目录 1. 概述 2. 实现 2.1. 准备 2.2. 核心 2.2.1. 均值坐标(Mean-Value Coordinates) 2.2.2. ROI边界栅格化 2.2.3. 核心实现 ...
目录 . 概述 . 实现 . . 原理 . . 核心代码 . . 第二种优化 . 结果 . 概述 我在之前的文章 基于均值坐标 Mean Value Coordinates 的图像融合算法的具体实现 中,根据 Coordinates for Instant Image Cloning 这篇论文,详细论述了图像融合中泊松融合算法的优化算法 均值坐标 Mean Value Coordinates 融 ...
2020-03-19 23:22 3 910 推荐指数:
目录 1. 概述 2. 实现 2.1. 准备 2.2. 核心 2.2.1. 均值坐标(Mean-Value Coordinates) 2.2.2. ROI边界栅格化 2.2.3. 核心实现 ...
复按照几个papers图像融合算法,诱导整个过程,与您分享(^_^)。 基于sift的全景拼接方法的整个过程的大致流程: 对需拼接的图像进行预处理。主要是几何校正和消噪。对于几何校正。因为我们考虑的是视频的实时处理,那么我们仅仅需考虑摄像机的全部运动形式,当中包括8个自由度。可用 ...
算法目标 将拍摄同一物体得到的两种不同对焦角度的图像进行融合,得到清晰的画面。 pepsi1.jpg pepsi2.jpg 代码实现 主程序 子程序 maxabs 结果 ...
1:基于泊松方程的图像融合方法,利用偏微分方程实现了不同图像上区域的无缝融合。比较经典的文章: P. Pérez, M. Gangnet, A. Blake. Poisson image editing. ACM Transactions on Graphics ...
有些小车车身比较长,如果是一个激光雷达,顾前不顾后,有比较大的视野盲区,这对小车导航定位避障来说都是一个问题,比如AGV小车, 所有想在小车前后各加一个雷达,那问题是ROS的建图或者定位导航都只是支持一个雷达,这个时候就需要我们做2个雷达的融合了。 方法比较简单:我的思路是先将两个激光雷达获得 ...
原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_37251044/article/details/81157344 ### 1.什么是均值? 对于每帧图像来说,均值分为两种:image mean 和 pixel mean。 image mean: 简单的说,读入一张彩色图像 ...
那天看到公司招聘应届生的笔试题,我发现其中有一道题,如果现场要我来写,我也不能搞定。 题目如下:从n个硬币中,找出等于面值相加等于s的最小硬币数组合。 思考了一下,这大概是个背包问题,解题的关键是 ...
作者:蒋天园 来源:微信公众号@3D视觉工坊 来源:3D目标检测多模态融合算法综述 0前言 本篇文章主要想对目前处于探索阶段的3D目标检测中多模态融合的方法做一个简单的综述,主要内容为对目前几篇几篇研究工作的总结和对这个研究方面的一些思考。在前面的一些文章中,笔者已经介绍到了 ...