SURF算法原理: 1、SURF特征檢測的步驟 1.尺度空間的極值檢測:搜索所有尺度空間上的圖像,通過Hessian來識別潛在的對尺度和選擇不變的興趣點。 2.特征點過濾並進行精確 ...
SURF是對SIFT的改進,相對於SIFT,主要優點是速度更快,更適合做實時特征檢查。 一 SURF原理: 相對於SIFT,SUFT采用Hssian算法檢測關鍵點,很大程度上提高了程序的運行速度,同時,在尺度空間的構建上,SIFT通過改變高斯卷積核的大小,構建不同的組,下文進行詳細介紹。 二 SURF的實現: 與SIFT步驟相同,可分為四步:尺度空間構建和極值檢測 特征點精確定位和過濾 特征方向賦 ...
2020-03-23 19:03 0 763 推薦指數:
SURF算法原理: 1、SURF特征檢測的步驟 1.尺度空間的極值檢測:搜索所有尺度空間上的圖像,通過Hessian來識別潛在的對尺度和選擇不變的興趣點。 2.特征點過濾並進行精確 ...
這篇往后,會暫時先更ORB、SITF、SURF三篇特征算子,在代碼部分,會在本篇介紹下OPENCV特征匹配的特征點KeyPoint、特征描述子和匹配算子Match等的構成。 1ORB簡介 ORB算法是一種特征匹配算法,可用於目標追蹤、圖像匹配等多個方面,在實時圖像處理 ...
特征匹配部分由ORB篇已介紹OPENCV中特征匹配需要用到的一些函數和類的封裝完成,本篇不再介紹。SIFT和SURF由於版權問題,(SIFT在2020年(今年)3月6日專利有限期20年過期,OPENCV后續的版本中可能會有相應接口。)在opencv4.1+中沒有函數接口,可通過安裝對應版本 ...
SURF(Speeded Up Robust Features)特征關鍵特性 特征匹配,特征識別等方面有很好的效果,具有四個特征 --特征檢測 --尺度空間(尺度不變性) --選擇不變性(光照不變性,旋轉不變性) --特征向量(匹配用) 特征檢測整個流程可以用DDM來概括,第一個 ...
不重復造輪子,但首先你得會造輪子。 一個笑話: Theory is when you know everything but nothing works. Practice is when eve ...
損。 2.完全使用反射來實現,其結果就是編譯基本無損,但是運行時就比較吃性能了。案例源代碼 一般 ...
所謂udp打洞就是指客戶端A通過udp協議向服務器發送數據包,服務器收到后,獲取數據包,並且 可獲取客戶端A地址和端口號。同樣在客戶端B發送給服務器udp數據包后,服務器同樣在收到B發送過來 的數 ...
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 ...