SURF原理详解：https://wenku.baidu.com/view/2f1e4d8ef705cc1754270945.html SURF算法工作原理 选择图像中的POI(Points of interest) Hessian Matrix 在不同的尺度空间发现关键 ...

SURF(Speeded Up Robust Features)特征关键特性 特征匹配，特征识别等方面有很好的效果，具有四个特征 --特征检测 --尺度空间（尺度不变性） --选择不变性(光照不变性，旋转不变性) --特征向量(匹配用) 特征检测整个流程可以用DDM来概括，第一个 ...

SIFT特征和SURF特征比较 比较项目 SIFT SURF 尺度空间极值检测 使用高斯滤波器，根据不同尺度的高斯差(DOG)图像寻找局部极值 使用方形滤波器，利用海森矩阵的行列式值检测极值，并利用积分图加速运算 ...

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/S4b1OGjRWX1kktefyHAo8A 匹配 ...

尺度不变性，左图中被检测为角点的特征，当放大到右图的尺度空间时，会被检测为 边缘 或 曲线 ...

一幅图像中总存在着其独特的像素点，这些点我们可以认为就是这幅图像的特征，成为特征点。计算机视觉领域中的很重要的图像特征匹配就是一特征点为基础而进行的，所以，如何定义和找出一幅图像中的特征点就非常重要。这篇文章我总结了视觉领域最常用的几种特征点以及特征匹配的方法。 在计算机视觉领域，兴趣点（也称 ...

AkAZE是KAZE的加速版 与SIFT,SUFR比较: 1.更加稳定 2.非线性尺度空间 3.AKAZE速度更加快 4.比较新的算法,只有Opencv新的版本才可以用 AKAZE局部匹配介绍 1.AOS构造尺度空间 2.Hessian矩阵特征点 3.方向指定基于一阶 ...

AKAZE是KAZE的加速版 特征点查找和绘制：把surf中的surf改成KAZE或AKAZE即可 匹配： ...