原文:OpenCV特征點檢測算法對比

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 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 在特征點選取一個與尺度相應的鄰域,求出主方向,其中SIFT采用在一個正方形鄰域內統計所有點的梯度方向,找到占 以上的方向作為主方向 ...

2017-11-17 22:28 0 6255 推薦指數:

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OPENCV圖像特征點檢測與FAST檢測算法

  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 ...

Tue Mar 22 01:15:00 CST 2016 1 28048
FAST特征點檢測算法

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 ...

Wed Nov 15 03:27:00 CST 2017 0 8462
特征點檢測算法——FAST角點

上面的算法如SIFT、SURF提取到的特征也是非常優秀(有較強的不變性),但是時間消耗依然很大,而在一個系統中,特征提取僅僅是一部分,還要進行諸如配准、提純、融合等后續算法。這使得實時性不好,降系了統性能。 Edward Rosten和Tom Drummond兩位大神經過研究,於2006年在 ...

Tue Aug 20 22:51:00 CST 2019 0 365
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
opencv —— SURF 特征點檢測

SURF 算法概述 SURF,英文全稱為 SpeededUp Robust Features,直譯為“加速版的具有魯棒性的特征算法,由 Bay 在 2006 年首次提出。SURF 最大特征在於采用了 harr 特征以及積分圖像的概念,這大大加快了程序的運行時間。SURF 可以應用於計算機視覺 ...

Tue Mar 31 01:29:00 CST 2020 3 543
OPENCV之GFTT特征點檢測

  之前角點檢測的時候提到過角點檢測算法,第一個是cornerHarris計算角點,但是這種角點檢測算法容易出現聚簇現象以及角點信息有丟失和位置偏移現象,所以后面又提出一種名為  shi_tomasi的角點檢測算法,名稱goodFeatureToTrack,opencv的feature2D接口 ...

Wed Mar 23 00:56:00 CST 2016 0 4129
[OpenCV]基於特征匹配的實時平面目標檢測算法

一直想基於傳統圖像匹配方式做一個融合Demo,也算是對上個階段學習的一個總結。 由此,便采購了一個攝像頭,在此基礎上做了實時檢測平面目標的特征匹配算法。 代碼如下: 測試效果,如下: ...

Sat Jul 31 17:46:00 CST 2021 0 116
OpenCV特征點檢測------ORB特征

ORB算法 ORB是是ORiented Brief的簡稱。ORB的描述在下面文章中: Ethan Rublee and Vincent Rabaud and Kurt Konolige and Gary Bradski, ORB: an efcient ...

Sat Nov 18 06:28:00 CST 2017 0 5550
 
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