SIFT原理：尺度空间极值检测：构建高斯金字塔，高斯差分金字塔，检测极值点。关键点定位：
原创
2022-06-01 17:41:35
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主要介绍简单的用SIFT/SURF做图像拼接的效果
原创
2021-06-10 17:18:39
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主要介绍简单的用SIFT/SURF做图像拼接的效果
原创
2022-03-16 15:19:00
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opencv 矩阵数据的遍历：单通道#include #include #include #include #include int main(in
OpenCV是著名的视觉库，里面的SIFT函数用于提取特征点。我这里需要用OpenCV的python接口来调用这个函数。 遗憾的是，前几年由于专利原因，该函数在大约3.4.3版本后就不公开了，放到了 contrib 扩展包内。所以，有网友建议如果要想使用，可以把OpenCV降低版本到 3.4.1.1 ...
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2021-08-08 22:13:00
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文章目录1 效果2 实现代码1 效果2 实现代码#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <opencv2
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2022-05-26 12:05:14
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SIFT算法的过程实质是在不同尺度空间上查找特征点（关键点），用128维方向向量的方式对特征点进行描述，最后通过对比描述向量实现目标匹配。
概括起来主要有三大步骤：
1、提取关键点；
2、对关键点附加详细的信息（局部特征）也就是所谓的描述器；
3、通过两方特征点（附带上特征向量的关键点）的两两比较找出相互匹配的若干对特征点，建立物体间的对应关系。
Opencv中Sift算子的特征提取是在S
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2016-09-18 22:31:00
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下面介绍了矩阵的一些基本的操作，总结为下表 ：使用前请先导入模块numpy创建矩阵np.mat([ ])矩阵的迹矩阵对象.trace()逆矩阵np.linalg.inv(矩阵对象) 矩阵的秩np.linalg.matrix_rank(矩阵对象)行列式的值np.linalg.det(矩阵对象)两个矩阵的乘积np.dot(矩阵1，矩阵2)计算矩阵的特征值和特征向量np.linalg.eig(
import cv2
import numpy as np
def drawMatchesKnn_cv2(img1_gray,kp1,img2_gray,kp2,goodMatch):
h1, w1 = img1_gray.shape[:2]
h2, w2 = img2_gray.shape[:2]
vis = np.zeros((max(h1, h2), w1
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2017-12-16 10:32:00
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一：SIFT算法的原理我们之前说过了特征的定义：1）我们将图像中的某个
加法 cv::Mat I1(4, 3, CV_8UC3, cv::Scalar(10, 20, 30)); cv::Mat I2(4, 3, CV_8UC3, cv::Scalar(1, 2, 3)); cv::Mat I = I1 + I2; //加法 cv::Mat II; cv::add(I1
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2022-01-25 14:30:41
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图像主要是基于矩阵格式排列的，因此OpenCV中矩阵操作非常重要； 本文总结了： 矩阵的创建； 矩阵初始化； 矩阵运算； 矩阵乘法； 矩阵转置； 矩阵的逆；等操作； 1.OpenCV矩阵的创建： 创建矩阵需要知道矩阵的尺寸大小和数据类型； 矩阵尺寸大小：就是m行n列；Size(5,5); 矩阵数据类
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2020-02-17 16:00:00
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前言 opencv中cv::Mat数据矩阵乘法，需要各个数据的类型是一样的，且需要注意数据溢出问题，以及矩阵乘法支持Mat矩阵的数据类型（type）只能是 CV_32FC1、 CV_64FC1、 CV_32FC2、 CV_64FC2 这4种类型中的其中一种。 参考 1. Opencv中Mat矩阵相乘
显式创建Mat矩阵的七种方法 1.使用Mat()构造方法创建 //参数：行数，列数，数据类型及通道数，每块的数据 //数据类型及通道数：CV_[位数][是否有符号][数据类型]C[通道数] Mat m(288,288,CV_8UC3,Scalar(0,0,255)); 2.多维度的使用Mat()构造
原创
2020-02-17 18:38:00
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简单介绍 本篇承接上一篇。继续opencv下矩阵计算的函数使用。 计算矩阵的逆 注意：矩阵A是可逆矩阵的充分必要条件是行列式detA不等于0。 详细代码 double x[3][3] = {{1, 2, 3}, {2, 2, 1}, {3, 4, 3}}; double y[3][3] = {{1,
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2017-06-18 08:46:00
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此opencv系列博客只是为了记录本人对<<opencv3计算机视觉-pyhton语言实现>>的学习笔记,所有代码在我的github主页https://github.com/RenDong3/OpenCV_Notes.欢迎star,不定时更新...上一节中,我们介绍了Harris角点检测。角点在图像旋转的情况下也可以检测到，但是如果减小(或者增加)图像的大小，可能会...
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2021-09-01 15:10:07
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源码#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>#include<iostream>#include<math.h>#include <string>#include<fstream>using namespace cv;using namesp
目标在这一章当中，我们将学习SIFT算法的概...
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2020-02-12 14:10:00
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目标在这一章当中，我们将学习SIFT算法的概念我们将学习找到SIFT关键点和描述算符。理论在前两章中，我们看到了一些像Harris这样的拐角检测器。它们是旋转不变的，这意味着即使图像旋转了，我们也可以找到相同的角。很明显，因为转角在旋转的图像中也仍然是转角。但是缩放呢？如果缩放图像，则拐角可能不是角。例如，检查下面的简单图像。在同一窗口中放大小窗口中小图像中的拐角时，该角是平坦的。因此，Harri
原创
2021-01-06 23:35:55
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