對圖像進行目標特征的提取,常用的有顏色,角點,特征點,輪廓,紋理等特征。而下面學習常用的特征點檢測。 ...
sift算法在cv領域的重要性不言而喻,該作者的文章引用率在cv界是number .本篇博客只是本人把sift算法知識點整理了下,以免忘記。本文比較早的一篇博文opencv源碼解析之 :特征點檢查前言 中有使用opencv自帶的sift做了個簡單的實驗,而這次主要是利用Rob Hess的sift源碼來做實驗,其實現在的opencv版本中帶的sift算法也是Rob Hess的,只是稍微包裝了下。 ...
2012-08-16 22:25 7 36663 推薦指數:
對圖像進行目標特征的提取,常用的有顏色,角點,特征點,輪廓,紋理等特征。而下面學習常用的特征點檢測。 ...
在上篇博客特征點檢測學習_1(sift算法) 中簡單介紹了經典的sift算法,sift算法比較穩定,檢測到的特征點也比較多,其最大的確定是計算復雜度較高。后面有不少學者對其進行了改進,其中比較出名的就是本文要介紹的surf算法,surf的中文意思為快速魯棒特征。本文不是專門介紹surf ...
一 原始方法 簡介 在局部特征點檢測快速發展的時候,人們對於特征的認識也越來越深入,近幾年來許多學者提出了許許多多的特征檢測算法及其改進算法,在眾多的特征提取算法中,不乏涌現出佼佼者。 從最早期的Moravec,到Harris,再到SIFT、SUSAN ...
識別算法概述: SIFT/SURF基於灰度圖, 一、首先建立圖像金字塔,形成三維的圖像空間,通過Hessian矩陣獲取每一層的局部極大值,然后進行在極值點周圍26個點進行NMS,從而得到粗略的特征點,再使用二次插值法得到精確特征點所在的層(尺度),即完成了尺度不變。 二、在特征點選 ...
部分。“基本概念”部分對局部特征識別方法進行總體了解;“ 檢測算法”將按照一定順序對現有算法進行拆解 ...
前面描述角點檢測的時候說到,角點其實也是一種圖像特征點,對於一張圖像來說,特征點分為三種形式包括邊緣,焦點和斑點,在OPENCV中,加上角點檢測,總共提供了以下的圖像特征點檢測方法 FAST SURF ORB BRISK KAZE AKAZE MESR ...
本例程利用 FAST/AGAST 算法進行特征提取,並且進行目標追蹤,僅支持灰度圖。 注意:本例程會把程序運行最開始的十秒左右出現的物體作為目標特征,請在程序運行的最開始,將目標物體放在攝像頭中央識別,直至出現特征角點,證明已經識別記錄目標特征。 匹配過程中,如果畫面出現十字和矩形框,證明匹配 ...
不重復造輪子,但首先你得會造輪子。 一個笑話: Theory is when you know everything but nothing works. Practice is when eve ...