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SiftDescriptorExtractor对应于SIFT算法中特征向量提取的工作,通过他对关键点周围邻域内的像素分块进行梯度运算,得到 维的特征向量。具体有如下几个操作: 首先,我们假设在之前关键点提取的步骤中,我们对一个三角形提取关键点,检测到其中一个关键点的坐标为三角形的一个角 如下面用红圈圈出的 ,如下图 放大看,假设检测到该关键点的方向如下图: 将关键点周围的像素旋转到一个统一的方向, ...
2014-10-23 12:11 5 8749 推荐指数:
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SIFT特征提取分析 sift 关键点,关键点检测 读‘D. G. Lowe. Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints[J],IJCV,2004 ...
http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7639681/ SIFT(Scale-invariant feature transform)是一种检测局部特征的算法,该算法通过求一幅图中的特征点(interest points ...
1、矩阵基础 矩阵是一个表示二维空间的数组,矩阵可以看做是一个变换。在线性代数中,矩阵可以把一个向量变换到另一个位置,或者说从一个坐标系变换到另一个坐标系。矩阵的“基”,实际就是变换时所用的坐标系。而所谓的相似矩阵,就是同样的变换,只不过使用了不同的坐标系。线性代数中的相似矩阵实际上就是要使 ...
opencv中sift特征提取的步骤 使用SiftFeatureDetector的detect方法检测特征存入一个向量里,并使用drawKeypoints在图中标识出来 SiftDescriptorExtractor 的compute方法提取特征描述符,特征描述符是一个矩阵 ...
特征值在动态问题中具有十分重要的地位,基于$ Ax=\lambda x $,我们简要介绍一下特征值的相关概念。 以对矩阵A的加权 $ A,A^2,A^3,... $ 为例,假设你需要需要得到 $ A^{100} $。如下所示,在数次加权之后 $ A^{100} $ 会接近一个固定的值 ...
1.给特征点赋值一个128维的方向参数 在计算好的特征点中,为每个特征点计算一个方向,依照这个方向作进一步的计算,利用关键点邻域像素的梯度方向分布特性为每个关键点指定方向参数,是算子具备旋转不变性。 为(x,y)处模值和方向的公式。L所用 ...
概要 主要介绍左右特征向量以及重要的性质。 左右特征向量 下面给一个简单结论, **证明**:不妨假设 $x$ 是一个单位向量,计算给出 $\mu=\mu x^*x=(x^*A)x=x^*Ax=x^*(Ax)=x^*(\lambda x)=\lambda x^* x ...