刚好最近在做项目，老师让查模板匹配与特征点匹配的相关知识，搜了很多博客，整理成word文档，顺便也来发个博客。 模板匹配模板匹配是一种最原始、最基本的识别方法。简单来说，模板匹配就是用一幅已知的模板图片在目标图片上依次滑动，每次滑动都计算模板与模板下方子图的相似度。如果是单个目标的匹配，只需要取相似度最大值所在的位置就可以得到匹配位置。如果要匹配多个目标，只需要设定阈值，只要相似度大于阈
文章目录一、SIFT特征匹配原理1.1简介1.2特点1.3算法步骤二、数据集三、SIFT特征检测兴趣点四、SIFT特征描述子匹配五、目标图片匹配特征点最多的三张图片六、 地理标记图像匹配七、RANSAC算法剔除误匹配7.1关于RANSAC算法的论述7.2算法代码7.3结果展示与分析7.4 小结八、总结8.1 小结8.2遇到的问题及解决 一、SIFT特征匹配原理1.1简介 SIFT，也叫尺度不变
计算机视觉课堂笔记 回顾：特征提取中分为点（Harris等），线（Canny算子），区域（MSER）等特征的提取。 相应的特征匹配就会有特征点匹配，直线匹配，曲线匹配，区域匹配。 而在众多研究中以点匹配居多，点匹配的基本原则：利用图像点周围的信息来描述点，如灰度信息，颜色信息，梯度信息等，然后进行 相似性度量。 点匹配典型方法： 基于灰度分布的匹配：Cross-correlation；
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2023-06-25 22:37:04
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总体来说，良好的数据特征组合不需太多，便可以使得模型的性能表现突出。比如我们在“良/恶性乳腺癌肿瘤预测“问题中，仅仅使用两个描述肿瘤形态的特征便取得较高的识别率。冗余的特征虽然不会影响模型性能，但会浪费cpu的计算。主成分分析主要用于去除多余的那些线性相关的特征组合，这些冗余的特征组合并不会对模型训练有更多贡献。特征筛选与PCA这类通过选择主成分对特征进行重建的方法略有区别：对于PCA而言，我们经
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2023-08-30 22:37:24
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目标在这章我们将看到如何将一张图片中的特征与其他图片进行匹配。我们会使用 OpenCV 里的 蛮力匹配器 以及 FLANN 匹配器。蛮力匹配器的基础蛮力匹配器很简单。它取一个特征在第一个集合中的描述符，然后去匹配在第二个集合中的所有其他的特征，通过某种距离计算。然后返回距离最近的那个。对于蛮力匹配器，首先我们必须创建一个蛮力匹配器对象，使用函数 cv.BFMatcher()。它需要两个可
这里用RANSAC来过滤误匹配本代码主要是实现图像误匹配，理论部分及参考文章移步：计算机视觉：RANSAC剔除基础矩阵F错误匹配(Python实现)以下为代码部分，只需要修改350-366行就可以了，自己根据实际情况修改import os
import cv2
import numpy as np
import random
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"] =
1.算法描述SIFT 是一种从图像中提取独特不变特征的方法，其特点为基于图像的一些局部特征，而与图像整体的大小和旋转无关。并且该方法对于光照、噪声、仿射变换具有一定鲁棒性，同时能生成大量的特征点。SIFT (Scale-invariant feature transform)， 尺度不变特征转换，是一种图像局部特征提取算法，它通过在不同的尺度空间中寻找极值点（特征点，关键点）的精确定位和主方向，构
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2023-10-07 15:06:10
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内容来自OpenCV-Python Tutorials 自己翻译整理目标： 学习匹配一副图片和其他图片的特征。 学习使用OpenCV中的Brute-Force匹配和FLANN匹配。暴力匹配（Brute-Force）基础暴力匹配很简单。首先在模板特征点描述符的集合当中找到第一个特征点，然后匹配目标图片的特征点描述符集合当中的所有特征点，匹配方式使用“距离”来衡量，返回“距离”最近的那个。对于Br
一、引入FM在传统的线性模型如LR中，每个特征都是独立的，如果需要考虑特征与特征直接的交互作用，可能需要人工对特征进行交叉组合；非线性SVM可以对特征进行kernel映射，但是在特征高度稀疏的情况下，并不能很好地进行学习。因子分解机(FactorizationMachine,FM)是由SteffenRendle在2010年提出的一种基于矩阵分解的机器学习算法。算法的核心在于特征组合，以此来减少人工
特征组合学习目标：通过添加其他合成特征来改进线性回归模型（这是前一个练习的延续）使用输入函数将 Pandas DataFrame 对象转换为 Tensors，并在 fit() 和 predict() 中调用输入函数使用 FTRL 优化算法进行模型训练通过独热编码、分箱和特征组合创建新的合成特征设置与之前一样 import mat
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2023-07-09 12:21:18
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任务描述在一组空格分隔的自然数中，有些数出现的次数与该数相等，找出符合这个特征的数，并输出其中的最大数。如果不存在这样的数，则输出-1。输入格式在一行中输入若干个自然数，数字之间用空格分隔输出格式
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2023-06-29 13:18:00
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1.特征匹配：假设有两张相似图像，分别为图像A和图像B,特征匹配的含义就是对寻找图像A和图像B中相邻相似特征点，并建立起匹配关系。 但当图像中存在重复纹理、视角变化或遮挡、光照等条件影响时，容易产生误匹配现象。2.误匹配剔除：在进行特征匹配后通常会采用RANSAC算法去除误匹配点，RANSAC算法是一种广泛应用于计算机视觉的误匹配剔除算法，具有以下优点：鲁棒性强适用性广泛精度高缺点:比较耗时：需要
不管是我在之前的博文中提到的SIFT、ORB等算法，其实真正匹配的结果都不会特别好，一旦视角上的变化比较大或者出现之前图像中没有出现的区域，就很容易产生误匹配。但是在实际应用中这些误匹配的点并没有对最终的匹配结果造成很大的影响，这是因为一般在进行匹配以后，都进行了去除误匹配点对的操作，这篇博文主要介绍的就是一种比较有名的RANSAC算法。 那么，首先来看一下这个算法。一、RANSAC算法介绍RA
基于几何特征（边缘特征）的模板匹配基于几何特征的模板匹配通过计算模板图像与目标图像特征信息，来判断目标图像中是否有与模板图像相近或相同的图像。匹配流程如下： 1.制作一个模板，并使模板图像以一定角度旋转，得到的各个分析的模板； 2.模板图像T从目标图像的原点处开始每次移动一个像素，直到匹配分数达到要求找到目标物体。基于边缘特征的模板创建首先从模板图像的边缘创建一个数据集（模板模型），然后到目标图像
GMS图像特征匹配算法(学习笔记)一、算法原理当前各种特征匹配算法往往不能兼顾运行速度和鲁棒性。鲁棒性好的算法往往运行较慢，而运行较快的算法又不够稳定。GMS(Grid-based Motion Statistics) 算法希望在能够保证匹配效果的同时提高运行的效率。GMS算法受到BF匹配的启发，认为缺乏明显的正确匹配不是因为匹配对数量太少，而是因为难以区分正确和错误的匹配。由于正确匹配的邻域内的
特征匹配 特征匹配，又可以称之为数据关联。在图像领域中，特征匹配的作用非常大。比如：在图像拼接中，需要进行特征匹配，方便求出单应矩阵以拼接两幅图像；在三维重建中，需要进行特征匹配，方便求出变换矩阵以及三角化特征点；在图像检索中，可以通过特征点在数据库中检索，查找到特征匹配数量最多的识别结果；...检索部分暂时不提，毕竟涉及到了复杂的数据结构。并且在SLAM中用的并不多，虽然在回环检测中需
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2023-07-24 13:22:35
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安装相应版本的库（注意：对库安装的版本有特殊要求）：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python==3.4.2.16pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-contrib-python==3.4.2.16如果需要卸载旧
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2020-04-03 16:41:00
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特征工程：最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用数据和特征决定了机器学习的上限，模型和算法只是逼近这个上限特征工程方法： 数据预处理缺失值处理（均值，众数，中位数）字符编码数据处理（独热编码）归一化处理1、空值处理（均值、众数、中位数）对得到的数据进行查看：data_df = pd.read_csv("data/train.csv")
print(data_df.head(),data_
GAN中的特征匹配损失前言其他搜索关键词原理公式提示部分参考代码（pytorch） 前言首先，“特征匹配损失”不是指特征匹配任务的损失函数，而是用与GAN网络中的一种损失函数。特征匹配损失函数能有效的解决GAN中生产器与判别器不能相互对抗（比如说判别器loss很低，但生成器loss一直很高，两者训练无法产生对抗效果）。 我正是在使用GAN结构是出现了上述的问题（早期行为预测，Hardnet网络中
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2023-08-21 13:52:13
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# SURF特征匹配与Python实现
## 引言
在计算机视觉领域，图像特征匹配是一项重要的任务，它可以在不同图像之间找到相似的特征点。SURF（Speeded-Up Robust Features）是一种常用的特征描述算法，它具有快速、鲁棒性强等优点，被广泛应用于图像识别、目标跟踪等任务中。本文将介绍SURF特征匹配的原理、算法实现以及使用Python实现的示例代码。
## SURF特
原创
2023-08-21 03:59:36
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