Не удается заставить работать регистрацию изображений с OpenCV 4.0.0 и Python 3.7

Вы можете попробовать один из следующих способов:

rebase

Для простых изменений попробуйте перезагрузить его сверху, потянув за изменения, например

git pull origin master -r

Таким образом, он будет применять вашу текущую ветвь поверх верхней ветви после извлечения.

Это эквивалентно командам checkout master, fetch и rebase origin/master git.

Это потенциально опасный режим работы. Он переписывает историю, которая не сулит ничего хорошего, когда вы уже опубликовали эту историю. Не используйте эту опцию, если вы не внимательно прочитали git-rebase(1) .


checkout

Если вас не волнует ваши локальные изменения, вы можете переключиться на другую ветвь временную (с усилием) и переключить ее обратно, например

git checkout origin/master -f
git checkout master -f

reset

Если вас не волнует ваши локальные изменения, попробуйте сбросить его в HEAD (исходное состояние), например

git reset HEAD --hard

Если выше не поможет, это могут быть правила в вашем файле нормализации git (.gitattributes), поэтому лучше совершить то, что он говорит. Или ваша файловая система не поддерживает разрешения, поэтому вам нужно отключить filemode в вашей конфигурации git.

Связано: Как заставить «git pull & quot; для перезаписывания локальных файлов?

0
задан Martin 4 March 2019 в 15:11
поделиться

1 ответ

Вы должны использовать matchTemplate , это позволяет вам найти шаблон на изображении. Например, если ваш шаблон

template

, а ваше изображение

entire image .

Результатом будет

matching result

(изображения можно найти в документации OpenCV)

[1123 ] В соответствии с вашими потребностями вы можете выбрать тот или иной метод, например, TM_CCORR_NORMED является надежным, но TM_SQDIFF требует меньше вычислений.

ОБНОВЛЕНИЕ

Это будет легко работать для перевода, но для более сложных преобразований Вы должны использовать Features2D и homography , чтобы найти свой шаблон. Вот пример документации OpenCV:

Features2D_Homography

Идея алгоритма такова:

  1. Извлечение ключевых точек каждое изображение
  2. Вычислить дескрипторы для каждой ключевой точки (например, SIFT или SURF)
  3. Сопоставить ключевые точки благодаря дескрипторам
  4. Вычислить параметры преобразования из совпадений

, чтобы извлечь ключевые точки в каждом изображении и затем сопоставить дескрипторы.

Может быть, этот тоже должен помочь.

0
ответ дан ractiv 4 March 2019 в 15:11
поделиться
Другие вопросы по тегам:

Похожие вопросы: