目录特征点分类1 ORB①特征点检测②计算特征描述2 SIFT1 SIFT特征检测的步骤①.在DOG尺度空间中获取极值点，即关键点。②.特征点方向估计③生成特征描述④.代码实现3.SURF①.SURF的介绍②.SURF算法步骤③. SIFT与SURF效果比较④代码实现4 FAST角点检测且阈值可调节补充图像金字塔灰度质心法实现思路：图像本身是由
转载
2024-01-05 17:20:06
117阅读
1评论
# Android 人脸特征点检测：实现68点定位
作为一名刚入行的开发者，实现Android上的人脸特征点检测可能看起来有些复杂，但不用担心，我会一步步指导你完成这个任务。
## 1. 项目概览
首先，我们来了解整个项目的流程。以下是一个简单的甘特图，展示了项目的主要步骤和时间线：
```mermaid
gantt
title Android 人脸特征点检测项目
date
原创
2024-07-26 07:15:23
89阅读
ORB特征点被广泛应用在SLAM技术中，它特征点到底是何方神圣，等小白白一点点解开神秘面纱。
原创
2021-07-30 15:29:59
2722阅读
关键点检测本质上来说，并不是一个独立的部分，它往往和特征描述联系在一起，再将特征描述和识别、寻物联系在一起。NARF 算法可以分成两个部分，第一个部分是关键点提取，第二个部分是关键点信息描述，本文仅涉及第一个部分。 在文章开始之前，有非常重要的一点要说明，点云中任意一点，都有一定概率作为关键点。关键点也是来自原始点云中的一个元素。和图像的边缘提取或者关键点检测算法追求n次插值，最终求的亚像素坐标
转载
2024-07-31 17:43:35
59阅读
在前面一篇教程中，我们学习了OpenCV中基于特征脸的人脸识别的代码实现，我们通过代码Ptr<FaceRecognizer> model = createEigenFaceRecognizer();创建了人脸识别模型类，该识别模型类基于特征值人脸。该类有几个重要的成员:int _num_components;
转载
2023-09-06 22:24:32
117阅读
halcon软件最高效的一个方面在于模板匹配，号称可以快速进行柔性模板匹配，能够非常方便的用于缺陷检测、目标定位。下面以一个简单的例子说明基于形状特征的模板匹配。 为了在右图中，定位图中的三个带旋转箭头的圆圈。注意存在，位置、旋转和尺度变化。上halcon程序1 * This example program shows how to
转载
2024-03-08 21:08:30
449阅读
复合特征码辅助定位工具 MyCCL by:Tanknight 、前言 特征码修改已经成为了对付杀毒软件的常用手法，但是所谓魔高一尺，道高一丈杀毒软件开始使用多重复合特征码来对付特征码修改就是说只有你同时改掉程序所有的守护特征码 此程序才不被杀。 所以本程序的作用是进行多重特征码的定位,并实现自动化。使用篇 然后分块写10(刚开始应先少数量划分，先确定大范围)。起使位置最好写代码段code,或
转载
2024-07-25 10:53:47
52阅读
opencv 特征点提取算法 SIFT SURF ORB FAST LBP学习用opencv的traincascade.exe训练行人的HAAR、LBP和HOG特征的xml 特征点： 又称兴趣点、关键点，它是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表征、识别图像、进行图像配准、进行3D重建等 旋转不变性和尺度不变性 角点： 最直观的印象就是在水平、竖直两个方向上变化均较大的
转载
2024-01-21 01:31:25
62阅读
背景 Google在2017年的I/O开发者大会上发布了Android8.0开发者预览版，取名为Android O；同年8月，Google正式发布了Android8.0正式版，并正式取名为Android Oreo（奥利奥）；可能有的小伙伴会问了，新的系统都更新一年了，怎么现在才做特性解读？咳咳，要知道，国内的大环境与国外不一样，Google去年8月发布新的系统，到国内的厂商在
转载
2023-11-08 12:06:45
49阅读
MSER（Maximally Stable Extremal Regions）最大稳定极值区域，2002提出，基于分水岭的思想来做图像中斑点的检测。 使用一系列灰度阈值对图像进行二值化处理，得到相应的黑色区域与白色区域。在比较宽的灰度阈值范围内保持形状稳定的区域称为稳定区域。 【函数】 Ptr<MS
转载
2020-03-12 15:57:00
349阅读
2评论
特征检测图像的特征是指图像中具有独特性和易于识别性的区域，角、边缘等都属于有意义的特征。8.1角检测角是两条边的交点，也可称为角点或拐角，它是图像中各个方向上强度变化最大的区域。 OpenCV的cv2.cornerHarris()、cv2.cornerSubPix()和cv2.goodFeaturesToTrack()函数用于角检测。8.1.1哈里斯角检测cv2.cornerHarris()函数根
ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF），2011年提出，是一种快速特征点提取和描述的算法。ORB特征是将FAST特征点的检测方法与BRIEF特征描述子结合起来，并在它们原来的基础上做了改进与优化（ORB主要解决了BRIEF描述子不具备旋转不变性的问题）。据说，ORB
转载
2020-03-12 15:11:00
571阅读
2评论
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
转载
2024-06-24 10:01:02
78阅读
1.SIFT简介 SIFT的英文全称叫Scale-invariant feature transform，也叫尺度不变特征变换算法，是由David Lowe 先提出的，也是过去十年中最成功的图像局部描述子之一。SIFT 特征包括兴趣点检测器和描述子。SIFT 描述子具有非常强稳健性，这在很大程度上也是 SIFT 特征能够成功和流行的主要原因。自从 SIFT 特征的出现，许多其他本质上使
转载
2024-04-28 09:23:42
313阅读
一：特征点的理解特征点是图像中与周围领域灰度值像素的暗点或亮点二：特征点的寻找 CV_WRAP void detect( const Mat& image, CV_OUT vector<KeyPoint>& keypoints, const Mat& mask=Mat() ) const;SIFT对象的detect函数可以寻找特征点第一个参数是输入图像
转载
2024-03-20 09:06:53
268阅读
