 1, 0]], dtype=np.float32).reshape(-1, 1, 2) dst = cv2.perspectiveTransform(pts, M) xmin, ymin = np.int32(dst.min(axis=0).ravel() - 0.5) xmax, ymax = np.int32(dst.max(axis=0).ravel() + 0.5) tx, ty = -xmin, -ymin H, W = xmax - xmin, ymax - ymin # 计算拼接后的图像 timg = np.zeros((H, W, 3), dtype=np.uint8) timg[ty:ty + h, tx:tx + w] = img1 new_p2 = cv2.perspectiveTransform(p2, M) timg = cv2.polylines(timg, [np.int32(new_p2 + (tx, ty))], True, (0, 255, 255), 1, cv2.LINE_AA)

pts = np.array([[0, 0], [0, h - 1], [w - 1, h - 1], [w - 1, 0]], dtype=np.float32).reshape(-1, 1, 2) dst = cv2.perspectiveTransform(pts, M) xmin, ymin = np.int32(dst.min(axis=0).ravel() - 0.5) xmax, ...

src_pts = np.float32([keypoint1[m.queryIdx].pt for m in goodMatchePoints]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([keypoint2[m.trainIdx].pt for m in goodMatchePoints]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)怎么输出这段代码中通过ransac算法优化的结果

img3 = cv2.drawMatches(img1, keypoint1, img2, T(1, :, :) = T_left; T(nx, :, :) = T_right; T(:, 1, :) = T keypoint2, goodMatchePoints, None, **draw_params) 其中，matchesMask表示内点的掩模，flags...

cv2.findFundamentalMat(mkpts0, mkpts1, cv2.USAC_MAGSAC, 0.15, 0.9999, 20000)代码中的mkpts0, mkpts1是匹配点坐标吗 删除 重试 复制

dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2) # 计算基础矩阵 F, mask = cv2.findFundamentalMat(src_pts, dst_pts, cv2.USAC_MAGSAC, 0.15, 0.9999, 20000) # 打印基础矩阵 ...

import cv2 import numpy as np import os # 定义文件夹路径和结果保存路径 folder_path = 'D:\wzk\JIEMIAN\images' result_path = 'D:\wzk\JIEMIAN\Result\ORB-pj.jpg' # 获取文件夹内所有图像路径 img_paths = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.jpg')] # 遍历所有图像，进行配准拼接 result = cv2.imread(img_paths[0]) for i in range(1, len(img_paths)): img = cv2.imread(img_paths[i]) # 将两幅图像转换为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 提取图像特征点 orb = cv2.ORB_create() kp1, des1 = orb.detectAndCompute(gray1, None) kp2, des2 = orb.detectAndCompute(gray2, None) # 匹配特征点 matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE_HAMMING) matches = matcher.match(des1, des2) # 选择最佳匹配点 matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance) good_matches = matches[:int(len(matches)*0.15)] # 计算变换矩阵 src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 拼接图像 result = cv2.warpPerspective(result, M, (result.shape[1] + img.shape[1], result.shape[0])) result[0:img.shape[0], result.shape[1]-img.shape[1]:] = img # 保存拼接结果 cv2.imwrite(result_path, result) # 显示结果 cv2.namedWindow("Result",cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

1. 定义文件夹路径和结果保存路径。 2. 获取文件夹内所有图像路径。 3. 遍历所有图像，进行配准拼接。 4. 将两幅图像转换为灰度图像。 5. 提取图像特征点。 6. 匹配特征点。 7. 选择最佳匹配点。 8. 计算变换...

srcImg = cv.copyMakeBorder(img1, top, bot, left, right, cv.BORDER_CONSTANT, value=(0, 0, 0)) testImg = cv.copyMakeBorder(img2, top, bot, left, right, cv.BORDER_CONSTANT, value=(0, 0, 0)) img1gray = cv.cvtColor(srcImg, cv.COLOR_BGR2GRAY) img2gray = cv.cvtColor(testImg, cv.COLOR_BGR2GRAY) sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create() height = srcImg.shape[0] width = srcImg.shape[1] if len(good) > MIN_MATCH_COUNT: src_pts = np.float32([ kp1[m.queryIdx].pt for m in good ]).reshape(-1,1,2) dst_pts = np.float32([ kp2[m.trainIdx].pt for m in good ]).reshape(-1,1,2) M, mask = cv.findHomography(src_pts, dst_pts, cv.RANSAC, 5.0) warpImg = cv.warpPerspective(testImg, M, (testImg.shape[1], testImg.shape[0]), flags=cv.WARP_INVERSE_MAP) # 查找左边界 left = next((col for col in range(width) if srcImg[:, col].any() and warpImg[:, col].any()), None) # 查找右边界 right = next((col for col in range(width-1, -1, -1) if srcImg[:, col].any() and warpImg[:, col].any()), None) res = np.zeros([height, width, 3], np.uint8) for row in range(0, height): for col in range(0, width): if not srcImg[row, col].any(): res[row, col] = warpImg[row, col] elif not warpImg[row, col].any(): res[row, col] = srcImg[row, col] else: srcImgLen = float(abs(col - left)) testImgLen = float(abs(col - right)) alpha = srcImgLen / (srcImgLen + testImgLen) res[row, col] = np.clip(srcImg[row, col] * (1-alpha) + warpImg[row, col] * alpha, 0, 255) 中的srcImg和testImg究竟是什么

在这段代码中，srcImg和testImg分别是img1和img2经过边界扩展后的图像。通过使用cv.copyMakeBorder函数，我们可以将原始图像的边界扩展一定的像素数，从而避免在后续的处理中出现边界不足的问题。这里采用的是cv....

改进这段代码，使其输出匹配点连线图并对图像进行拼接输出全景图：import cv2 # 读入需要配准的两张图像 img1 = cv2.imread('image1.jpg') img2 = cv2.imread('image2.jpg') # 将图像转换为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用 Shi-Tomasi 算法寻找关键点并计算特征描述子 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() kp1, des1 = sift.detectAndCompute(gray1, None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(gray2, None) # 使用 FLANN 匹配器进行特征匹配 FLANN_INDEX_KDTREE = 0 index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5) search_params = dict(checks=50) flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params) matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2) # 选择好的匹配点 good = [] for m, n in matches: if m.distance < 0.7 * n.distance: good.append(m) # 获取匹配点对应的坐标 src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2) # 使用 RANSAC 算法进行配准 M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 对第一张图像进行变换并输出结果 result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1], img1.shape[0])) cv2.imshow('result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2) # 使用 RANSAC 算法进行配准 M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 对第一张图像进行变换并输出结果...

import cv2 # 读取两幅待处理的图像 img1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img2 = cv2.imread('image2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 对图像进行高斯模糊 img1 = cv2.GaussianBlur(img1, (5, 5), 0) img2 = cv2.GaussianBlur(img2, (5, 5), 0) # 使用Shi-Tomasi算法检测特征点 corners1 = cv2.goodFeaturesToTrack(img1, 100, 0.01, 10) corners2 = cv2.goodFeaturesToTrack(img2, 100, 0.01, 10) # 对特征点进行亚像素定位 corners1 = cv2.cornerSubPix(img1, corners1, (5, 5), (-1, -1), criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)) corners2 = cv2.cornerSubPix(img2, corners2, (5, 5), (-1, -1), criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)) # 对特征点进行匹配 matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE_HAMMING) kps1, descs1 = sift.detectAndCompute(img1, None) kps2, descs2 = sift.detectAndCompute(img2, None) matches = matcher.match(descs1, descs2) # 使用RANSAC算法进行匹配点筛选 src_pts = np.float32([kps1[m.queryIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kps2[m.trainIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 对图像进行配准和拼接 result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0])) result[0:img2.shape[0], 0:img2.shape[1]] = img2 # 显示结果 cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()改进这段代码使其输出特征点连线图和拼接图

corners2 = cv2.cornerSubPix(img2, corners2, (5, 5), (-1, -1), criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)) # 对特征点进行匹配 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() matcher...

pts = cv2.perspectiveTransform(pts, H) cv2.error: OpenCV(4.5.5) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'perspectiveTransform' > Overload resolution failed: > - src is not a numpy array, neither a scalar > - Expected Ptr<cv::UMat> for argument 'src'

pts = cv2.perspectiveTransform(pts.reshape(-1, 1, 2), H) x_offset = int(min(pts[:, 0, 0])) y_offset = int(min(pts[:, 0, 1])) 这里使用reshape将pts转换为形状为(N, 1, 2)的numpy数组，以便与cv2....

#导入必要的库 import cv2 import os import numpy as np #加载图像 path = "D:\wzk\JIEMIAN\img" images = [] for filename in os.listdir(path): img = cv2.imread(os.path.join(path, filename)) if img is not None: images.append(img) #进行SIFT特征提取和匹配 sift = cv2.SIFT_create() kp_list = [] des_list = [] for img in images: kp, des = sift.detectAndCompute(img, None) kp_list.append(kp) des_list.append(des) matcher = cv2.BFMatcher() matches = [] for i in range(len(des_list)-1): matches.append(matcher.knnMatch(des_list[i], des_list[i+1], k=2)) #计算单应性矩阵 M_list = [] for match in matches: good = [] for m,n in match: if m.distance < 0.7*n.distance: good.append(m) src_pts = np.float32([kp_list[i][m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1,1,2) dst_pts = np.float32([kp_list[i+1][m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1,1,2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC,5.0) M_list.append(M) #拼接图像 h, w = images[0].shape[:2] result = cv2.warpPerspective(images[0], M_list[0], (w*2, h*2)) for i in range(1, len(images)): img = cv2.warpPerspective(images[i], M_list[i-1] @ M_list[i], (w*2, h*2)) result = cv2.addWeighted(result, 1, img, 0.5, 0) #显示结果 cv2.namedWindow("Result",cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow("Result", result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()报错IndexError: tuple index out of range如何解决

这个错误通常是由于尝试访问元组中不存在的索引引起的。...3. 在计算单应性矩阵时，确保good列表不为空，否则可能会导致src_pts和dst_pts为空，进而导致后续代码出错。 希望这些提示可以帮助你找到问题所在。

import cv2import numpy as np# 读取视频帧cap = cv2.VideoCapture('test.mp4')ret, frame1 = cap.read()# 定义特征点的位置feature_params = dict(maxCorners=100, qualityLevel=0.3, minDistance=7, blockSize=7)prev_pts = cv2.goodFeaturesToTrack(cv2.cvtColor(frame1, cv2.COLOR_BGR2GRAY), mask=None, **feature_params)# 定义光流追踪参数lk_params = dict(winSize=(15, 15), maxLevel=2, criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03))while True: ret, frame2 = cap.read() if not ret: break # 将前一帧的特征点作为输入 next_pts, status, error = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(cv2.cvtColor(frame1, cv2.COLOR_BGR2GRAY), cv2.cvtColor(frame2, cv2.COLOR_BGR2GRAY), prev_pts, None, **lk_params) # 选取跟踪成功的特征点 good_new = next_pts[status == 1] good_old = prev_pts[status == 1] # 绘制光流轨迹 for i, (new, old) in enumerate(zip(good_new, good_old)): a, b = new.ravel() c, d = old.ravel() mask = cv2.line(mask, (a, b), (c, d), (0, 255, 0), 2) frame2 = cv2.circle(frame2, (a, b), 5, (0, 0, 255), -1) img = cv2.add(frame2, mask) cv2.imshow('frame', img) # 更新前一帧特征点 prev_pts = good_new.reshape(-1, 1, 2) k = cv2.waitKey(30) if k == 27: breakcv2.destroyAllWindows()cap.release()

这段代码是用 Python 和 OpenCV 库实现的光流追踪的功能，它可以读取视频帧并对相邻帧之间的运动进行分析。具体来说，它使用了 Lucas-Kanade 光流算法来跟踪前一帧中的特征点在当前帧中的位置，并将它们的轨迹可视化...

# 获得单应性矩阵H H, _ = cv2.findHomography(srcPts, dstPts, cv2.RANSAC, 5.0) h, w = img1.shape[:2] pts = np.float32([[0,0], [0, h-1], [w-1, h-1], [w-1, 0]]).reshape(-1, 1, 2) # 进行放射变换 dst = cv2.perspectiveTransform(pts, H)

具体来说，代码中的 cv2.findHomography() 函数使用 RANSAC 算法从给定的点对中计算出单应性矩阵 H。然后，通过 cv2.perspectiveTransform() 函数，将原图像的四个顶点坐标映射到新图像上，并得到变换后的坐标。...

import cv2 import numpy as np # 读取两幅图像 img1 = cv2.imread('D:\wzk\JIEMIAN\images\er_duibidu.jpg') img2 = cv2.imread('D:\wzk\JIEMIAN\images\yi_duibidu.jpg') # 将两幅图像转换为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 提取图像特征点 orb = cv2.ORB_create() kp1, des1 = orb.detectAndCompute(gray1, None) kp2, des2 = orb.detectAndCompute(gray2, None) # 匹配特征点 matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE_HAMMING) matches = matcher.match(des1, des2) # 选择最佳匹配点 matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance) good_matches = matches[:int(len(matches)*0.15)] # 绘制特征点连接图 img3 = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, good_matches, None, flags=cv2.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS) # 计算变换矩阵 src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 拼接图像 result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0])) result[0:img2.shape[0], 0:img2.shape[1]] = img2 # 保存连接图 cv2.imwrite('D:\wzk\JIEMIAN\Result\ORB-pz.jpg', img3) # 保存第二幅图像 cv2.imwrite('D:\wzk\JIEMIAN\Result\ORB-pj.jpg', result) # 显示结果 cv2.namedWindow("Keypoint Matches", cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow("Keypoint Matches", img3) cv2.namedWindow("Result",cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()改进为对文件夹内的多幅图像进行配准拼接

dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 拼接图像 result = cv2.warpPerspective(result, M...

left_camera_matrix = np.array([[265.904987551508, -5.21040254919627, 297.745408759514], [0, 273.368561888447, 227.072711052662], [0, 0, 1]]) right_camera_matrix = np.array([[2.596626837501199e+02, -4.907135293510722, 2.861049520202752e+02], [0, 2.666351337517550e+02, 2.225444306580323e+02], [0, 0, 1]]) left_distortion_coefficients = np.array([0.083475717394610, 0.068273456012944, 0.005387539033668, 0.009869081295152, 0]) right_distortion_coefficients = np.array([0.0925662275612297, -0.0576260134516565, 0.00342071297880541, -0.0118105228989755, 0]) rotation_matrix = np.array([[-1.43171059788113, -1.44730799253265, -1.45684791306953], [0.336990301763839, 0.222726058504058, -0.0887429454517064], [0.327509712920715, 0.199344674466685, -0.0744717520896878]]) translation_vector = np.array([[631.419361434115], [-8.76449282194532], [2296.78738698791]])以上为双目相机的相机参数，已知左相机拍摄的两个物体的二维坐标分别为（670，252）和（744，326），不要代码，请直接告诉我三维坐标和两个三维坐标之间距离

left_img_pts = np.array([[670, 252], [744, 326]], dtype=np.float32).reshape(-1, 1, 2) # 两个物体在右图像上的像素坐标 right_img_pts = np.array([[701, 255], [777, 329]], dtype=np.float32).reshape(-1, 1...

检查改进代码：import cv2 # 读取图像 img1 = cv2.imread('qiao1.jpg') img2 = cv2.imread('qiao2.jpg') # 转为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用Shi-Tomasi算法检测特征点 corners1 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray1, 100, 0.01, 10) corners2 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray2, 100, 0.01, 10) # 将特征点转为整数 corners1 = corners1.astype(int) corners2 = corners2.astype(int) # 进行暴力匹配 matcher = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L2, crossCheck=True) matches = matcher.match(gray1, gray2) # 根据距离排序 matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance) # 取前10个最佳匹配 matches = matches[:10] # 绘制匹配点连线图 matched_img = cv2.drawMatches(img1, corners1, img2, corners2, matches, None) cv2.imshow('Matched', matched_img) cv2.waitKey(0) # 进行图像拼接 src_pts = np.float32([corners1[m.queryIdx].flatten() for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([corners2[m.trainIdx].flatten() for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) M, _ = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0])) result[0:img2.shape[0], 0:img2.shape[1]] = img2 cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey(0)

dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 绘制特征点位置和方向 img1_kp = cv2.drawKeypoints(img1, ...

import cv2 import numpy as np #读入需要配准的两张图像 img1 = cv2.imread('men4.jpg') img2 = cv2.imread('men3.jpg') #将图像转换为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #使用 Shi-Tomasi 算法寻找关键点并计算特征描述子 sift = cv2.SIFT_create() kp1, des1 = sift.detectAndCompute(gray1, None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(gray2, None) #使用 FLANN 匹配器进行特征匹配 FLANN_INDEX_KDTREE = 0 index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5) search_params = dict(checks=50) flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params) matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2) #选择好的匹配点 good = [] for m, n in matches: if m.distance < 0.7 * n.distance: good.append(m) #获取匹配点对应的坐标 src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2) #使用 RANSAC 算法进行配准 M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) #对第一张图像进行变换并输出结果 result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0])) #将第二张图像拼接到全景图中 result[0:img2.shape[0], img1.shape[1]:img1.shape[1] + img2.shape[1]] = img2 #输出全景图 cv2.namedWindow("result",cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow('result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()改进这段代码，使其能够输出匹配连线图

dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2) # 使用 RANSAC 算法进行配准 M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 对第一张图像进行变换并输出结果...
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Windows平台下的Fastboot工具使用指南

资源摘要信息:"Windows Fastboot.zip是一个包含了Windows环境下使用的Fastboot工具的压缩文件。Fastboot是一种在Android设备上使用的诊断和工程工具，它允许用户通过USB连接在设备的bootloader模式下与设备通信，从而可以对设备进行刷机、解锁bootloader、安装恢复模式等多种操作。该工具是Android开发者和高级用户在进行Android设备维护或开发时不可或缺的工具之一。" 知识点详细说明: 1. Fastboot工具定义： Fastboot是一种与Android设备进行交互的命令行工具，通常在设备的bootloader模式下使用，这个模式允许用户直接通过USB向设备传输镜像文件以及其他重要的设备分区信息。它支持多种操作，如刷写分区、读取设备信息、擦除分区等。 2. 使用环境： Fastboot工具原本是Google为Android Open Source Project（AOSP）提供的一个组成部分，因此它通常在Linux或Mac环境下更为原生。但由于Windows系统的普及性，许多开发者和用户需要在Windows环境下操作，因此存在专门为Windows系统定制的Fastboot版本。 3. Fastboot工具的获取与安装： 用户可以通过下载Android SDK平台工具（Platform-Tools）的方式获取Fastboot工具，这是Google官方提供的一个包含了Fastboot、ADB（Android Debug Bridge）等多种工具的集合包。安装时只需要解压到任意目录下，然后将该目录添加到系统环境变量Path中，便可以在任何位置使用Fastboot命令。 4. Fastboot的使用： 要使用Fastboot工具，用户首先需要确保设备已经进入bootloader模式。进入该模式的方法因设备而异，通常是通过组合特定的按键或者使用特定的命令来实现。之后，用户通过运行命令提示符或PowerShell来输入Fastboot命令与设备进行交互。常见的命令包括： - fastboot devices：列出连接的设备。 - fastboot flash [partition] [filename]：将文件刷写到指定分区。 - fastboot getvar [variable]：获取指定变量的值。 - fastboot reboot：重启设备。 - fastboot unlock：解锁bootloader，使得设备能够刷写非官方ROM。 5. Fastboot工具的应用场景： - 设备的系统更新或刷机。 - 刷入自定义恢复（如TWRP）。 - 在开发阶段对设备进行调试。 - 解锁设备的bootloader，以获取更多的自定义权限。 - 修复设备，例如清除用户数据分区或刷写新的boot分区。 - 加入特定的内核或修改系统分区。 6. 注意事项： 在使用Fastboot工具时需要格外小心，错误的操作可能会导致设备变砖或丢失重要数据。务必保证操作前已备份重要数据，并确保下载和刷入的固件是针对相应设备的正确版本。此外，不同的设备可能需要特定的驱动程序支持，因此在使用Fastboot之前还需要安装相应的USB驱动。 7. 压缩包文件说明： 资源中提到的"windows-fastboot.zip"是一个压缩文件，解压后应当包含一个或多个可执行文件、库文件等，这些文件合起来组成了Fastboot工具的Windows版本。解压后，用户应当参考解压后的文档或说明文件来进行安装和配置，以便能够正确地使用该工具。 总结而言，Fastboot作为一个功能强大的工具，它为Android设备的开发者和高级用户提供了一个界面简洁但功能全面的操作平台，以实现对设备深层次的控制。然而，它的使用要求用户具备一定的技术知识和经验，否则不当操作可能导致设备损坏。因此，使用Fastboot时应当谨慎并确保自己了解每个命令的具体含义和后果。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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DLMS规约深度剖析：从基础到电力通信标准的全面掌握

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Python机器学习基础入门与项目实践

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