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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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
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2023-11-10 20:33:17
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"花海"一、特征检测1.Harris角点检测2. shi-tomasi角点检测3. SIFT关键点检测4. 关键点和描述子二、几种角点特性 希望有能力的朋友还是拿C++做。本节讨论特征检测，主要是Harris，shi-tomasi,sift三种方法和对比，以及原理简介,还有关键点和描述子的概念介绍。一、特征检测特征检测包括边缘检测，角检测，区域检测和脊检测。应用场景:图像搜索（如以图搜图），拼图
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2024-04-24 12:09:18
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目录结构.├── build├── CMakeLists.txt├── main.cpp├── t1.jpg└── t2.jpg/* * @file SURF_FlannMatcher * @brief SURF detector + d
原创
2023-01-20 10:39:28
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SURF算法工作原理
选择图像中的POI(Points of interest) Hessian Matrix在不同的尺度空间发现关键点，非最大信号压制发现特征点方法、旋转不变性要求生成特征向量
SURF构造函数介绍 C++: SURF::SURF( double hessianThreshold, --阈值检测器使用Hessian的关键点，默认值在
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2018-09-30 11:23:00
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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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分为几个部分。积分图：借助积分图像，图像与高斯二阶微分模板的滤波转化为对积分图像的加减运算。在哈尔特征中也用到这个。 DoH近似：将...
原创
2022-01-18 09:42:52
244阅读
SURF特征匹配
原创
2024-08-15 09:24:02
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# SURF匹配 Python实现
## 1. 概述
在本文中，我们将介绍如何使用Python实现SURF（Speeded Up Robust Features）图像匹配算法。SURF是一种在计算机视觉领域中常用的特征点匹配算法，它能够在图像中找到具有稳定性和独特性的特征点，并进行匹配。
本文将以以下步骤为基础，逐步教您实现SURF图像匹配算法。
## 2. SURF图像匹配流程
下表总
原创
2023-08-13 04:06:53
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SURF算法在工业检测分析一.工业场景应用场景应用说明，在工业检测中我们需要对一个工件进行位置补正，来确定工件在平面坐标系的位置，得到位置参数才可以进一步的针对特定位置进行图像处理。比如我们跟踪一副名片的某一局部位置。 &
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2023-10-25 07:00:53
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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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Opencv中Surf算子提取特征，生成特征描述子，匹配特征的流程跟Sift是完全一致的，这里主要介绍一下整个过程中需要使用到的主要的几个Opencv方法。1. 特征提取特征提取使用SurfFeatureDetector类中的detect方法，先定义一个SurfFeatureDetector类的对象，通过对象调用detect方法就可以提取输入图像的Surf特征。可以使用不带参数的默认构造函数构建S
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2016-09-21 01:26:00
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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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# SURF特征匹配与Python实现
## 引言
在计算机视觉领域，图像特征匹配是一项重要的任务，它可以在不同图像之间找到相似的特征点。SURF（Speeded-Up Robust Features）是一种常用的特征描述算法，它具有快速、鲁棒性强等优点，被广泛应用于图像识别、目标跟踪等任务中。本文将介绍SURF特征匹配的原理、算法实现以及使用Python实现的示例代码。
## SURF特
原创
2023-08-21 03:59:36
416阅读
在这篇文章中，我们将整理计算机视觉项目中常用的Python库，如果你想进入计算机视觉领域，可以先了解下本文介绍的库，这会对你的工作很有帮助。1 PillowPillow是一个通用且用户友好的Python库，提供了丰富的函数集和对各种图像格式的支持，使其成为开发人员在其项目中处理图像的必要工具。它支持打开、操作和保存许多不同的图像文件格式，用户还可以对图像执行基本操作，如裁剪、调整大小、旋转和更改图
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2024-09-16 10:31:51
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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
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2024-04-03 09:32:56
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//---------------------------------【头文件、命名空间包含部分】----------------------------
// 描述：包含程序所使用的头文件和命名空间
//----------------------------------------------------------------------------------------------
原创
2021-08-18 11:12:25
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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
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2024-05-20 10:35:19
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SURF特征是一种图像的局部特征，当目标图像发生旋转、尺度缩放、亮度变化时，具有保持不变性，并且对视角变化、仿射变换和噪声等也具有保持一定程度的稳定性。SURF特征提取算法的流程主要包括：特征点检测、特征点描述和特征点匹配三部分。特征点检测采用了基于Hessian矩阵的检测器，其在稳定性和可重复性方面都优于基于Harris的检测器。特征点描述采用Haar小波作为特征描述子，由于Harr特征最大的特
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2024-08-12 17:44:10
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SURF
1.SURF 全称 speed up robust feature 是加速版的SIFT2.如何提取SURF特征？两步：检测和描述检测特征点描述特征点3.什么样的点是特征点？ 它首先是图像中得一个点，这个点具有这样一些特性：容易被检测到，只要这个点所对应的那个物体还在摄像头的视野范围内，那么这个点就能被检测出来，比如角点，边界点，亮处的暗点，暗
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2023-12-10 11:40:41
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