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  1. opencv的全部基础操作，很实用，我从github上下载的，例子都调试过。anaconda3，python3.7，opencv4调试通过。

  2. code_001 | [图片读取与显示](python/code_001/opencv_001.py) | ✔️ code_002 | [图片灰度化](python/code_002/opencv_002.py) | ✔️ code_003 | [图像创建与赋值](python/code_003/opencv_003.py) | ✔️ code_004 | [图像像素读写](python/code_004/opencv_004.py) | ✔️ code_005 | [图像像素算术操作(加减乘

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2019-08-23
    • 文件大小：37748736
    • 提供者：neu1835

  1. 一种视频序列拼接的新方法

  2. 提出了一种基于视频序列拼接的新方法。首先，利用KLT算法对视频序列中特征点进行提取和跟踪，实现关键帧粗略选取；其次，在选取的关键帧中利用SURF算法进行特征提取，利用最近邻距离比进行特征点匹配，通过RANSAC估计算法求精单映矩阵，并结合关键帧选取判定寻找最佳关键帧；最后，利用级联单映矩阵和加权融合算法实现视频序列拼接。实验验证了该方法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-19
    • 文件大小：360448
    • 提供者：weixin_38664427

  1. KLT实现特征点跟踪

  2. 本算法可以对视频进行特征点提取，然后进行跟踪，效果不错。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-09-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：dragon30

  1. 基于地面特征的移动机器人单目视觉里程计算法

  2. 提出了一种基于单目视觉的移动机器人定位算法。该方法根据地平面假设，采用基于KLT 的角点检测与跟踪方法，运用基于平面的单应性关系，建立移动机器人位姿估计模型。在随机抽样一致性算法框架下，求解上述模型，实现移动机器人的初定位。在此基础上，引入角点特征的三角形结构估算平面参数差异，结合M-estimation 算法，有效地去除了非地面特征信息，提高了移动机器人的定位精度。室内环境下实验结果验证了所提算法的有效性与可行性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38662213

  1. 基于TMS320C6678的KLT跟踪算法的改进与实现

  2. 目前存在的大多数特征点跟踪算法只考虑了相邻两帧的情况，而忽略了之前图像帧的特征信息。在Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)算法的基础上，提出了一种新的特征跟踪方法：首先通过实时训练特征空间，构成图像训练的集合，然后通过高斯-牛顿迭代方法取出目标的特征点。该算法有效地避免了目标尺度、角度的大幅度变化以及遮挡情况。通过实际的序列图像分析了算法的性能，并与其他算法做了比较。同时研究设计了以八核数字信号处理顺(DSP)TMS320C6678 为核心处理器，且结合了现场可编程门阵列(FPGA)

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：795648
    • 提供者：weixin_38746515