51cto OpenCV图像拼接(pipeline)原理解析和分模块实现视频课程

OpenCV图像拼接(pipeline)原理解析和分模块实现资源介绍:

OpenCV图像拼接(pipeline)原理解析和分模块实现视频课程封面图

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。

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。

资源目录:

1L0为了搞懂PipeLine，为什么必须要先学习本课内容？[24:19]
2L1图像拼接基本概念和流程[16:41]
3L2图像拼接广泛运用和**成果[17:32]
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[43:59]
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]