OpenCV图像拼接(pipeline)原理解析和分模块实现视频课程

课程目标:分享关于图像拼接的经验和代码,逐过程剖析图像拼接的各个过程,并且编码试下,为深入理解OpenCV Stitching PipeLine,并进一步编写大型图像拼接项目打下坚实基础。

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5分 共16课时,共5小时
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

分享关于图像拼接的经验和代码,逐过程剖析图像拼接的各个过程,并且编码试下,为深入理解OpenCV Stitching PipeLine,并进一步编写大型图像拼接项目打下坚实基础。

适用人群

在学本科生与研究生,图像处理工作者,对图像处理感兴趣者

课程简介

分享作者关于图像拼接的经验和代码,本课程内容以将清楚原理和基本图像拼接流程为主,辅助OpenCV的代码实现帮助说明问题。主要内容分为5个部分,分别为:
1、图像拼接基本原理。
2、摄像机模型解析
3、投影模型解析
4、特征点提取和匹配
5、对准和融合
每个部分都分为2-3课,涉及相关数学模型详细解释、编码实现以及图像视觉中相关部分,也有一些经验之谈。希望好学的你能够通过本课件加深对图像拼接原理的理解,增强编码能力,并且为深入理解OpenCV Stitching PipeLine,并进一步编写大型图像拼接项目打下坚实基础。


1L0为了搞懂PipeLine,为什么必须要先学习本课内容? [免费试看]
24:19
2L1图像拼接基本概念和流程
16:42
3L2图像拼接广泛运用和最新成果
17:33
4L3图像拼接的特点和微软拼接软件(ICE)介绍
09:05
5L4精密全景图像采集体系模型
08:53
6L5抽象的柱面图像采集模型
28:49
7L6普通全景图像采集模型
09:38
8L7难道就没有其他模型?
14:57
9L8投影变换之两步成像
15:28
10L9高大上的8参数模型
20:08
11L10模板和特征点
44:00
12L11如何实现特征点提取
20:08
13L12怎样实现特征点匹配
25:08
14L13从特征点匹配到图像对准
18:12
15L14线性融合和什么时候使用
12:19
16L15multband融合和什么时候使用
15:20
讲师介绍
禾路
讲师评分4.5分
图像处理工程师,专注图像处理多年,长期奋斗在图像增强、识别一线。实战经验丰富,研究开发的连铸体拼接算法、人脸美化算法、红外线血管增强识别系统、中药识别系统、石材大板识别系统等均已投入使用。对opencv有着深入理解和解析。对opencv结合mfc、csharp快速开发,解决实际问题有独到见解。 开源框架GreenOpenMFCTemplate受到《学习Opencv》中文版翻译者于士琪论坛和博客推荐。 讲课风格严谨细致,针对性强;并且能够启发同学自主发现问题本质,主动扩展研究,提高动手能力。
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