常用的图像相似度比较有三种哈希算法：1.均值哈希算法 aHash 2.差值哈希算法 dHash 3.感知哈希算法 pHash均值哈希算法 步骤 1.缩放：图片缩放为 8*8 ，保留结构，除去细节。 2.灰度化：转换为灰度图。 3.求平均值：计算灰度图所有像素的平均值。 4.比较：像素值大于平均值记作 1 ，相反记作 0 ，总共 64 位。 5.生成 hash ：将上述步骤生成的 1 和 0 按顺序
转载
2023-12-09 16:00:06
59阅读
示例 ：使用k-近邻算法的手写识别系统
(1) 收集数据：提供文本文件。 (2) 准备数据：编写函数classify0(), 将图像格式转换为分类器使用的list格式。 (3) 分析数据：检查数据，确保它符合要求。 (4) 训练算法：此步驟不适用于k-近邻算法。 (5) 测试算法：编写函数使用提供的部分数据集作为测试样本，测试样本与非测试样本的区别在于测试样本是已经完
# Java 图像匹配算法
在计算机视觉领域，图像匹配是一个重要的任务。图像匹配可以用于目标检测、物体识别、图像搜索等应用中。Java作为一种常用的编程语言，也提供了丰富的图像处理和计算机视觉库，使得实现图像匹配算法变得更加容易。本文将介绍一种常用的图像匹配算法：特征点匹配，并给出Java代码示例。
## 1. 特征点匹配算法简介
特征点匹配算法是一种基于图像局部特征的匹配方法。它的基本思想
原创
2023-12-11 03:43:49
128阅读
一、概念 立体匹配算法主要是通过建立一个能量代价函数，通过此能量代价函数最小化来估计像素点视差值。立体匹配算法的实质就是一个最优化求解问题，通过建立合理的能量函数，增加一些约束，采用最优化理论的方法进行方程求解，这也是所有的病态问题求解方法。二、主要立体匹配算法分类1）根据采用图像表示的基元不同，立体匹
每次都想找个权威的图像匹配的综述看看。但看的论文零零散散，每家都说自己方法如何如何的好，其实我都半信半疑的，希望中国的研究学者能够脚踏实地的务实的多做点实事，牛顿说我成功是因为站在巨人的肩上。我是菜鸟，我希望能站在大鸟的身上，展翅飞翔。 也希望有好的英语综述的，可以给小妹提供指点迷津。呵呵，原来我崇洋媚外！ &n
转载
2024-02-17 13:00:51
186阅读
也是最近的论文需要，整理一下图像匹配基本知识:这部分是比较老的常见的一些基础得方法：常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。一 颜色特征（一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对
一，在讲基于Halcon基于描述符的模板匹配前，先讲一个算子。SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT），是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。对于光线、噪声、微视角改变的容忍度也相当高。 SIFT算
在 CVPR 2021 Image Matching 比赛中，旷视研究院 3D 组取得了两冠一亚的成绩。Image Matching （图像匹配）是计算机视觉领域最基础的技术之一，它是指通过稀疏或者稠密特征匹配的方式，将两幅图像相同位置的局部信息进行关联。Image Matching 在很多领域均有广泛应用，如机器人、无人车、AR/VR、图像/商品检索、指纹识别等。本文将详细介绍旷视的比赛方案、实
Description 小x申请了一个创新项目，内容是进行相似图像匹配。他的实现方法是这样的：1、 建立一个相当大的图像库，里面存放数以万计的图片，每张图片使用一个字符串命名（如A1000.bmp），字符串的长度小于或等于20字符（如A1000.bmp为9字符）。2、 为每一张图片生成一个Hash值，这个Hash值由36位01字符串构成（如000011011101001001
在图像处理中，有时候并不需要使用目标所有的像素，所以，可以从图像中提取能够表示图像特性或者局部特性的像素，这些像素叫做角点或者特征点。使用它可以极大地减少数据量，提高计算速度。它的应用也很广泛，比如基于特征点的图像匹配、定位和三维重建。一、特征点检测1、角点角点是图像中某些属性较突出的像素，比如像素值最大或者最小的点、线段的端点、孤立的边缘点等。1.1 Harris角点检测它
转载
2024-03-29 12:10:15
324阅读
前段时间苹果WWDC发布会，新的iOS11系统默认支持机器学习，写了一个关于图像识别的小示例，用的是Google提供的视觉模型，那么Google亲儿子安卓平台对于机器学习的支持如何那？今天我们写一个在安卓端运行的机器学习的案例，首先AndroidStudio 版本需要2.0以上，可前往此处下载对应平台的对应版本。创建一个新的Android Studio工程，在这里我们使用在tensorflow已训
转载
2023-12-08 20:47:24
122阅读
SIFT算法由D.G.Lowe 1999年提出，2004年完善总结，论文发表在2004年的IJCV上，主要用于提取具有图像旋转不变性和伸缩不变性的特征点。这项技术可以推广到图像识别、图像拼接以及图像恢复等。 David G. Lowe, "Distinctive image features from scale-invariant keypoints," Internatio
转载
2021-12-22 14:04:34
564阅读
SIFT算法由D.G.Lowe 1999年提出，2004年完善总结，论文发表在2004年的IJCV上，主要用于提取具有图像旋转不变性和伸缩不变性的特征点。这项技术可以推广到图像识别、图像拼接以及图像恢复等。 David G. Lowe, "Distinctive image features from scale-invariant keypoints," Internatio
转载
2022-04-11 14:15:24
256阅读
今天碰巧和朋友讨论这个，才想起来好久没碰，都生疏了，趁着暑假还有点闲时，先写写再说。有错误的地方希望大家指正。SURF (Speeded Up Robust Feature) is a robust local feature detector, first presented by Herbert Bay et al. in 2006, that ca
转载
2022-04-11 14:14:04
288阅读
今天碰巧和朋友讨论这个，才想起来好久没碰，都生疏了，趁着暑假还有点闲时，先写写再说。有错误的地方希望大家指正。SURF (Speeded Up Robust Feature) is a robust local feature detector, first presented by Herbert Bay et al. in 2006, that ca
转载
2021-12-22 14:12:19
1060阅读
特征点的匹配1. 概述 如何高效且准确的匹配出两个不同视角的图像中的同一个物体，是许多计算机视觉应用中的第一步。但基于像素的匹配肯定是不行的，因此要用特征点来进行匹配。就需要找出一种能够在相机进行移动和旋转（视角发生变化），仍然能够保持不变的特征，利用这些不变的特征来找出不同视角的图像中的同一个物体。计算机视觉的研究者们设计了许多更为稳定的的特征点，这些特征点不会随着相机的移动，旋转或者光照的变化
转载
2023-11-06 16:00:46
214阅读
1.SIFT特征点和特征描述提取（注意opencv版本）高斯金字塔：O组L层不同尺度的图像（每一组中各层尺寸相同，高斯函数的参数不同，不同组尺寸递减2倍）特征点定位：极值点特征点描述：根据不同bin下的方向给定一个主方向，对每个关键点，采用4*4*8共128维向量的描述子进项关键点表征，综合效果最佳：pip uninstall opencv-python
pip install opencv-co
转载
2023-06-20 10:16:57
533阅读
简介本文主要演示利用opencv自带的特征检测算子做图像的特征匹配。检测算子包括SIFTSURFORB特征描述子提取算子包括SIFTSURFORBVGG匹配算法FlannBasedMatcher本文不对相关原理做介绍，只演示其用法，如果对原理感兴趣可以查阅相关文档学习。首先，包含所需要的头文件#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <open
匹配追踪的过程已经在匹配追踪算法（MP）简介中进行了简单介绍，下面是使用Python进行图像重建的实
原创
2022-08-01 11:14:42
158阅读
# Python OpenCV图像模板匹配算法
图像模板匹配是一种常用的计算机视觉技术，它用于在一幅图像中查找模板图像的位置。这项技术广泛应用于物体识别、图形识别、机器人导航等领域。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库实现图像模板匹配，包括基本概念、步骤、代码示例以及相关流程图和序列图。
## 1. 什么是图像模板匹配
图像模板匹配的基本思想是使用一小块模板图像在一幅更大图像中寻找
