上一节中,我们介绍了Harris角点检测。角点在图像旋转的情况下也可以检测到,但是如果减小(或者增加)图像的大小,可能会丢失图像的某些部分,甚至导致检测到的角点发生改变。这样的损失现象需要一种与图像比例无关的角点检测方法来解决。尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature ...
SIFT特征 尺度不变特征理解 简介 SIFT,即尺度不变特征变换 Scale invariant feature transform,SIFT ,是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性,可在图像中检测出关键点,是一种局部特征描述子。该方法于 年由David Lowe首先发表于计算机视觉国际会议 International Conference on Computer Vision, ...
2018-11-17 15:08 0 755 推荐指数:
上一节中,我们介绍了Harris角点检测。角点在图像旋转的情况下也可以检测到,但是如果减小(或者增加)图像的大小,可能会丢失图像的某些部分,甚至导致检测到的角点发生改变。这样的损失现象需要一种与图像比例无关的角点检测方法来解决。尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature ...
本文参考:https://www.zhihu.com/search?type=content&q=%E4%BC%A0%E7%BB%9F%E7%9B%AE%E6%A0%87%E6%A3%80%E ...
开篇文章,先介绍一下背景。老实说不能算完全原创,主要是参考matlab帮助系统,添上一些自己的理解。E文好的可以直接去看帮助文件,这里记录一下一方面逼自己去好好理解一下内容,另外一方面也想提高一下英文阅读能力。不过本人比较懒,也不知道能坚持多久,写一篇是一篇吧。废话不多说,直接上文。在唠叨一句 ...
博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 特征 在计算机视觉领域,特征是为了完成某一特定任务需要的相关信息。比如,人脸检测中,我们需要在图像中提取特征来判断哪些区域是人脸、哪些区域不是人脸,人脸验证中,我们需要在两个人脸区域分别提取特征,来判断他们是不是同一个人,如下图 ...
跟大家分享几点关于视觉学习的问题,希望对大家有所帮助。 1、视觉分为两大类,分别是计算机视觉和机器视觉,我们常说的视觉都是指机器视觉,计算机视觉离我们比较遥远,一般研究计算机视觉,对学历要求他比较高。 2、学习视觉之前,最好有以下几条知识作为储备,否则,你学起来会比较慢,也会感觉比较 ...
引言 上一篇中着中总结了光源的相关知识,以及光源选择,机器视觉——(一,光源) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 本篇就总结总结机器视觉在工业中的相机的概念以及选型。 1、相机的选择 (1)工业数字相机的分类: 工业相机按照芯片类型可以分为CCD相机 ...
一、SIFT算法特征原理 SIFT即尺度不变特征转换,它用来检测图像的局部性特征,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 ...
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 ...