可以使用立体图像创建深度图。为了从立体图像构建深度图，我们找到两幅图像之间的视差。为此，我们使用 cv2.StereoBM_create() 创建 StereoBM 类的对象，并使用 stereo.comput() 计算视差。其中 stereo 是创建的 StereoBM 对象。步骤要从立体图像创建深度图，您可以按照以下步骤操作：导入所需的库 OpenCV、Matplotlib 和 NumPy。确保您已安装它们。使用 cv2.imread() 方法读取两幅输入图像为灰度图像。指定……阅读更多

我们使用尺度不变特征变换 (SIFT) 和 FLANN (快速近似最近邻库) 在两幅图像之间实现特征匹配。SIFT 用于查找特征关键点和描述符。基于 FLANN 的带 knn 的匹配器用于匹配两幅图像中的描述符。我们使用 cv2.FlannBasedMatcher() 作为基于 FLANN 的匹配器。步骤要使用 SIFT 特征检测器和基于 FLANN 的匹配器在两幅图像之间实现特征匹配，您可以按照以下步骤操作：导入所需的库 OpenCV、Matplotlib 和 NumPy。确保您已安装它们。读取两幅输入图像……阅读更多

我们使用尺度不变特征变换 (SIFT) 特征描述符和蛮力特征匹配器在两幅图像之间实现特征匹配。SIFT 用于查找图像中的特征关键点和描述符。蛮力匹配器用于匹配两幅图像中的描述符。步骤要使用 SIFT 特征检测器和蛮力匹配器在两幅图像之间实现特征匹配，您可以按照以下步骤操作：导入所需的库 OpenCV、Matplotlib 和 NumPy。确保您已安装它们。使用 cv2.imread() 方法读取两幅输入图像为灰度图像。指定……阅读更多

要匹配两幅图像的关键点，我们使用 ORB (定向 FAST 和旋转 BRIEF) 来检测和计算特征关键点和描述符，并使用蛮力匹配器来匹配两幅图像中的描述符。步骤要使用 ORB 特征检测器和蛮力匹配器匹配两幅图像的关键点，您可以按照以下步骤操作：导入所需的库 OpenCV、Matplotlib 和 NumPy。确保您已安装它们。使用 cv2.imread() 方法读取两幅输入图像为灰度图像。指定图像的完整路径。使用 orb=cv2.ORB_create() 初始化 ORB 对象，使用默认值……阅读更多

要模糊图像中的面部，我们首先使用 Haar 级联分类器检测面部。OpenCV 为我们提供了不同类型的经过训练的 Haar 级联用于对象检测。我们使用 haarcascade_frontalface_alt.xml 作为 Haar 级联 xml 文件。要模糊面部区域，我们应用 cv2.GaussianBlur()。如何下载 Haar 级联？您可以按照 GitHub 网站地址查找不同的 Haar 级联：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades 要下载用于面部检测的 Haar 级联，请单击 haarcascade_frontalface_alt.xml 文件。以原始格式打开它，右键单击并保存。步骤您可以按照以下步骤在图像中模糊面部：导入……阅读更多

ORB (定向 FAST 和旋转 BRIEF) 是 FAST 关键点检测器和 BRIEF 描述符的融合，其中进行了许多更改以提高性能。要实现 ORB 特征检测器和描述符，您可以按照以下步骤操作：导入所需的库 OpenCV 和 NumPy。确保您已安装它们。使用 cv2.imread() 方法读取输入图像。指定图像的完整路径。使用 cv2.cvtColor() 方法将输入图像转换为灰度图像。使用 orb=cv2.ORB_create() 使用默认值初始化 ORB 对象。检测并计算输入图像中的特征关键点“kp”和描述符“des”……阅读更多

FAST (加速段测试中的特征) 是一种高速角点检测算法。我们使用 FAST 算法检测图像中的特征。我们首先使用 cv2.FastFeatureDetector_create() 创建一个 FAST 对象。然后使用 fast.detect() 检测特征点，其中 fast 是创建的 FAST 对象。要绘制特征点，我们使用 cv2.drawKeypoints()。步骤要使用 FAST 特征检测器在输入图像中检测和绘制特征点，您可以按照以下步骤操作：导入所需的库 OpenCV 和 NumPy。确保您已安装它们。使用 cv2.imread() 方法读取输入图像。指定……阅读更多

SIFT (尺度不变特征变换) 是尺度不变特征描述符。它检测图像中的关键点并计算其描述符。我们首先使用 cv2.SIFT_create() 创建一个 SIFT 对象。然后使用 sift.detect() 检测关键点，其中 sift 是创建的 SIFT 对象。要绘制关键点，我们使用 cv2.drawKeypoints()。步骤要使用 SIFT 算法在输入图像中检测和绘制关键点，您可以按照以下步骤操作：导入所需的库 OpenCV 和 NumPy。确保您已安装它们。使用 cv2.imread() 方法读取输入图像。指定图像的完整路径。将……阅读更多

cv2.transform() 函数执行输入数组的每个元素的矩阵变换。我们可以直接将此变换应用于图像，因为图像在 OpenCV 中是 NumPy 数组。要使用此函数，我们应该首先定义一个变换矩阵 m。输出中的通道数将与变换矩阵 m 的行数相同。步骤要查找输入图像的矩阵变换，您可以按照以下步骤操作：导入所需的库 OpenCV 和 NumPy。确保您已安装它们。读取输入……阅读更多

OpenCV 为我们提供了 cv.rotate() 函数，用于以 90 度的倍数旋转图像（NumPy 数组）。此函数可以以三种方式旋转图像：顺时针旋转 90、180 和 270 度。我们使用以下语法：语法 cv2.rotate(img, rotateCode) rotateCode 是一个旋转标志，指定如何旋转数组。三个旋转标志如下：cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE cv2.ROTATE_180 cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE 步骤要旋转输入图像，您可以按照以下步骤操作：导入所需的库 OpenCV 和 matplotlib。确保您已安装它们。使用……阅读更多