一、SIFT介绍1 SIFT（尺度不变特征变换）原理 SIFT包括兴趣点检测器和描述子。SIFT描述子具有非常强的稳健性，经常和许多不同的兴趣点检测器结合使用。SIFT特征对于尺度，旋转和亮度都具有不变性，因此，它可用于三维视角和噪声的可靠匹配。 S
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2023-07-17 13:39:33
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HEVC中，一帧图像被分割为多个互补重叠的LCU,LCU大小一般设为64*64。每个LCU又可按照四叉树的方式递归划分为多个子CU。编码器编码时，需要判断当前CU是否已经进行划分。当前CU的划分情况由语法元素split_flag的值给出，其值为1表示CU已经划分，否则表示为进行子CU划分。
上面的算法如SIFT、SURF提取到的特征也是非常优秀（有较强的不变性），但是时间消耗依然很大，而在一个系统中，特征提取仅仅是一部分，还要进行诸如配准、提纯、融合等后续算法。这使得实时性不好，降系了统性能。Edward Rosten和Tom Drummond两位大神经过研究，于2006年在《Machine learning for high-speed corner detection》中提出了一
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2023-07-06 15:14:32
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### FAST特征点提取：Python实现
在计算机视觉中，特征点提取是图像处理领域的重要任务之一。FAST（Features from Accelerated Segment Test）算法因其速度快和效果好而被广泛应用。本文将介绍如何使用Python实现FAST特征点提取，并附带相应代码示例。
#### 1. 什么是FAST特征点？
FAST是一种快速角点检测算法，设计初衷是为了解决在
一、 SIFT算法1、算法简介 尺度不变特征转换即SIFT (Scale-invariant feature transform)是一种计算机视觉的算法。它用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。 &n
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2023-11-01 20:48:54
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FAST，2006年提出并在2010年稍作修改后发表，若某像素与其周围邻域内足够多的像素点相差较大，则该像素可能是角点。 【函数】 Ptr<FastFeatureDetector> create( int threshold=10,bool nonmaxSuppression=true,int ty
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2020-03-12 16:18:00
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算法思想：如果一个像素与它邻域的像素差别较大（过亮或过暗） , 那它更可能是角点。
算法步骤：
1.上图所示，一个以像素p为中心，半径为3的圆上，有16个像素点（p1、p2、...、p16）。
2.定义一个阈值。计算p1、p9与中心p的像素差，若它们绝对值都小于阈值，则p点不可能是特征点，直接pass掉；否则，当做候选点，有待进一步考察；
3.若p是候选点，则计算p1、p9、p5、p13与中心p
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2020-09-10 14:39:00
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文章目录角点检测 cornerHarris() 函数拐角检测（使用形态学方法）角点检测 cornerHarris() 函数
原创
2022-08-26 10:37:23
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文章目录1 图像的特征（角点特征）2 角点检测（旋转不变性）2.1 Harris角点检测2.1.1 思想2.1.2 原理2.1.3 代码实现2.1.4 优缺点2.2 Shi-Tomasi角点检测2.2.1 原理2.2.2 实现3 角点检测（尺度不变性）3.1 SIFT角点检测3.1.1 算法原理3.1.2 基本流程3.1.2.1 尺度空间极值检测3.1.3 代码实现3.2 SURF角点检测3.2
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2024-10-18 21:24:02
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OpenCV Python 特征匹配【目标】特征匹配Brute-Force Matcher 和 FLANN Matcher【理论】Brute-Force Matcher字面意思是蛮力匹配器，所以它的过程也很简单，从一个集合里取出一个特征描述子，然后与第二个集合里的特征逐个的进行匹配比较。返回最近的一个。对于BF matcher，首先我们必须使用cv.BFMatcher()创建BFMatcher对象
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2024-04-21 07:05:26
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首先，对于四叉树的分割形式，大家想必都已经了解了，这里就不进行过多的赘述，下面是常见的四叉树结构示意图： 接下来是代码部分：该过程主要由TEncCu::xCompressCU函数的递归实现。
[cpp]
view plain
copy
1. // further split进一步进行CU的分割
2. if( bSubBranch &
一、基础
最初由Rosten和Drummond [Rosten06]提出的FAST（加速段测试的特征）特征检测算法是基于将点P与其包围圆内的点集的直接比较的思想。基本思想是，如果附近的几个点与P类似，那么P将成为一个很好的关键点。点P是FAST算法的关键点候选者。 影响P分类的点的圈由p周围的圆确定。 在这种情况下，该圆上有16个像素，这里编号为0-15。具体的算法在这里并没有说明。 二、函数
原创
2022-12-23 13:36:33
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文章目录一、概述二、相关概念三、实际操作1.图片检测2.打开摄像头进行人脸检测 一、概述`本文为我学习python环境下用opencv检测人脸的内容总结。二、相关概念##opencv中提供了三种训练好的级联分类器（通过不同特征进一步筛选，最终得出所属的分类）。在相应的haarcascades、hogcascades、lbpcascades文件夹中分别存放着HAAR、HOG、LBP级联分类
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2023-06-26 13:32:22
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1.基本概念特征点: 可以理解为区别于其它部分或物体的地方。根据特征应该能准确、唯一地识别出对应目标。 例如在一堆青苹果中，有几个红苹果。那么红色就是可以准确识别出红苹果的有效特征。人眼对特征的识别通常是在一个局部的小区域或小窗口完成的。 如果在各个方向上移动这个特征的小窗口，窗口内区域的灰度发生了较大的变化，那么就认为在窗口内遇到了特征点。特征检测： 在一幅图像上滑动比较，如果无论往哪个方向移动
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2024-01-28 11:26:38
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FAST特征点检测算法由E.Rosten和T.Drummond在2006年在其论文“Machine Learning for High-speed Corner Detection”中首次提出。英文全称是“Features from Accelerated Segment Test”，可以翻译成“基于加速分割测试的特征”。从论文名字可以看出FAST是一种高效的特征点（角点）检测算法，基本上可以满
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2016-09-16 07:41:00
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fast作为几乎最快的角点检测算法，一般说明不附带描述子。参考综述：图像的显著性检测——点特征 详细内容，请拜访原=文章：Fast特征点检测算法 在局部特征点检测快速发展的时候，人们对于特征的认识也越来越深入，近几年来许多...
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2017-03-16 16:58:00
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原创
2023-03-24 06:37:02
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各位同学好，今天和大家分享一下如何使用 mediapipe+opencv 实现眨眼计数器。先放张图看效果。下图左侧为视频图像，右侧为平滑后的人眼开合比曲线。以左眼为例，若眼眶上下边界的距离与左右边界的距离的比值小于26%，就认为是眨眼。当眨眼成功计数一次后，接下来的10帧不再计算眨眼次数，防止重复。不眨眼时：眨眼时：1. 安装工具包pip install opencv_python==4.2.0.
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2023-11-30 17:24:19
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一、概述点云特征在定义上（以我个人理解）大致可以分为两大类：一类是类似于深度学习的featrue map意义，通过计算一些算子来描述点云局部，这种描述只是一种标识符，并没有实际的几何意义，比如 PFH或者 FPFH 之类的，它们只是通过对每个点的局部邻域计算一个 维或者 维的向量来描述当前点，这跟机器学习中的 是一样的，通过这类特征可以用来做点云的配准（其中某些特征可以进一步处理【模式识别】
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2024-02-26 21:28:08
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大家好，从今天开始我们陆续更新ORB-SLAM2/3系列的原创文章，以小白和师兄对话的形式阐述背景原理+代码解析，喜欢的点个赞分享，支持的人越多，更新越有动力！如有错误欢迎留言指正！代码注释地址：https://github.com/electech6/ORB_SLAM2_detailed_commentsVSLAM系列原创01讲 | 深入理解ORB关键点提取：原理+代码VSLAM系列原创02讲
原创
2023-07-11 14:49:11
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