原文:特征提取的綜合實驗(多種角度比較SIFT、SURF、BRISK、ORB算法)

代碼:https: files.cnblogs.com files jsxyhelu main.zip 一 基本概念: 特征點提取在 目標識別 圖像拼接 運動跟蹤 圖像檢索 自動定位 等研究中起着重要作用 主要算法包括: 特征點識別主要流程為: 檢測關鍵點 提取描述向量和特征匹配 通過檢測關鍵點和提取描述向量構造出局部特征描述子, 然后進行特征匹配 特征點識別在以下 個方面進行比較 算法匹配速度 ...

2017-11-10 11:18 0 3571 推薦指數:

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特征提取綜合實驗多種角度比較SIFT、SURF、BRISK、ORB、FREAK等局部特診點檢測和描述算法)(2021版)

編者按:這篇文章原本只是《學習OpenCV3.0(高級-特征提取和運用)》中的一篇教案,自編成以來,多次受到讀者關注,並且就其中細節問題的進行溝通了解。這里我結合近一段時間對這個方面問題的再次學習思考,將相關內容進行整理,希望能夠為大家的學習提供幫助。 本文初步計划分為四個 ...

Wed Apr 14 02:38:00 CST 2021 1 393
[轉]SIFT,SURF,ORB,FAST 特征提取算法比較

轉載地址:https://blog.csdn.net/vonzhoufz/article/details/46461849 主要的特征檢測方法有以下幾種,在一般的圖像處理庫中(如opencv, VLFeat, Boofcv等)都會實現。 FAST ,Machine Learning ...

Sat Jul 07 00:38:00 CST 2018 0 1502
SIFT,SURF,ORB,FAST,BRISK 特征提取算法比較

原文:http://blog.csdn.net/vonzhoufz/article/details/46594369 圖像處理的基礎就是要進行特征點的提取,feature(interest points) detect 的方法也在不斷的進步,邊檢測,角點檢測,直線檢測,圓檢測 ...

Fri Dec 29 05:18:00 CST 2017 0 2038
特征提取算法(4)——LoG特征提取算法

目錄 1、介紹 2、LoG原理 3、數學原理 4、模板性質 1、介紹 LoG(DoG是一階邊緣提取)是二階拉普拉斯-高斯邊緣提取算法,先高斯濾波然后拉普拉斯邊緣提取。 Laplace算子對通過圖像進行操作實現邊緣檢測的時,對離散點和噪聲比較敏感。於是,首先對圖像進行高斯卷積 ...

Mon Aug 19 00:40:00 CST 2019 0 974
特征提取算法(1)——紋理特征提取算法LBP

模式識別中進行匹配識別或者分類器分類識別時,判斷的依據就是圖像特征。用提取特征表示整幅圖像內容,根據特征匹配或者分類圖像目標。 常見的特征提取算法主要分為以下3類: 基於顏色特征:如顏色直方圖、顏色集、顏色矩、顏色聚合向量等; 基於紋理特征:如Tamura紋理特征、自回歸紋理模型 ...

Fri Aug 16 05:55:00 CST 2019 1 1886
BRISK特征提取算法

簡介 BRISK算法是2011年ICCV上《BRISK:Binary Robust Invariant Scalable Keypoints》文章中,提出來的一種特征提取算法,也是一種二進制的特征描述算子。 它具有較好的旋轉不變性、尺度不變性,較好 ...

Tue Nov 22 19:49:00 CST 2016 1 5947
特征提取算法之LBP

圖像特征,圖像紋理,圖像頻域等多種角度提取圖像的特征。 LBP,局部二值模式,局部特征描述算子,具有很強的紋理特征描述能力,具有光照不變性和旋轉不變性。用python進行簡單的LBP算法實驗: (1)LBP旋轉模式不變性 初始的LBP算法不具有旋轉不變性,LBP串的連接順序 ...

Thu Mar 08 03:53:00 CST 2018 0 4374
 
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