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SiftDescriptorExtractor對應於SIFT算法中特征向量提取的工作,通過他對關鍵點周圍鄰域內的像素分塊進行梯度運算,得到 維的特征向量。具體有如下幾個操作: 首先,我們假設在之前關鍵點提取的步驟中,我們對一個三角形提取關鍵點,檢測到其中一個關鍵點的坐標為三角形的一個角 如下面用紅圈圈出的 ,如下圖 放大看,假設檢測到該關鍵點的方向如下圖: 將關鍵點周圍的像素旋轉到一個統一的方向, ...
2014-10-23 12:11 5 8749 推薦指數:
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SIFT特征提取分析 sift 關鍵點,關鍵點檢測 讀‘D. G. Lowe. Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints[J],IJCV,2004 ...
http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7639681/ SIFT(Scale-invariant feature transform)是一種檢測局部特征的算法,該算法通過求一幅圖中的特征點(interest points ...
1、矩陣基礎 矩陣是一個表示二維空間的數組,矩陣可以看做是一個變換。在線性代數中,矩陣可以把一個向量變換到另一個位置,或者說從一個坐標系變換到另一個坐標系。矩陣的“基”,實際就是變換時所用的坐標系。而所謂的相似矩陣,就是同樣的變換,只不過使用了不同的坐標系。線性代數中的相似矩陣實際上就是要使 ...
opencv中sift特征提取的步驟 使用SiftFeatureDetector的detect方法檢測特征存入一個向量里,並使用drawKeypoints在圖中標識出來 SiftDescriptorExtractor 的compute方法提取特征描述符,特征描述符是一個矩陣 ...
特征值在動態問題中具有十分重要的地位,基於$ Ax=\lambda x $,我們簡要介紹一下特征值的相關概念。 以對矩陣A的加權 $ A,A^2,A^3,... $ 為例,假設你需要需要得到 $ A^{100} $。如下所示,在數次加權之后 $ A^{100} $ 會接近一個固定的值 ...
1.給特征點賦值一個128維的方向參數 在計算好的特征點中,為每個特征點計算一個方向,依照這個方向作進一步的計算,利用關鍵點鄰域像素的梯度方向分布特性為每個關鍵點指定方向參數,是算子具備旋轉不變性。 為(x,y)處模值和方向的公式。L所用 ...
概要 主要介紹左右特征向量以及重要的性質。 左右特征向量 下面給一個簡單結論, **證明**:不妨假設 $x$ 是一個單位向量,計算給出 $\mu=\mu x^*x=(x^*A)x=x^*Ax=x^*(Ax)=x^*(\lambda x)=\lambda x^* x ...