对图像进行目标特征的提取,常用的有颜色,角点,特征点,轮廓,纹理等特征。而下面学习常用的特征点检测。 ...
sift算法在cv领域的重要性不言而喻,该作者的文章引用率在cv界是number .本篇博客只是本人把sift算法知识点整理了下,以免忘记。本文比较早的一篇博文opencv源码解析之 :特征点检查前言 中有使用opencv自带的sift做了个简单的实验,而这次主要是利用Rob Hess的sift源码来做实验,其实现在的opencv版本中带的sift算法也是Rob Hess的,只是稍微包装了下。 ...
2012-08-16 22:25 7 36663 推荐指数:
对图像进行目标特征的提取,常用的有颜色,角点,特征点,轮廓,纹理等特征。而下面学习常用的特征点检测。 ...
在上篇博客特征点检测学习_1(sift算法) 中简单介绍了经典的sift算法,sift算法比较稳定,检测到的特征点也比较多,其最大的确定是计算复杂度较高。后面有不少学者对其进行了改进,其中比较出名的就是本文要介绍的surf算法,surf的中文意思为快速鲁棒特征。本文不是专门介绍surf ...
一 原始方法 简介 在局部特征点检测快速发展的时候,人们对于特征的认识也越来越深入,近几年来许多学者提出了许许多多的特征检测算法及其改进算法,在众多的特征提取算法中,不乏涌现出佼佼者。 从最早期的Moravec,到Harris,再到SIFT、SUSAN ...
识别算法概述: SIFT/SURF基于灰度图, 一、首先建立图像金字塔,形成三维的图像空间,通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值,然后进行在极值点周围26个点进行NMS,从而得到粗略的特征点,再使用二次插值法得到精确特征点所在的层(尺度),即完成了尺度不变。 二、在特征点选 ...
部分。“基本概念”部分对局部特征识别方法进行总体了解;“ 检测算法”将按照一定顺序对现有算法进行拆解 ...
前面描述角点检测的时候说到,角点其实也是一种图像特征点,对于一张图像来说,特征点分为三种形式包括边缘,焦点和斑点,在OPENCV中,加上角点检测,总共提供了以下的图像特征点检测方法 FAST SURF ORB BRISK KAZE AKAZE MESR ...
本例程利用 FAST/AGAST 算法进行特征提取,并且进行目标追踪,仅支持灰度图。 注意:本例程会把程序运行最开始的十秒左右出现的物体作为目标特征,请在程序运行的最开始,将目标物体放在摄像头中央识别,直至出现特征角点,证明已经识别记录目标特征。 匹配过程中,如果画面出现十字和矩形框,证明匹配 ...
不重复造轮子,但首先你得会造轮子。 一个笑话: Theory is when you know everything but nothing works. Practice is when eve ...