OpenCV图像拼接(pipeline)原理解析和分模块实现视频课程

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所属分类:人工智能

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。

OpenCV图像拼接(pipeline)原理解析和分模块实现视频课程

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。

课程目录:

1 L0为了搞懂PipeLine,为什么必须要先学习本课内容?.mp4
2 L1图像拼接基本概念和流程.mp4
3 L2图像拼接广泛运用和--成果.mp4
4 L3图像拼接的特点和微软拼接软件(ICE)介绍.mp4
5 L4精密全景图像采集体系模型.mp4
6 L5抽象的柱面图像采集模型.mp4
7 L6普通全景图像采集模型.mp4
8 L7难道就没有其他模型?.mp4
9 L8投影变换之两步成像.mp4
10 L9高大上的8参数模型.mp4
11 L10模板和特征点.mp4
12 L11如何实现特征点提取.mp4
13 L12怎样实现特征点匹配.mp4
14 L13从特征点匹配到图像对准.mp4
15 L14线性融合和什么时候使用.mp4
16 L15multband融合和什么时候使用.mp4
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