这篇往后,会暂时先更ORB、SITF、SURF三篇特征算子,在代码部分,会在本篇介绍下OPENCV特征匹配的特征点KeyPoint、特征描述子和匹配算子Match等的构成。 1ORB简介 ORB算法是一种特征匹配算法,可用于目标追踪、图像匹配等多个方面,在实时图像处理 ...
特征匹配部分由ORB篇已介绍OPENCV中特征匹配需要用到的一些函数和类的封装完成,本篇不再介绍。SIFT和SURF由于版权问题, SIFT在 年 今年 月 日专利有限期 年过期,OPENCV后续的版本中可能会有相应接口。 在opencv . 中没有函数接口,可通过安装对应版本的opencv contrib进行使用。 背景 SIFT Scale Invariant Feature Transfor ...
2020-03-23 00:45 0 1506 推荐指数:
这篇往后,会暂时先更ORB、SITF、SURF三篇特征算子,在代码部分,会在本篇介绍下OPENCV特征匹配的特征点KeyPoint、特征描述子和匹配算子Match等的构成。 1ORB简介 ORB算法是一种特征匹配算法,可用于目标追踪、图像匹配等多个方面,在实时图像处理 ...
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 ...
SIFT/SURF为了实现不同图像中相同场景的匹配,主要包括三个步骤: 1. 尺度空间的建立; 2.特征点的提取; 3.利用特征点周围邻域的信息生成特征描述子; 4.特征点匹配。 SIFT 1.生成高斯差分金字塔(DOG),尺度空间构建 (1)通过对原始图像进行尺度变换,获得图像 ...
1.SIFT简介 SIFT的英文全称叫Scale-invariant feature transform,也叫尺度不变特征变换算法,是由David Lowe 先提出的,也是过去十年中最成功的图像局部描述子之一。SIFT 特征包括兴趣点检测器和描述子。SIFT 描述子具有非常强稳健性,这在 ...
1.SIFT特征原理描述 SIFT的全称是Scale Invariant Feature Transform,由加拿大教授David G.Lowe提出的。SIFT特征不只具有尺度不变性,即使改变旋转角度,图像亮度或拍摄视角,仍然能够得到好的检测效果,是一种非常稳定的局部特征。 总体来说 ...
SIFT算法是一种基于尺度空间的算法。利用SIFT提取出的特征点对旋转、尺度变化、亮度变化具有不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也有一定的稳定性。 SIFT实现特征的匹配主要包括四个步骤: 提取特征点 计算关特征点的描述子 利用描述子的相似程度对特征点进行匹配 消除误匹配 ...
https://www.zhihu.com/question/23371175 我需要把一张照片和训练集中的图片进行匹配。我把一张照片提取特征值并建立kd树,然后把训练集的图片依次读进来,然后把图片的特征点依次放进kd树里面找最近 ...
SURF是对SIFT的改进,相对于SIFT,主要优点是速度更快,更适合做实时特征检查。 一、SURF原理: 相对于SIFT,SUFT采用Hssian算法检测关键点,很大程度上提高了程序的运行速度,同时,在尺度空间的构建上,SIFT通过改变高斯卷积核的大小,构建不同的组,下文进行 ...