關(guān)于OpenCV圖像配準(zhǔn)角點(diǎn)匹配求助？opencv怎么讓檢測的角點(diǎn)之間等距？經(jīng)過霍夫變換后的圓是一個浮點(diǎn)向量（x，Y，半徑），包含三個元素。

圓[i][0]和圓[i][1]分別表示第i個圓的前兩個元素，即中心坐標(biāo)。您應(yīng)該能夠在二維數(shù)組中存儲兩個浮點(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]）。

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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不同。建議采用閾值分割和輪廓檢測

2倍一定會有梯度變化。建議檢測邊緣并計(jì)算褶皺的梯度信息

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

全景圖像拼接？

首先，讓我們介紹一下這個過程：

1。選擇圖像時，兩幅圖像的重疊面積不宜太小，我個人認(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。在這一步中，opencv提供了很多方法，比如Harris角點(diǎn)檢測，被監(jiān)控的角點(diǎn)存儲在cvseq中，cvseq是一個雙向鏈表。

3.角落凈化。在凈化過程中，需要RANSAC。Opencv附帶了一個函數(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。

名稱欄目：圖像角點(diǎn)檢測關(guān)于OpenCV圖像配準(zhǔn)角點(diǎn)匹配求助？-創(chuàng)新互聯(lián)
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