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圆[i][0]和圆[i][1]分别表示第i个圆的前两个元素,即中心坐标。您应该能够在二维数组中存储两个浮点数。但是图像中的一般坐标是整数,所以可以进行以下变换:cvround(circles[i][0])。
根据不同的需要,应进行不同的处理
1孔的像素颜色和周围绝对不同。建议采用阈值分割和轮廓检测
2倍一定会有梯度变化。建议检测边缘并计算褶皱的梯度信息
3划痕与前面的问题类似,但也不同梯度的方向和强度应该不同(一个是凹的,另一个是凸的)
全景图像拼接?首先,让我们介绍一下这个过程:
1。选择图像时,两幅图像的重叠面积不宜太小,我个人认为不宜小于15%,这样才能保证足够的角点匹配。
2.转角检测。在这一步中,opencv提供了很多方法,比如Harris角点检测,被监控的角点存储在cvseq中,cvseq是一个双向链表。
3.角落净化。在净化过程中,需要RANSAC。Opencv附带了一个函数findhomography,它不仅可以净化,还可以计算3x3的转换矩阵。这个变换矩阵非常重要。
4.角匹配。净化后的角落需要匹配。
5.图像变换。在这一步中,我尝试了很多方法。最后,选择了findphotography输出的变换矩阵,即透视变换矩阵。经过这种透视变换后,图像可以直接用于拼接。
6.图像拼接。完成以上步骤后,这一步其实非常简单。
7.球面变换。在这一步中,我们需要将坐标系从平面坐标系转换为球面坐标系。
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