一、简介 1.FAST算法产生原因 SIFT和SURF算法在进行特征点检测时需要建立尺度空间,基于局部图像的梯度直方图来计算描述子,整个算法的计算和数据存储复杂度比较高,不适用于处理实时性很强的图像。 2.FAST算法思想 若某像素与其周围领域内足够多的像素点相差较大,则该像素可能是角点 ...
Speeded Up Robust Features SURF,加速稳健特征 一 积分图像 什么是积分图像 积分图像是输入的灰度图像经过一种像素间的累加运算得到种新的图像媒介。对于一幅灰度的图像,积分图像中的任意一点 x,y 的值是指从图像的左上角到这个点的所构成的矩形区域内所有的点的灰度值之和 积分图像的作用 积分图像是SURF算法减小计算量的关键,从SIFT到SURF算法的性能提升很大程度归功 ...
2018-08-03 17:08 1 19535 推荐指数:
一、简介 1.FAST算法产生原因 SIFT和SURF算法在进行特征点检测时需要建立尺度空间,基于局部图像的梯度直方图来计算描述子,整个算法的计算和数据存储复杂度比较高,不适用于处理实时性很强的图像。 2.FAST算法思想 若某像素与其周围领域内足够多的像素点相差较大,则该像素可能是角点 ...
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 ...
: Sift算法的优点是特征稳定,对旋转、尺度变换、亮度保持不变性,对视角变换、噪声 ...
步骤: 特征检测 —— 特征描述 —— 特征匹配 实现流程: (1)特征检测:SurfFeatureDetector类 . detect( ...
如果说SIFT算法中使用DOG对LOG进行了简化,提高了搜索特征点的速度,那么SURF算法则是对DoH的简化与近似。虽然SIFT算法已经被认为是最有效的,也是最常用的特征点提取的算法,但如果不借助于硬件的加速和专用图像处理器的配合,SIFT算法以现有的计算机仍然很难达到实时的程度。对于需要实时 ...
void cvLine( CvArr* img, CvPoint pt1, CvPoint pt2, CvScalar ...
命令行解析类CommandLineParser 该类的作用主要用于命令行的解析,也就是分解命令行的作用。以前版本没这个类时,如果要运行带参数的.exe,必须在命令行中输入文件路径以及各种参数,并且输 ...
opencv中封装了一个专门用于求解cv::Mat均值的函数,即cv::mean(&cv::Mat),该函数会得到Mat中各个通道的均值,若要获取指定通道的均值,做进一步解析即可。 具体使用方法如下: 示例代码: 下面给出opencv的官方说明: Operations ...