原文:图像搜索三-局部特征SIFT

图像搜索三 局部特征SIFT 基于全局特征的传统特征对图像的精细识别能力都不强,即强调鲁棒性大于区分性,这对我们实际应用,尤其是追求同款的应用非常不利 一般有两种方式来避开全局性特征的不利,一是从局部出发,即点特征,二是采用多个局部来确定整体,即点集。 SIFT介绍 SIFT的出现是图像特征描述子研究领域一项里程碑式的工作,该算法的实质是在不同的尺度空间上查找关键点 特征点 ,并计算出关键点的方向 ...

2017-02-26 13:21 1 3312 推荐指数:

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OpenCV--图像特征(sift)

图像特征-sift 图像尺度空间 在一定的范围内,无论物体是大还是小,人眼都可以分辨出来,然而计算机要有相同的能力却很难,所以要让机器能够对物体在不同尺度下有一个统一的认知,就需要考虑图像在不同的尺度下都存在的特点。 尺度空间的获取通常使用高斯模糊来实现 不同σ的高斯函数决定 ...

Thu Feb 13 04:41:00 CST 2020 0 1248
图像搜索(二)-全局特征

图像搜索(二)-全局特征 最直观及理想化的特征,就是把二维图像之间的相似性,转变成几个数字(或字符串)之间的相似性,这种简朴算法得到的特征结果可称之为该图像的指纹。 一个图像的像素级别的量很大,而且是个二维的,如1024 * 768 = 736432(而且是多通道的,如RGB)大小的图像,要在 ...

Mon Feb 13 04:09:00 CST 2017 0 1647
图像局部特征提取

图像特征可以包括颜色特征、纹理特征、形状特征以及局部特征点等。其中局部特点具有很好的稳定性,不容易受外界环境的干扰。图像特征提取是图像分析与图像识别的前提,它是将高维的图像数据进行简化表达最有效的方式,从一幅图像的的数据矩阵中,我们看不出任何信息,所以我们必须根据这些数据提取出图像中的关键信息 ...

Sun Sep 29 00:39:00 CST 2019 0 2029
SIFT,SuperPoint在图像特征提取上的对比实验

SIFT,SuperPoint都具有提取图片特征点,并且输出特征描述子的特性,本篇文章从特征点的提取数量,特征点的正确匹配数量来探索一下二者的优劣。 视角变化较大的情况下 原图1 原图2 SuperPoint特征点数 SIFT提取到的特征点数 ...

Fri Dec 31 01:53:00 CST 2021 4 1689
Python SIFT特征匹配算法、匹配地理标记图像

一、SIFT算法的原理 1、检测适度空间极值   检测尺度空间极值就是搜索所有尺度上的图像位置,通过高斯微分函数来识别对于尺寸和旋转不变的兴趣点。其主要步骤可以分为建立高斯金字塔、生成DOG高斯差分金字塔和DOG局部极值点检测。   1.1 尺度空间的构建   图像的尺度空间是这幅图像 ...

Mon Mar 29 01:08:00 CST 2021 0 364
SIFT特征匹配处理

一、SIFT算法特征原理 SIFT即尺度不变特征转换,它用来检测图像局部特征,在空间尺度中寻找极值点,提取这点的位置、尺度、旋转不变量。这些关键点是一些十分突出,不会因光照和噪音等因素而变化的点,如角点、边缘点、暗区的亮点及亮区的暗点等,所以与影像的大小和旋转无关,对光线、噪声、视角改变 ...

Mon Mar 18 05:03:00 CST 2019 0 1944
sift特征源码

先贴上我对Opencv3.1中sift源码的注释吧,虽然还有很多没看懂。先从detectAndCompute看起 该函数分别调用了 createInitialImage buildGaussianPyramid buildDoGPyramid ...

Mon Sep 26 23:47:00 CST 2016 1 2698
图像局部特征点检测算法综述

研究图像特征检测已经有一段时间了,图像特征检测的方法很多,又加上各种算法的变形,所以难以在短时间内全面的了解,只是对主流的特征检测算法的原理进行了学习。总体来说,图像特征可以包括颜色特征、纹理特等、形状特征以及局部特征点等。其中局部特点具有很好的稳定性,不容易受外界环境的干扰,本篇文章也是对这方 ...

Fri Jan 30 23:04:00 CST 2015 13 38739
 
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