1.SIFT 特点 图像的局部特征，对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。独特性好，信息量丰富，适用于海量特征库进行快速、准确的匹配。多量性，即使是很少几个物体也可以产生大量的SIFT特征高速性，经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时性扩招性，可以很方便的与其他的特征向量进行联合。可以解决的问题 目标的自身状态、场景所处的环境和成像器材的
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2024-03-15 10:02:38
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(一)ORB特征点提取算法的简介 Oriented FAST and Rotated BRIEF,简称ORB，该特征检测算子是在著名的FAST特征检测和BRIEF特征描述子的基础上提出来的，其运行时间远远优于SIFT和SURF，可应用于实时性特征检测。ORB特征检测具有尺度和旋转不变性，对于噪声及其透视变换也具有不变性，良好的性能是的利用ORB在进行特征描述时的应用场景十分广泛。ORB特
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2024-01-18 14:08:51
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opencv可以检测图像的主要特征，然后提取这些特征，使其成为图像描述符，利用这些图像描述符来搜索数据库里，进行图像的检测1.特征检测算法算法：Harris：用于检测角点SIFT：用于检测斑点SURF：用于检测斑点FAST：用于检测角点BRIEF：用于检测斑点ORB：代表带有方向的FAST算法与具有旋转不变性的BRIEF算法方法：暴力匹配法基于FLANN的匹配法2.cornerHarris角点检测
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2023-11-14 10:06:40
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一、简介1 颜色特征颜色特征是图像检索中应用最为广泛的视觉特征。颜色特征无需进行大量计算。只需将数字图像中的像素值进行相应转换，表现为数值即可。因此颜色特征以其低复杂度成为了一个较好的特征。在图像处理中，我们可以将一个具体的像素点所呈现的颜色分多种方法分析，并提取出其颜色特征分量。
原创
2021-07-09 10:37:15
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0、特征与匹配方法总结汇总对比 （1）ORB：ORB特点就是计算速度快、节约了存储空间，但是它算法的质量较差而且没有解决尺度一致性问题（2） Harris：具有平移不变，旋转不变，能克服一定光照变化的特质。 缺点：该算法不具有尺度不变性；该算法提取的角点是像素级的；该算法检测时间不是很令人满意。（3） SIFT尺度不变特征变换匹配： 1.SIFT特征是图像的局部特征，优势在于尺度变换、平移变
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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对OpenCV中的级联分类器相关结构的参数，进行了一定程度的解释
首先说一下这个级联分类器，OpenCV中级联分类器是根据VJ 04年的那篇论文（Robust Real-Time Face Detection）编写的，查看那篇论文，知道构建分类器的步骤如下：1、根据haar-like特征训练多个弱分类器2、使用adaboost算法将多个弱分类器组合成一个
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2023-07-23 22:34:50
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在最近的项目中，我们使用Java和OpenCV进行特征检测，这项任务涉及到计算机视觉基础，能够对图像进行处理并提取重要信息。特征检测是计算机视觉中关键的一步，从图像中提取和描述显著特征，使得后续的匹配、识别或跟踪变得可能。本篇博文将详细记录如何在Java中实现OpenCV特征检测的过程，包括参数解析、调试步骤、性能调优等。
### 背景定位
在图像处理和计算机视觉的应用中，特征检测起着至关重要
SURF(Speeded Up Robust Features)特征关键特性 特征匹配，特征识别等方面有很好的效果，具有四个特征 --特征检测 --尺度空间（尺度不变性） --选择不变性(光照不变性，旋转不变性) --特征向量(匹配用) 特征检测整个流程可以用DDM来概括，第一个D是detector
原创
2021-05-25 22:32:56
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主要内容：1、一个例子解释为什么要进行特征检测2、图像特征3、点特征检测：Harris角点、MOPS、SIFT4、边缘检测：一阶微分算子、二阶微分算子、Canny算子 一、为什么要检测特征？举一个例子：全景图像拼接，给定两张图像，如何拼接成一张大图？步骤一：检测特征点步骤二：匹配特征点步骤三：图像适配二、图像的特征有哪些？计算机视觉中...
原创
2022-11-22 14:16:56
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本文要点总结(俩算法的联系与区别)Harris角点检测与Shi-Tomasi角点检测都是经典的角点特征提取算法，但两者在API的使用上有出入(详见文中代码或GitHub项目)；Harris角点检测的API，返回/输出的是一个与输入图像大小一致的Mat对象，这个Mat对象的每一个坐标(i，j)都是对应输入图像对应坐标(i，j)的像素的响应值R，要先将这个Mat对象归一化，再循环每一个Mat数据元素，
在学习Good Features to track特征点检测时，主要参考了opencv官方资料关于特征点检测的介绍，网址：http://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_feature2d/py_shi_tomasi/py_shi_tomasi.html#shi-tomasi。1.原理Good Featu
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2024-06-11 10:49:58
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最近，在做一些角点检测、特征提取与匹配算法的学习与总结，主要整理了网上一些大牛的博客并记录下来，希望能与大家一起分享。本篇介绍了图像特征，以及一些经典的角点检测、特征提取与匹配算法的发展史。1、图像特征在图像处理和计算机视觉领域，图像特征可以用来解决目标识别、图像匹配、视觉跟踪、三维重建等一系列问题。图像特征主要包括三种类型：角点边缘区域（斑点Blobs）其中，在表达图像特征时角点的应用最为广泛，
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2024-04-22 20:23:55
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1.FAST基本算法用一句话来讲FASTN算法的原理就是：若一个像素周围有一定数量的像素与该点像素值不同，则认为其为角点。步骤如下：
1）在图像中任选一点p， 假定其像素（亮度）值为
Ip 2）以r为半径画圆，覆盖p点周围的M个像素，如下图所示: r=3， M=16 3）设定阈值t，如果这周围的16个像素中有连续的N个像素的像素值减去 Ip−t
或者有连
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2024-02-27 18:01:30
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如果需要处理的原图及代码，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice前言 特征点检测广泛应用到目标匹配，目标跟踪，三维重建等应用中，在进行目标建模时会对图像进行目标特征的提取，常用的有颜色，角点，特征点，轮廓，纹理等特征。而下面学习常用的特征点检测。 总结一下提取特
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2024-07-31 17:32:07
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特征点又称兴趣点、关键点，它是在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识别图像、进行图像配准、进行3D重建等。本文主要介绍OpenCV中几种定位与表示关键点的函数。一、Harris角点角点是图像中最基本的一种关键点，它是由图像中一些几何结构的关节点构成，很多都是线条之间产生的交点。Harris角点是一类比较经典的角点类型，它的基本原理是计算图像中每点与周围点变化率的平均值。&nb
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2023-07-19 16:43:44
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基于特征的跟踪是指跟踪视频中连续帧的各个特征点，其优点是不必在每一帧中检测特征点，可以只检测一次，之后继续跟踪它们。 采用一种称为光流的技术来跟踪这些特征，光流是计算机视觉中最流行的技术之一。该技术需要选择一组特征点，并通过视频流跟踪它们。当检测到特征点时，则计算位移向量并显示连续帧之间的关键点的运动情况，这些向量称为运动向量。与前一帧相比，特定点的运动向量基本上只是指示该点移动位置的方向线。 当
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2023-11-23 11:45:08
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OpenCV与图像处理学习十二——图像形状特征之HOG特征一、图像特征理解1.1 颜色特征1.2 纹理特征1.3 形状特征1.4 空间关系特征二、形状特征描述2.1 HOG特征2.1.1 基本概念2.1.2 HOG实现过程2.1.3 代码实现 前面介绍了图像的基础知识、基本处理方法以及传统图像分割的应用，下面的笔记将介绍图像特征与目标检测部分的应用，知识脉络如下所示：一、图像特征理解图像特征是图
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2024-04-23 21:30:39
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尺度不变性和旋转不变性是指，在图像不论是经过缩放还是旋转它的关键点是保持不变的 链接: link. slam orb 算法：主要优点是检测时间短，适用于实时。 orb特征步骤： oFast提取步骤： 色相 饱和度 亮度 1.FAST算法实现的具体步骤如下： （1）在图像中任选一点p， 假定其像素（亮度）值为 Ip。 （2）以p点为中心，以3为半径画圆，圆上有16个像素，如图所示。 （3）定义一个阈
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2024-02-28 10:00:39
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DoG具体想明白的话可以点击链接：https://blog..net/qq_32211827/article/details/72758090，本人觉得写得比较好。如有其它问题可以加文末的群。直接上代码：#include <iostream>#include <fstream>#include "opencv2/core/core.hpp" #in...
原创
2021-11-30 09:47:35
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