**前言** 只要接口到手，不管烫不烫拿着就用。**FLANN特征点匹配**FLANN与SURF匹配使用上区别不大，只是在匹配和绘制之间多了快速计算关键点间的最大最小距离保存符合条件的匹配结果这两步。对匹配后的输出图进行了处理，然后才绘制。#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<opencv2/
在上篇博客特征点检测学习_1(sift算法) 中简单介绍了经典的sift算法，sift算法比较稳定，检测到的特征点也比较多，其最大的确定是计算复杂度较高。后面有不少学者对其进行了改进，其中比较出名的就是本文要介绍的surf算法，surf的中文意思为快速鲁棒特征。本文不是专门介绍surf所有理论（最好的理论是作者的论文）的，只是对surf算法进行了下整理，方便以后查阅。 网上有些文章对
目标我们将在OpenCV中使用Brute-Force匹配器和FLANN匹配器 。我们将在OpenCV中使用Brute-Force匹配器和FLANN匹配器蛮力匹配器很简单。它使用第一组中一个特征的描述符，并使用一些距离计算将其与第二组中的所有其他特征匹配。并返回最接近的一个。 对于BF匹配器，首先我们必须使用cv.BFMatcher()创建BFMatcher对象。 它需要两个可选参数。第一个是nor
目标在本章中， - 我们将了解FAST算法的基础知识。 - 我们将使用OpenCV功能对FAST算法进行探索。理论我们看到了几个特征检测器，其中很多真的很棒。但是，从实时应用程序的角度来看，它们不够快。最好的例子是计算资源有限的SLAM（同时定位和制图）移动机器人使用FAST进行特征检测1.选择图像中是否要识别为兴趣点的像素p，使其强度为Ip 2.选择适当的阈值t 3.考虑被测像素周围有16个像素
开发环境 ·软件版本信息：Windows10 64位Tensorflow1.15Tensorflow object detection API 1.xPython3.6.5VS2015 VC++CUDA10.0硬件：CPUi7GPU 1050ti如何安装tensorflow object detection API框架，看这里：Tensorflow Object Detect
在之前的笔记《OpenCV学习笔记（32）》中整理记录了在OpenCV中关于Harris角点检测和shi-tomas角点检测的一些内容，而由于角点对于一幅图像而言是非常重要的特征点，所以OpenCV在特征点检测模块中又基于shi-tomas角点检测算法集成了一个新的特征检测器，这也就是今天要记录的GFTT特征点检测。那么什么是GFTT特征点呢？哈哈哈哈其实这个命名很随意，还记得之前记录的关于调用s
【特征点的检测与匹配】是计算机视觉中非常重要的技术之一。在物体检测、视觉跟踪、三维重建等领域都有很广泛的应用。 opencv提供了10种特征检测方法： 【FAST】 【STAR】 【SIFT】【SURF】【ORB】 【MSER】 【GFTT】 【HARRIS】 【Dense】 【SimpleBlob】1【SURF特征点检测】SURF---加速版的具有鲁棒性的特征算法（SIFT---尺寸不变特征变换
关于特征检测和匹配的具体原理会在后续的文章中具体讲解，本文主要介绍Opencv实现的简单过程： 第一步：定义特征检测器（SIFT,SURF,ORB等）。第二步：对图像中特征点进行检测，并将特征点存储在Keypoints中。第三步：提取特征点的描述信息。第四步：定义特征匹配器（特征匹配的方法主要有两种分别为暴力匹配BFmatch和FlannBased）。第五步：过滤掉较差的匹配点位（一般根据临近两点
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2023-07-16 19:27:02
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其中Pkk=Pll=cosθ, Plk=Pkl=sinθ,形式上就是这样，A*PT Aik = Aik×Pkk+Ail×Pkl Ail = Aik×Plk+Ail×PllP*A Aki = Pkk×Aki+ Pkl×Ali Ali = Plk×Aki+ Pll×Ali实际计算时，只计算那些必
1)SURF特征检测 SURF—-加速稳健特征算法 SURF是尺度不变特征变换SIFT的加速版，一般来说，标准的SURF算子比SIFT算子快好几倍，并且在多幅图像中具有更好的稳定性，SURF最大的特征在于采用harr特征以及积分图像的概念，这大大加快了程序运行时间,可以应用于物体识别以及三维重建中 在检测特征点的过程中计算了Hessian矩阵的行列式，与此同时，计算到了Hessian矩阵的迹，
"花海"一、特征检测1.Harris角点检测2. shi-tomasi角点检测3. SIFT关键点检测4. 关键点和描述子二、几种角点特性 希望有能力的朋友还是拿C++做。本节讨论特征检测，主要是Harris，shi-tomasi,sift三种方法和对比，以及原理简介,还有关键点和描述子的概念介绍。一、特征检测特征检测包括边缘检测，角检测，区域检测和脊检测。应用场景:图像搜索（如以图搜图），拼图
特征点又称兴趣点、关键点，它是在图像中突出且具有代表意义的一些点，通过这些点我们可以用来识别图像、进行图像配准、进行3D重建等。本文主要介绍OpenCV中几种定位与表示关键点的函数。一、Harris角点角点是图像中最基本的一种关键点，它是由图像中一些几何结构的关节点构成，很多都是线条之间产生的交点。Harris角点是一类比较经典的角点类型，它的基本原理是计算图像中每点与周围点变化率的平均值。 &n
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原创
2014-04-11 14:36:33
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首先明确两个问题，①为什么要引进图像特征？②什么是图像特征？ 简而言之，引入图像特征的目的就是让计算机能够识别图像，比如抓取到图片A中有长鼻子那么判断图片A为大象，抓取到图片B有长耳朵，那么可以说图片B为兔子。那么什么是图像特征？通俗来讲，就是图像本身能够同其他图片进行区分的一些特征，这些特征在进行尺寸变化，或者非复杂仿射变换时依然存在的一些特征。图像特征能够解决的问题包括有识别，定位，追踪，三维
SIFT的步骤如下：(1) 尺度空间极值检测(Scale-space Extrema Detection)也就是在多尺度高斯差分(Difference of Gauss)空间中检测极值点（3x3x3 区域极值），作为候选的关键点(Potential keypoints...
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2018-06-12 00:05:00
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Speeded Up Robust Features（SURF，加速稳健特征），是一种稳健的局部特征点检测和描述算法。与Sift算法一样，Surf算法的基本路程可以分为三大部分：局部特征点的提取、特征点的描述、特征点的匹配。SURF的算法原理如下：1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间事实上surf构造的金字塔图像与sift有非常大不同，就是由于这些不同才加快了其检測的速度。Sift採用
人的关节点活动动作的捕捉如何实现?如何提升捕捉质量和效果?本期AI Studio精品项目为您揭晓项目介绍本次给大家带来的是基于Keypoint模型下的人体关键点检测，由Alchemist_W供稿，本项目是基于PaddleDetection套件使用COCO2017数据集对人体关键点进行检测以实现对人的关节点活动动作的捕捉。利用Top-down与Down-top两种方式实现模型训练及其推理。在训练过程
特征点又称兴趣点、关键点，它是在图像中突出且具有代表意义的一些点，通过这些点我们可以用来识别图像、进行图像配准、进行3D重建等。本文主要介绍OpenCV中几种定位与表示关键点的函数。一、Harris角点角点是图像中最基本的一种关键点，它是由图像中一些几何结构的关节点构成，很多都是线条之间产生的交点。Harris角点是一类比较经典的角点类型，它的基本原理是计算图像中每点与周围点变化率的平均值。&nb
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2023-07-19 16:43:44
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feature2d组件：Harris角点检测和Shi-Tomasi角点检测，以及一种亚像素级角点检测的方法，当然也可以自己制作角点检测函数，需要用到CornerMinEigenVal函数和minMaxLoc()函数，最后进行特征点的选取，判断条件要根据自己的情况编辑，如果对特征点，角点的检测精度要求更高，可以用cornerSubPix函数将角点定位到子像素。1.CornerHarris函数运行H...
原创
2021-07-09 10:20:06
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在学习Good Features to track特征点检测时，主要参考了opencv官方资料关于特征点检测的介绍，网址：http://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_feature2d/py_shi_tomasi/py_shi_tomasi.html#shi-tomasi。1.原理Good Featu
在本教程中，我们将涉及: 这个教程的代码如下所示。你还可以从 这个链
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2016-03-18 15:19:00
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