一、基本概念: 作用:特征点提取在“目标识别、图像拼接、运动 跟踪、图像检索、自动定位”等研究中起着重要作用; 主要算法: •FAST , Machine Learning forHigh-speed Corner ...
代码:https: files.cnblogs.com files jsxyhelu main.zip 一 基本概念: 特征点提取在 目标识别 图像拼接 运动跟踪 图像检索 自动定位 等研究中起着重要作用 主要算法包括: 特征点识别主要流程为: 检测关键点 提取描述向量和特征匹配 通过检测关键点和提取描述向量构造出局部特征描述子, 然后进行特征匹配 特征点识别在以下 个方面进行比较 算法匹配速度 ...
2017-11-10 11:18 0 3571 推荐指数:
一、基本概念: 作用:特征点提取在“目标识别、图像拼接、运动 跟踪、图像检索、自动定位”等研究中起着重要作用; 主要算法: •FAST , Machine Learning forHigh-speed Corner ...
编者按:这篇文章原本只是《学习OpenCV3.0(高级-特征点提取和运用)》中的一篇教案,自编成以来,多次受到读者关注,并且就其中细节问题的进行沟通了解。这里我结合近一段时间对这个方面问题的再次学习思考,将相关内容进行整理,希望能够为大家的学习提供帮助。 本文初步计划分为四个 ...
转载地址:https://blog.csdn.net/vonzhoufz/article/details/46461849 主要的特征检测方法有以下几种,在一般的图像处理库中(如opencv, VLFeat, Boofcv等)都会实现。 FAST ,Machine Learning ...
原文:http://blog.csdn.net/vonzhoufz/article/details/46594369 图像处理的基础就是要进行特征点的提取,feature(interest points) detect 的方法也在不断的进步,边检测,角点检测,直线检测,圆检测 ...
目录 1、介绍 2、LoG原理 3、数学原理 4、模板性质 1、介绍 LoG(DoG是一阶边缘提取)是二阶拉普拉斯-高斯边缘提取算法,先高斯滤波然后拉普拉斯边缘提取。 Laplace算子对通过图像进行操作实现边缘检测的时,对离散点和噪声比较敏感。于是,首先对图像进行高斯卷积 ...
模式识别中进行匹配识别或者分类器分类识别时,判断的依据就是图像特征。用提取的特征表示整幅图像内容,根据特征匹配或者分类图像目标。 常见的特征提取算法主要分为以下3类: 基于颜色特征:如颜色直方图、颜色集、颜色矩、颜色聚合向量等; 基于纹理特征:如Tamura纹理特征、自回归纹理模型 ...
简介 BRISK算法是2011年ICCV上《BRISK:Binary Robust Invariant Scalable Keypoints》文章中,提出来的一种特征提取算法,也是一种二进制的特征描述算子。 它具有较好的旋转不变性、尺度不变性,较好 ...
图像特征,图像纹理,图像频域等多种角度提取图像的特征。 LBP,局部二值模式,局部特征描述算子,具有很强的纹理特征描述能力,具有光照不变性和旋转不变性。用python进行简单的LBP算法实验: (1)LBP旋转模式不变性 初始的LBP算法不具有旋转不变性,LBP串的连接顺序 ...