關(guān)于OpenCV圖像配準(zhǔn)角點(diǎn)匹配求助？opencv怎么讓檢測(cè)的角點(diǎn)之間等距？經(jīng)過(guò)霍夫變換后的圓是一個(gè)浮點(diǎn)向量（x，Y，半徑），包含三個(gè)元素。圓[i][0]和圓[i][1]分別表示第i個(gè)圓的前兩個(gè)元素，

關(guān)于OpenCV圖像配準(zhǔn)角點(diǎn)匹配求助？

opencv怎么讓檢測(cè)的角點(diǎn)之間等距？

經(jīng)過(guò)霍夫變換后的圓是一個(gè)浮點(diǎn)向量（x，Y，半徑），包含三個(gè)元素。

圓[i][0]和圓[i][1]分別表示第i個(gè)圓的前兩個(gè)元素，即中心坐標(biāo)。您應(yīng)該能夠在二維數(shù)組中存儲(chǔ)兩個(gè)浮點(diǎn)數(shù)。但是圖像中的一般坐標(biāo)是整數(shù)，所以可以進(jìn)行以下變換：cvround（circles[i][0]）。

opencv檢測(cè)缺陷用哪些算法？

根據(jù)不同的需要，應(yīng)進(jìn)行不同的處理

1孔的像素顏色和周圍絕對(duì)不同。建議采用閾值分割和輪廓檢測(cè)

2倍一定會(huì)有梯度變化。建議檢測(cè)邊緣并計(jì)算褶皺的梯度信息

3劃痕與前面的問(wèn)題類似，但也不同梯度的方向和強(qiáng)度應(yīng)該不同（一個(gè)是凹的，另一個(gè)是凸的）

全景圖像拼接？

首先，讓我們介紹一下這個(gè)過(guò)程：

1。選擇圖像時(shí)，兩幅圖像的重疊面積不宜太小，我個(gè)人認(rèn)為不宜小于15%，這樣才能保證足夠的角點(diǎn)匹配。

2. 轉(zhuǎn)角檢測(cè)。在這一步中，opencv提供了很多方法，比如Harris角點(diǎn)檢測(cè)，被監(jiān)控的角點(diǎn)存儲(chǔ)在cvseq中，cvseq是一個(gè)雙向鏈表。

3. 角落凈化。在凈化過(guò)程中，需要RANSAC。Opencv附帶了一個(gè)函數(shù)findhomography，它不僅可以凈化，還可以計(jì)算3x3的轉(zhuǎn)換矩陣。這個(gè)變換矩陣非常重要。

4. 角匹配。凈化后的角落需要匹配。

5. 圖像變換。在這一步中，我嘗試了很多方法。最后，選擇了findphotography輸出的變換矩陣，即透視變換矩陣。經(jīng)過(guò)這種透視變換后，圖像可以直接用于拼接。

6. 圖像拼接。完成以上步驟后，這一步其實(shí)非常簡(jiǎn)單。

7. 球面變換。在這一步中，我們需要將坐標(biāo)系從平面坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換為球面坐標(biāo)系。