原文:圖像搜索三-局部特征SIFT

圖像搜索三 局部特征SIFT 基於全局特征的傳統特征對圖像的精細識別能力都不強,即強調魯棒性大於區分性,這對我們實際應用,尤其是追求同款的應用非常不利 一般有兩種方式來避開全局性特征的不利,一是從局部出發,即點特征,二是采用多個局部來確定整體,即點集。 SIFT介紹 SIFT的出現是圖像特征描述子研究領域一項里程碑式的工作,該算法的實質是在不同的尺度空間上查找關鍵點 特征點 ,並計算出關鍵點的方向 ...

2017-02-26 13:21 1 3312 推薦指數:

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OpenCV--圖像特征(sift)

圖像特征-sift 圖像尺度空間 在一定的范圍內,無論物體是大還是小,人眼都可以分辨出來,然而計算機要有相同的能力卻很難,所以要讓機器能夠對物體在不同尺度下有一個統一的認知,就需要考慮圖像在不同的尺度下都存在的特點。 尺度空間的獲取通常使用高斯模糊來實現 不同σ的高斯函數決定 ...

Thu Feb 13 04:41:00 CST 2020 0 1248
圖像搜索(二)-全局特征

圖像搜索(二)-全局特征 最直觀及理想化的特征,就是把二維圖像之間的相似性,轉變成幾個數字(或字符串)之間的相似性,這種簡朴算法得到的特征結果可稱之為該圖像的指紋。 一個圖像的像素級別的量很大,而且是個二維的,如1024 * 768 = 736432(而且是多通道的,如RGB)大小的圖像,要在 ...

Mon Feb 13 04:09:00 CST 2017 0 1647
圖像局部特征提取

圖像特征可以包括顏色特征、紋理特征、形狀特征以及局部特征點等。其中局部特點具有很好的穩定性,不容易受外界環境的干擾。圖像特征提取是圖像分析與圖像識別的前提,它是將高維的圖像數據進行簡化表達最有效的方式,從一幅圖像的的數據矩陣中,我們看不出任何信息,所以我們必須根據這些數據提取出圖像中的關鍵信息 ...

Sun Sep 29 00:39:00 CST 2019 0 2029
SIFT,SuperPoint在圖像特征提取上的對比實驗

SIFT,SuperPoint都具有提取圖片特征點,並且輸出特征描述子的特性,本篇文章從特征點的提取數量,特征點的正確匹配數量來探索一下二者的優劣。 視角變化較大的情況下 原圖1 原圖2 SuperPoint特征點數 SIFT提取到的特征點數 ...

Fri Dec 31 01:53:00 CST 2021 4 1689
Python SIFT特征匹配算法、匹配地理標記圖像

一、SIFT算法的原理 1、檢測適度空間極值   檢測尺度空間極值就是搜索所有尺度上的圖像位置,通過高斯微分函數來識別對於尺寸和旋轉不變的興趣點。其主要步驟可以分為建立高斯金字塔、生成DOG高斯差分金字塔和DOG局部極值點檢測。   1.1 尺度空間的構建   圖像的尺度空間是這幅圖像 ...

Mon Mar 29 01:08:00 CST 2021 0 364
SIFT特征匹配處理

一、SIFT算法特征原理 SIFT即尺度不變特征轉換,它用來檢測圖像局部特征,在空間尺度中尋找極值點,提取這點的位置、尺度、旋轉不變量。這些關鍵點是一些十分突出,不會因光照和噪音等因素而變化的點,如角點、邊緣點、暗區的亮點及亮區的暗點等,所以與影像的大小和旋轉無關,對光線、噪聲、視角改變 ...

Mon Mar 18 05:03:00 CST 2019 0 1944
sift特征源碼

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 ...

Mon Sep 26 23:47:00 CST 2016 1 2698
圖像局部特征點檢測算法綜述

研究圖像特征檢測已經有一段時間了,圖像特征檢測的方法很多,又加上各種算法的變形,所以難以在短時間內全面的了解,只是對主流的特征檢測算法的原理進行了學習。總體來說,圖像特征可以包括顏色特征、紋理特等、形狀特征以及局部特征點等。其中局部特點具有很好的穩定性,不容易受外界環境的干擾,本篇文章也是對這方 ...

Fri Jan 30 23:04:00 CST 2015 13 38739
 
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