我们在上个教程讨论了SIFT算法用于检测特征点，SIFT算法对旋转、尺度缩放、亮度变化等保持不变性，对视角变换、仿射变化、噪声也保持一定程度的稳定性，是一种非常优秀的局部特征描述算法。但是其实时性相对不高。SURF(Speeded Up Robust Features)算法改进了特征了提取和描述方式，用一种更为高效的方式完成特征点的提取和描述。SURF算法原理SURF特征检测的步骤1. 尺度空间的
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2023-07-03 23:36:53
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目标本节我们将要学习：• SUFR 的基础是什么？• OpenCV 中的 SURF原理在上一节中我们学习了使用 SIFT 算法进行关键点检测和描述。但是这种算法的执行速度比较慢，人们需要速度更快的算法。在 2006 年Bay,H.,Tuytelaars,T. 和 Van Gool,L 共同提出了 SURF（加速稳健特征）算法。跟它的名字一样，这是个算法是加速版的 SIFT。在 SIFT 中，Low
SURF(Speeded-Up Robust Features) 是对 SIFT 得改进，相对于 SIFT，SURF 利用积分图像与盒函数模拟 DoG，提升了计算速度；同时，使用了一种不用于 SIFT 的特征描述方案。 在 SIFT 中，检测尺度空间极值使用了 DoG 响应，SURF 做了如下改进： 1）首先求原图像的积分图像，使用积分图像可以求任意尺度盒函数（Box Filt
原创
2022-01-18 13:47:47
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正文开始了，在OpenCV（据说是1.1以后的版本）中包含了SURF算法，并且还有一个使用SURF的例子，这里使用的是OpenCV2.1。在OpenCV的安装目录下/samples/c 文件夹中一个叫 find_obj.cpp 的文件，这是个应用SURF算法寻找一本书的例子。同目录下还有一对于的可执行文件 find_obj.exe，可以先运行一下看看。来看find_obj.cpp 1、这个程
1. 使用SURF算法时涉及的参数说明 在opencv3.1中，SURF的实现文件在相应版本的opencv_contrib中，其路径为opencv_contrib\modules\xfeatures2d\src\surf.cpp。opencv_contrib的编译方法可以参考c
SURF：speed up robust feature，翻译为快速鲁棒特征。首先就其中涉及到的特征点和描述符做一些简单的介绍：特征点和描述符特征点分为两类：狭义特征点和广义特征点。狭义特征点的位置本身具有常规的属性意义，比如角点、交叉点等等。而广义特征点是基于区域定义的，它本身的位置不具备特征意义，只代表满足一定特征条件的特征区域的位置。广义特征点可以是某特征区域的任一相对位置。这种特征可以不是
本文中的知识来自于Mastering opencv with practical computer vision project一书。shape model形状模型，就是训练数据表示为什么样的形状模型；feature detector特征检测，检测目标脸中的特征；fitting algorithm适应算法，就是匹配算法，匹配检测到的目标特征点和训练
OpenCV Python SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)【目标】SIFT算法SIFT特征点和描述子【理论】前面的章节中，我们提到了角点检测，例如Harris角点，他们是旋转不变的，因为，图像无论如何旋转，其角点特性不会发生改变，所以这类特征也称为旋转不变特征。但是如果图像缩放，原本在小图像中一定的窗口下是角点，放大后，却是平坦区域，即不是角点。如
1.SURF: Speeded Up Robust Features" is a performant scale- and rotation-invariant interest point detector and descri
原创
2022-09-09 00:02:17
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1.概述前面介绍模板匹配的时候已经提到模板匹配时一种基于灰度的匹配方法，而基于特征的匹配方法有FAST、SIFT、SURF等。上面两篇文章已经介绍过使用Surf算法进行特征点检測以及使用暴力匹配(BruteForceMatcher)和近期邻匹配(FLANN)两种匹配方法。接下来将更深一步介绍
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2018-01-28 14:14:00
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编辑：OAK中国 ▌前言Hello，大家好，这里是OAK中国，我是助手君。OpenCV的OAK相机自从2020年面世以来，产品的更新迭代速度非常快，目前在售与在研发产品已经逾30种。今年OAK将会推出二代和三代的产品，本文主要给大家详细介绍三代的产品。▌Series 3OAK Series 3的产品将会搭第三代VPU（Keem Bay）。与上一代VPU Myriad X相比，Keem Bay集成
### 实现Python调用Opencv中surf
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现“python调用Opencv中surf”。下面是整个流程：
```mermaid
journey
title Python调用Opencv中surf流程
section 整体流程
开始 --> 下载Opencv库 --> 导入Opencv库 -->
1.首先下载opencv3.4.0和vs2015供参考的下载地址： （1）opencv官网网址（注意下载对应系统的版本，如windows、ios、linux等） https://sourceforge.net/p/opencvlibrary/activity/?page=0&limit=100#5fe1e00044ac957958f9e218（2）vs2015（64位）百度网盘资源： 链接
打开opencv2.4.8里面的include文件夹，出现两个文件夹为别为：opencv，opencv2。接下来我们来看其特点：1.首先看opencv文件夹里面的文件分布：cv.h源码如下：cv.hpp文件源码如下：从而看出，cv.hpp是包含cv.h文件的，在opencv 文件夹里的所有文件都是类似的，均是包含opencv2文件夹里的头文件，所以我们如果是从低版本的opencv学习过
魏老师学生——Cecil：学习OpenCV-机器视觉之旅 原理OpenCV中的SURF算法代码演示 原理加速稳健特征算法：加速版的SIFT。SURF使用盒子滤波器(box_filter)对LoG进行近似。盒子滤波器优点：进行卷积计算时可利用积分图像。积分图像特点：计算图像中某个窗口内所有像素和时，计算量大小和窗口大小无关。提高计算图像梯度的效率。SURF算法计算关键点的尺度与位置也依赖于Hess
一、背景 1.1概念定义我们这里想要实现的图像拼接，既不是如题图1和2这样的“图片艺术拼接”，也不是如图3这样的“显示拼接”，而是实现类似“BaiDU全景”这样的全部的或者部分的实际场景的重新回放。对于图像拼接的流程有很多定义方式，本教程中主要介绍实现主流方法，总结梳理如下：图像采集->投影变换->特征点匹配->拼接对准->融合->反投影图像采集不仅仅指的是普通的图
目标在这一章当中，我们将了解SURF的基础我们将在OpenCV中看到SURF函数理论在上一章中,我们看到了SIFT用于关键点检测和描述符。但相对缓慢,人们需要更多的加速版本。2006年,三个人,H .Tuytelaars,T. and Van Gool,L,发表了另一篇论文,“SURF:加速健壮的特征”,引入了一种名为“SURF”的新算法。正如名字所表明的那样,它是一个加速版本的SIFT。在SIF
主要介绍简单的用SIFT/SURF做图像拼接的效果
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2022-03-16 15:19:00
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主要介绍简单的用SIFT/SURF做图像拼接的效果
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2021-06-10 17:18:39
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之前写过一遍关于学习surf算法的blog
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2016-04-17 19:40:00
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