《SIFT原理與源碼分析》系列文章索引:http://www.cnblogs.com/tianyalu/p/5467813.html 由前一步《DoG尺度空間構造》,我們得到了DoG高斯差分金字塔: 如上圖的金字塔,高斯尺度空間金字塔中每組有五層不同尺度圖像,相鄰兩層相減得到四層DoG ...
SIFT簡介 Scale Invariant Feature Transform,尺度不變特征變換匹配算法,是由David G. Lowe在 年 Object Recognition from Local Scale Invariant Features 提出的高效區域檢測算法,在 年 Distinctive Image Features from Scale Invariant Keypoint ...
2016-05-07 09:59 0 4634 推薦指數:
《SIFT原理與源碼分析》系列文章索引:http://www.cnblogs.com/tianyalu/p/5467813.html 由前一步《DoG尺度空間構造》,我們得到了DoG高斯差分金字塔: 如上圖的金字塔,高斯尺度空間金字塔中每組有五層不同尺度圖像,相鄰兩層相減得到四層DoG ...
《SIFT原理與源碼分析》系列文章索引:http://www.cnblogs.com/tianyalu/p/5467813.html 由前一篇《 方向賦值》,為找到的關鍵點即SIFT特征點賦了值,包含位置、尺度和方向的信息。接下來的步驟是關鍵點描述,即用用一組向量將這個關鍵點描述 ...
《SIFT原理與源碼分析》系列文章索引:http://www.cnblogs.com/tianyalu/p/5467813.html 尺度空間理論 自然界中的物體隨着觀測 尺度不同有不同的表現形態。例如我們形容建築物用“米”,觀測分子、原子等用“納米”。更形象的例子比如 Google ...
先貼上我對Opencv3.1中sift源碼的注釋吧,雖然還有很多沒看懂。先從detectAndCompute看起 該函數分別調用了 createInitialImage buildGaussianPyramid buildDoGPyramid ...
從main函數開始 首先大家不要慌,我加了無數注釋,這個工具的代碼也不過400行而已。首先我們看一下main函數: 為了避免大家看起來太緊張,我在源碼的注釋中加了詳細的講解,方便基礎薄弱的同學理解: 看了main函數里面的各種東西,我們發現並沒有什么玄機,其實就是很簡單的編程 ...
什么是Mybatis? Mybatis是一個半自動化的持久層框架。 Mybatis可以將向PreparedStatement中的輸入參數自動進行映射(輸入映射),將結果集映射成Java對象 ...
源碼分析 變量定義 Entry點向鏈表結構 構造函數 ...
一、網上一些參考資料 在博客目標檢測學習_1(用opencv自帶hog實現行人檢測) 中已經使用了opencv自帶的函數detectMultiScale()實現了對行人的檢測,當然了,該算法采用的是hog算法,那么hog算法是怎樣實現的呢?這一節就來簡單分析 ...