什么是FLANNFLANN库全称是Fast Library for Approximate Nearest Neighbors，它是目前最完整的（近似）最近邻开源库 ，SIFT/SURF是基于浮点数的匹配，ORB是二值匹配，速度更快。对于FLANN匹配算法，当使用ORB匹配算法的时候，需要重新构造HASH。对匹配之后的输出结果，根据距离进行排序，就会得到距离比较的匹配点。FLANN匹配流程特征提取
原创
2023-05-12 21:30:06
481阅读
LBP特征描述算子-人脸检测学习笔记LBP特征算子原理介绍人脸特征检测算法原理1.混合模式1.圆形LBP算子2.LBP旋转不变性及等价模式2.混合模式基于opencv实现人脸检测过程人脸检测结果演示我的学习总结LBP特征算子原理介绍LBP指局部 0，1二值模式，属于用来扫描图片的一种 特征算子，在 灰度不变性，旋转不变性方面具有显著的特点，通常检测图片里人脸局部特征时，基于opencv下使用LBP
在本教程中我们将涉及以下内容: 这个教程的源代码如下所示。你还可以从 以下链接下载得到源代码 这里是第一张图特征点检测结果: 此外我们通过控制台输出FLANN匹配关键点结果: Shuai Zheng, <kylezheng04@gmail.com>, http://www.cbsr.ia.ac.cn
转载
2016-03-18 15:21:00
341阅读
1 #include <stdio.h>
2 #include <iostream>
3 #include "opencv2/core/core.hpp"
4 #include "opencv2/features2d/features2d.hpp"
5 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
6
7 using n
转载
2020-01-09 13:34:00
241阅读
2评论
关
原创
2022-08-09 22:01:07
912阅读
FANN:Fast Approximate Nearest Neighbor Search Library./** * @file SURF_FlannM
原创
2022-09-08 20:21:43
238阅读
Surf(Speed Up Robust Feature) Surf算法的原理 1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间 其实surf构造的金字塔图像与sift有很大不同，就是因为这些不同才加快了其检测的速度。Sift采用的是DOG图像，而surf采用的是Hessian矩阵行列式近似值图像。
转载
2016-04-17 19:44:00
90阅读
Surf(Speed Up Robust Feature)Surf算法的原理 &nbs
原创
2022-03-28 18:06:31
1596阅读
# 如何实现“Python flann”
## 介绍
在开始介绍如何实现"Python flann"之前，首先让我们了解一下什么是flann。Flann表示Fast Library for Approximate Nearest Neighbors（快速近似最近邻库），是一种用于高效处理最近邻搜索问题的算法。在许多机器学习和计算机视觉任务中，最近邻搜索是一个常见的操作。
## 整体流程
下面是
原创
2024-01-08 09:16:29
167阅读
特征点的检测与匹配，在物体识别，视觉追踪，三维重建领域都有很广泛的应用 ,Opencv 提供了如下几种特征检测方法 “FAST”—–FastFeaturedector
“STAR”—–StartFeaturedector
“SIFT”——SIFTF(nonfree module)
“SURF”—–SURF(nonfree module)
“ORB”—–ORB
“MSER”–M
转载
2023-11-24 15:42:19
197阅读
目录一、基于FLANN的匹配FLANN匹配流程：代码编写二、基于FLANN进行单应性匹配什么是单应性？FLANN进行单应性匹配流程代码编写 FLANN库全称是Fast Library for Approximate Nearest Neighbors，它是目前最完整的（近似）最近邻开源库。不但
转载
2024-02-21 16:15:08
476阅读
FLANN库全称是Fast Library for Approximate Nearest Neighbors，它是目前最完
原创
2021-08-18 19:59:53
710阅读
四、FLANN匹配相对暴力匹配BFMatcher来讲，FLANN匹配算法比较准确、快速和使用方便。FLANN具有一种内部机制，
原创
2022-08-26 10:36:34
1438阅读
# 科普文章：Python中的FLANN匹配替换
## 导言
在计算机视觉领域中，图像匹配是一个非常重要的任务。而FLANN（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors）则是一个用于高效地进行最近邻搜索的库。在Python中，我们可以通过FLANN库进行图像匹配并实现替换的功能。本文将介绍如何使用Python中的FLANN库进行图像匹配替换，并
原创
2024-07-06 04:58:56
55阅读
使用FLANN进行特征点匹配：使用FlannBasedMatcher接口以及函数FLANN()函数实现快速高效的匹配（快速最近邻逼近搜索函数库）FLANNFlannBasedMatcher类也是继承自DescriptorMatcher,并且也是match方法进行匹配，找到最佳的匹配方法：DescriptorMatch::match方法match函数从每个描述符中查询集中找到最佳匹配，C++ ...
翻译
2021-07-21 16:30:08
661阅读
特征筛选1. 方差分析特征筛选1.1 原理 & 手动实现1.2 scipy.stats.f_oneway(d1, d2)实现1.3 sklearn.feature_selection.f_classif(X, y)实现1.2 特征选择 sklearn.feature_selection.SelectKBest2. 特征递归消除(RFE)特征筛选2.1 原理2.2 sklearn实现 sk
转载
2024-07-07 09:38:25
0阅读
非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization)NMF简介NMF用于文本降维NMF的可解释性NMF用于归纳单篇文章主题NMF用于推荐多篇相似文章NMF简介NMF也是一种降维方法，相比PCA具有以下特点： 1，可解释性 &nbs
转载
2024-02-12 08:47:29
21阅读
装箱和取消装箱使值类型能够被视为对象。对值类型装箱将把该值类型打包到 Object 引用类型的一个实例中。这使得值类型可以存储于垃圾回收堆中。取消装箱将从对象中提取值类型。在此示例中，整型变量 i 被“装箱”并赋值给对象 o。 int i = 123; object o = (object)i; // boxing 然后，可以对对象 o 取消装箱并将其赋值给整型变量 i： o = 12...
原创
2021-07-31 16:10:22
186阅读
# Java FLANN 算法匹配特征点
## 简介
在计算机视觉和图像处理领域，特征点匹配是一项重要的任务。特征点是图像中具有独特性质的点，例如角点、边缘点等。在匹配特征点的过程中，我们需要在一组图像中找到相似的特征点，从而实现图像的配准、目标识别等任务。FLANN（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors）是一种快速的最近邻搜索算法，可以
原创
2023-08-01 10:25:52
136阅读
在Kubernetes（K8s）集群中使用Calico和Flannel是一种常见的网络解决方案，可以为容器提供高效的通信和网络连接。下面我将简要介绍一下如何在K8s集群中部署Calico和Flannel，并提供代码示例帮助你逐步操作。
**步骤概览**
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 安装kubeadm |
| 步骤二 | 创建Kubernetes集群 |
原创
2024-03-13 11:22:35
32阅读
