ORB在2011年才首次发布，ORB算法将基于FAST关键点的技术和基于BRIEF描述符的技术相结合，但是ORB并没有解决尺度不一致的问题，在OpenCV的ORB实现中采用了图像金字塔来改善这方面的性能，我们通过构建高斯金字塔，然后在每一层金字塔图像上检测角点，来实现尺度不变性。ORB主要解决了BRIEF描述子不具备旋转不变性的问题。 BRIEF是一种特征描述子提取算法，并非特征点的提取算法，一种
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2023-04-24 21:13:55
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实例化ORBorb = cv.ORB_create(nfeatures)参数：nfeatures：特征点的最大数量利用orb.detectAndCo
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2022-06-01 17:41:03
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1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/xfeatures2d.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace cv::xfeatures2d; 7 using namespace std;
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2018-10-02 17:10:00
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文章目录FAST代码参考文献 FASTFAST 算法进行特征提取在图像中选取一个像素点p，来判断它是不是关键点。Ip 等于像素点p 的灰度值。选择适当的阈值t。如下图所示在像素点p 的周围选择16 个像素点进行测试。如果在这16 个像素点中存在n 个连续像素点的灰度值都高于Ip + t，或者低于Ip - t，那么像素点p 就被认为是一个角点。如上图中的虚线所示，n 选取的值为12。为了获得更快的
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2024-04-06 23:42:09
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代码在git.├── 1.png├── 2.png├── build├── CMakeLists.txt└── orb_cv.cppcd buildcmake ..make ./orb_cv ../1.png ../2.png
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2023-01-20 09:28:35
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目录一、基础理论1、原理 2、BRIEF算法介绍1、介绍2、过程3、API介绍 1、ORB_create函数（初始化orb检测器）2、orb.detectAndCompute函数（检测关键点并计算）3、cv.drawKeypoints函数（绘制关键点）二、代码三、效果一、基础理论1、原理 &nbs
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2024-04-22 13:14:35
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码，你必须指定输入和输出视频路..
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2022-11-17 09:55:15
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ORB detector 使用 FAST detector 和 BRIEF descriptor 基本思路。在介绍 ORB 之前，首先对 FAST 与 BRIEF 进行说明。 1 FAST FAST(Featrues from Accelerated Segment Test)，其基本思想是比较当前
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2022-01-13 16:22:26
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其中，imgproc 模块的 HoughCircles() 函数，新加了检测算法 HOUGH_GRADIENT_ALT，精度得到了很大的提升 另外，国内团队 Open AI Lab 将他们的 Tengine 库集成到了DNN 模块中，提升了 DNN 运行在
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2024-07-11 13:42:22
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魏老师学生——Cecil：学习OpenCV-机器视觉之旅 原理OpenCV中的ORB算法代码演示 原理ORB算法来自OpenCV_Labs，在计算开支、匹配效率以及专利问题方面可以替代SIFT和SURF算法。ORB算法是FAST关键点检测和BRIEF关键点描述器的结合体，并且通过修改增强了性能。首先使用FAST找到关键点，再使用Harris角点检测对关键点排序找到其中前N个点。并使用金字塔产生尺
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2023-12-02 13:32:44
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用于标定立体相机函数形式
C++:
cvStereoCalibrate( const CvMat* object_points, const CvMat* image_points1,
const CvMat* image_points2, const CvMat* npoints,
CvMat* camera_matrix1, CvMat* dist_coef
SURF 算子OpenCV 中关于 SURF 算法的部分，常常涉及到的是 SURF、SurfFeatureDetector、SurfDescriptorExtractor 这三个类。typedef SURF SurfFeatureDetector;
typedef SURF SurfDescriptorExtractor;因此三者其实等价。1. drawKeyPoints() 函数，绘
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2024-05-08 15:05:12
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目标在本章中，将学习：如何将一个图像中的特征与其他图像进行匹配在OpenCV中使用Brute-Force匹配器和FLANN匹配器Brute-Force匹配器的基础暴力匹配器很简单。它使用第一组中一个特征的描述符，并使用一些距离计算将其与第二组中的所有其他特征匹配。并返回最接近的一个。 对于BF匹配器，首先必须使cv.BFMatcher() 创建BFMatcher对象。 它需要两个可选参数:第一个参
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2024-04-07 21:53:11
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GetDocument()使用视图对象是用来显示文档对象的内容，函数GetDocument()用于获取当前文档对象的指针m_pDocument.而函数OnDraw()是一个虚函数，负责文档对象的数据在用户视图区的显示输出。在向导生成的成员函数OnDraw()中调用了函数GetDocument().通过获取的文档类指针可以在视图中显示文档内容。BOOL CDicomTestDoc::OnOpenDo
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2024-03-26 13:15:40
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费尽千辛万苦，总算是把SIFT看得懵懂了，还好OpenCV给我们的API已经完全封装了所有的步骤。只是这个专利费让9012年的我们即便学习也要折腾折腾。
最重要的是，有大神们也对SIFT不满意，持续不断优化它。
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2022-12-27 15:09:50
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目录什么是ROI提取ROI区域方法一：方法二：实际应用演示原文出处：https://mp.weixin.qq.com/s/MiHz2zLBif_s1lksQXLBbw微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识什么是ROIROI是英文Region Of Interest的三个首字母缩写，很多时候我们对图像的分析就是对图像特定ROI的分析与理解，对细胞与医疗图像来说，ROI提取
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2023-12-31 15:44:56
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注：本人电脑系统为：Windows7 64位第一步：下载和安装OpenCV SDK 在官网http://opencv.org/上找到OpenCV Windows版本下载下来。本文选择版本为OpenCV3.1.0。下载完成后双击解压到指定文件夹。本人直接解压到D盘，例：D:\opencv3.1。第二步:OpenCV环境变量配置 配置方法如下： 【计算机】——【（右键）属性】——【高级系统设置】——【
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2024-04-03 07:15:07
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1、图像显示 /**********************************************/
// Mat imread(const string& filename ,int flag=1);
// 第一个参数，const string&类型的filename，填我们需要载入的图片路径名。
// Windows位图 - *.bm
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2024-03-29 09:53:49
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最近也是想试试blob算法检测个东西。发现Python方面讲这个的真不多，几乎都是说的算法原理，这里给出Python3代码，与 效果图。copy了别人的成果，代码什么的也是，原链接是：点击打开链接。这个网站是learnopencv，全英文的，无障碍的可以看看，我是为了自己学习整理了一下，如有错漏，欢迎指正。1.什么是Blob？
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2024-04-02 11:19:01
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角点检测一、SIFT(Scale-Invariant Feature Trans-form)1.1 尺度空间极值检测1.2关键点（极值点）1.3 为关键点（极值点）指定方向参数1.4 关键点描述符1.5 关键点匹配二、 SURF(Speeded-Up Robust Features)一、SIFT(Scale-Invariant Feature Trans-form)D.Lowe 于2004...
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2022-08-26 10:58:19
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