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图像移动算法求解
hello383270701
2012-05-07 10:08:32
想通过两个图片 求出图片A相对于图片B向上下左右哪个方向移动了。
图片A可以理解为当前摄像头捕获的图片
然后稍微移动上下左右任意位置移动一点,再次捕获到图片B
经过通过算法比对AB图片,可以获得B相对于A像哪里移动了
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图像移动算法求解
想通过两个图片 求出图片A相对于图片B向上下左右哪个方向移动了。 图片A可以理解为当前摄像头捕获的图片 然后稍微移动上下左右任意位置移动一点,再次捕获到图片B 经过通过算法比对AB图片,可以获得B相对于A像哪里移动了
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hello383270701
2012-08-29
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虽然自己没有用上 但是还是感谢大家 结贴 ~
HUNTON
2012-06-21
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楼上的方法相当于对某个区域附近做模板匹配吧,这种方法感觉计算量不小啊,特别是区域取的比较大的情况。
如果知道图片里面有的特征内容的话,直接搜索特征内容,比较位置关系就好了。比如矩形框等。
cloudszhang
2012-06-21
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视频压缩里面的运动向量求解,就是你需要的算法。
思路是这样的,将当前图片的上下左右设定一个范围,比如,x 属于(-16, 16), y属于(-16, 16)
然后对着1024个位置进行图片的比对,比对的方法就是两个图片的亮度值做差,求得绝对值和,称为MAD。
其中MAD最小的,就是两个图片的相对位置。
如果图片太大的话,你可以取得小图,然后再计算,小图可以通过下采样获得。
或者仅比对一个区域。
索隆
2012-05-08
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首先你必须有坐标系,如果没有那你就要定义坐标系,否则没法往下计算。
a(x1,y1) b(x2,y2) 然后开始相对位置就是((x2-x1),(y2-y1)).
移动后再计算相对位置((x2'-x1'),(y2'-y1'))。这样相对移动就找到了,
你可以理解为a没动(0,0),b的坐标移动前和移动后都知道,求b相对a移动的方向。
把刚才((x2-x1),(y2-y1)).重新记做(x,y);
把刚才((x2'-x1'),(y2'-y1'))重新记做(m,n);为了清楚。
相对移动方向很好判断,
n-y>0,在竖直方向向上移动了。
n-y=0,在竖直方向没移动。
n-y<0,在竖直方向向下移动了。
m-x>0,在水平方向向右移动了。
m-x=0,在水平方向没移动了。
m-x<0,在水平方向向左移动了。
然后综合一下就知道向那个方向移动了,你也可以直接计算方向向量,那更精确。
HUNTON
2012-05-08
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图片的内容都是什么?如果就一张白纸移来移去又拍不到边缘的话,根本就无法判别。
移动
最小二乘法(MLS)
图像
变形的基本原理解读及公式推导、勘误与MatLab实现
目录 公式推导 MLS用于
图像
变形及本人对源码的改动
移动
最小二乘法
图像
变形的论文链接见:https://www.cs.rice.edu/~jwarren/research/mls.pdf,目前CSDN上有一些相关博客,如https://blog.csdn.net/tuntunmmd/article/details/106211053,但基本都止于将英文论文核心部分简单翻译一下而已,这里我将尝试给出其中部分跳跃性较大部分的公式推导,并结合MatLab源码进行完整
图像
变形流程的讲解。 下面先给出.
13、基于视觉的
移动
机器人定位技术:相机校准与节点提取
本文介绍了基于视觉的
移动
机器人定位技术中的相机校准与节点提取方法。通过拍摄多张
图像
求解
相机内外参数,并结合优化搜索提高精度;针对传统节点检测不准确的问题,提出采用Harris算子结合曲线拟合的改进
算法
,实现亚像素级精确定位。该方法具有高准确性、强稳定性和良好适应性,适用于工业自动化、物流仓储和服务机器人等场景。未来趋势包括多传感器融合、深度学习应用和实时性提升。
【Moving Least Squares】【
移动
最小二乘法】
基于
移动
最小二乘的
图像
变形 一、背景意义 写这篇博文是应为目前为止我看到了好多领域里的经典paper
算法
都有涉及到
移动
最小二乘(MLS)。可见这个
算法
非常重要,先来看一下它的相关经典应用: 1、
图像
变形。在
图像
处理领域paper:《Image Deformation Using Moving Least Squares》利用
移动
最小二乘的原理实现了
图像
的相关变形,而且这篇paper的引用率非常高,可以说是
图像
变形
算法
的经典
算法
,Siggraph上面的paper。 利用
移动
最小二乘实现
图像
变形
matlab
算法
(二维傅立叶级数变换)
图像
处理
opencv看
图像
同导致 python_使用OpenCV与Python比较
图像
的相似性
我建议你看看
图像
之间的地球
移动
器的距离(EMD)。这个度量给出了将标准化灰度
图像
转换成另一个
图像
有多难的感觉,但是可以将其概括为彩色
图像
。这种方法的非常好的分析可以在下面的文章中找到:它可以在整个
图像
和直方图(这真的比整个
图像
方法更快)。我不知道哪个方法允许一个完整的
图像
比较,但对于直方图比较,你可以使用cv.CalcEMD2函数。唯一的问题是,这种方法没有定义相似性的百分比,而是一个你可以过滤的...
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