上一節中,我們介紹了Harris角點檢測。角點在圖像旋轉的情況下也可以檢測到,但是如果減小(或者增加)圖像的大小,可能會丟失圖像的某些部分,甚至導致檢測到的角點發生改變。這樣的損失現象需要一種與圖像比例無關的角點檢測方法來解決。尺度不變特征變換(Scale-Invariant Feature ...
SIFT特征 尺度不變特征理解 簡介 SIFT,即尺度不變特征變換 Scale invariant feature transform,SIFT ,是用於圖像處理領域的一種描述。這種描述具有尺度不變性,可在圖像中檢測出關鍵點,是一種局部特征描述子。該方法於 年由David Lowe首先發表於計算機視覺國際會議 International Conference on Computer Vision, ...
2018-11-17 15:08 0 755 推薦指數:
上一節中,我們介紹了Harris角點檢測。角點在圖像旋轉的情況下也可以檢測到,但是如果減小(或者增加)圖像的大小,可能會丟失圖像的某些部分,甚至導致檢測到的角點發生改變。這樣的損失現象需要一種與圖像比例無關的角點檢測方法來解決。尺度不變特征變換(Scale-Invariant Feature ...
本文參考:https://www.zhihu.com/search?type=content&q=%E4%BC%A0%E7%BB%9F%E7%9B%AE%E6%A0%87%E6%A3%80%E ...
開篇文章,先介紹一下背景。老實說不能算完全原創,主要是參考matlab幫助系統,添上一些自己的理解。E文好的可以直接去看幫助文件,這里記錄一下一方面逼自己去好好理解一下內容,另外一方面也想提高一下英文閱讀能力。不過本人比較懶,也不知道能堅持多久,寫一篇是一篇吧。廢話不多說,直接上文。在嘮叨一句 ...
博客:blog.shinelee.me | 博客園 | CSDN 特征 在計算機視覺領域,特征是為了完成某一特定任務需要的相關信息。比如,人臉檢測中,我們需要在圖像中提取特征來判斷哪些區域是人臉、哪些區域不是人臉,人臉驗證中,我們需要在兩個人臉區域分別提取特征,來判斷他們是不是同一個人,如下圖 ...
跟大家分享幾點關於視覺學習的問題,希望對大家有所幫助。 1、視覺分為兩大類,分別是計算機視覺和機器視覺,我們常說的視覺都是指機器視覺,計算機視覺離我們比較遙遠,一般研究計算機視覺,對學歷要求他比較高。 2、學習視覺之前,最好有以下幾條知識作為儲備,否則,你學起來會比較慢,也會感覺比較 ...
引言 上一篇中着中總結了光源的相關知識,以及光源選擇,機器視覺——(一,光源) - 唯有自己強大 - 博客園 (cnblogs.com) 本篇就總結總結機器視覺在工業中的相機的概念以及選型。 1、相機的選擇 (1)工業數字相機的分類: 工業相機按照芯片類型可以分為CCD相機 ...
一、SIFT算法特征原理 SIFT即尺度不變特征轉換,它用來檢測圖像的局部性特征,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 ...
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 ...