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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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
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2024-02-02 11:00:53
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目录0 特征点/关键点1 特征检测子1 Harris角点检测1.1 数学模型1.2 判断1.3 Harris角点响应1.4 Harris算子的处理流程2 LoG特征检测算子2.1 尺度空间2.2 LoG算子模型2.3 LoG算子尺度归一化 2.4 LoG算子的处理流程3 基于DoG的特征检测算子（SIFT-尺度不变特征变换）3.1 DoG近似LoG3.2 图像金字塔3.3 高
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2024-02-01 21:12:17
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AKAZE是KAZE的加速版，和SIFT特征检测一样，它也可以检测图像的特征点，和描述子但是它与SIFT的比较：更加稳定，更加迅速；非线性尺度空间，得到的关键点更准确比较新的算法。AKAZE 特征对尺度、旋转、有限仿射具有不变性，并且由于非线性尺度空间，在不同尺度上具有更多的独特性。API介绍static Ptr<AKAZE> create(AKAZE::DescriptorType
原创
2023-05-10 21:29:17
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AKAZE是KAZE的加速版特征点查找和绘制：把surf中的surf改成KAZE或AKAZE即可 1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/xfeatures2d.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespac
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2018-10-03 16:58:00
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AkAZE是KAZE的加速版与SIFT,SUFR比较:1.更加稳定2.非线性尺度空间3.AKAZE速度更加快4.比较新的算法,只有Opencv新的版本才可以用 AKAZE局部匹配介绍1.AOS构造尺度空间2.Hessian矩阵特征点3.方向指定基于一阶微分图像4.描述子生成特征点查找和绘制：把surf中的surf改成KAZE或AKAZE即可#include #include
原创
2022-05-29 01:13:09
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AKAZE是KAZE的加速版，sift,surf等特征都是通过高斯核进行线性尺度空间进行特征检测的，相同尺度下每个点的变换是一样的，由于高斯函数是低通滤波函数，会平滑图像边缘，以至图像损失掉许多细节信息。针对这一问题，作者提出了一种基于非线性尺度空间的特征点检测方法，该非线性尺度空间保证了图像边缘在
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2020-03-12 18:04:00
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记忆力不好，做个随笔，怕以后忘记。
网上很多关于MFCC提取的文章，但本文纯粹我自己手码，本来不想写的，但这东西忘记的快，所以记录我自己看一个python demo并且自己本地debug的过程，在此把这个demo的步骤记下来，所以文章主要倾向说怎么做，而不是道理论述。由于python的matplotlib.pyplot库没有下载成功不会画图，文中大部分图片是我网上找的。必备基础知知识: 1. 对
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2024-02-28 12:29:35
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文章目录一、KAZE简介二、代码演示特征检测效果对比演示匹配一
原创
2022-08-09 12:31:20
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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
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2024-01-12 19:09:15
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AKAZE（Accelerated KAZE）是一种特征点检测和描述子生成算法，常用于计算机视觉领域中的图像特征匹配和目标识别。在Python中，我们可以使用OpenCV库来实现AKAZE参数的计算。下面是实现AKAZE参数的具体步骤：
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始]
B[导入必要的库]
C[加载图像]
D[初始化AKAZ
原创
2024-01-10 10:28:21
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OpenCV-Python 系列之特征匹配 - 哔哩哔哩从OpenCV源码学习match()和knnMatch()进行双目匹配 - JavaShuo一、Brute-Force蛮力匹配（ORB 匹配）Brute-Force 匹配非常简单，首先在第一幅图像中选择一个关键点然后依次与第二幅图像的每个关键点进行（改变）距离测试，最后返回距离最近的关键点。对于 BF
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
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2024-09-01 17:09:41
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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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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
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2024-03-27 07:47:46
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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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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
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2024-08-04 10:06:03
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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
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2024-06-24 10:01:02
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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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