"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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了解了SIFT特征后，来学习SURF特征。 虽说是SIFT的一个变种，可是跟SIFT还是有差别的 差别有例如以下：1.尺度空间的构建（近似）不同。2.同意尺度空间多层图像同一时候被处理3.特征点主方向确定採用haar小波特征统计方法。4.特征点描写叙述子採用haar小波特征。 接下来贴个SURF匹...
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2014-07-13 19:44:00
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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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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
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SURF(Speeded Up Robust Features)特征关键特性 特征匹配，特征识别等方面有很好的效果，具有四个特征 --特征检测 --尺度空间（尺度不变性） --选择不变性(光照不变性，旋转不变性) --特征向量(匹配用) 特征检测整个流程可以用DDM来概括，第一个D是detector
原创
2021-05-25 22:32:56
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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。
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2016-04-17 19:44:00
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Surf(Speed Up Robust Feature)Surf算法的原理 &nbs
原创
2022-03-28 18:06:31
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SURF特征匹配
原创
2024-08-15 09:24:02
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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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上篇博文中,小楼给大家介绍了SIFT特征点,这中特征点的优势固然明显,但随着带来的副作用也是巨大的.(老天爷从来都是公平的).那就是它巨大的计算量.目前来说,还没有那种cpu能够实时的计算SIFT特征点. 今天,介绍给大家一种相对来说更加完美的特征点–ORB特征. ORB特征是近年来非常具有代表性的一种特征.它采用关键点和二进制描述子来对特征点进行判定与描述.下面为大家详细介绍ORB特征. 1.
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2024-04-17 16:14:34
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SURF算法是对SIFT算法的改进，其基本结构、步骤与SIFT相近，但具体实现的过程有所不同。SURF算法的优点是速度远快于SIFT且稳定性好。1.构建Hessian矩阵，构造高斯金字塔尺度空间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。每个像素点都可以求出一个H矩阵，H矩阵 有一个判别式，判别式的值是H矩阵的特征值，可以利用判定结果的符号将所有点分类，根据判
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2023-12-24 08:07:23
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1. SURF比于SIFTSURF（Speeded Up Robust Features）是对SIFT的改进版本，改进后的主要优点是速度更快，更适合做实时的特征检查。对于需要实时运算的场合，如基于特征点匹配的实时目标跟踪系统，每秒要处理8-24帧的图像，需要在毫秒级内完成特征点的搜索、特征矢量生成、特征矢量匹配、目标锁定等工作，这样SIFT算法就很难适应这种需求了。实验证明，SURF算法较SIFT
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2024-07-31 18:00:25
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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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源码#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>#include<iostream>#include<math.h>#include <string>#include<fstream>using namespace cv;using namesp
原创
2023-01-16 09:06:29
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# Python的OpenCV库使用SURF进行特征检测
## 1. 引言
近年来，图像处理技术在计算机视觉领域中的应用越来越广泛。而在图像处理中，特征检测是一项非常重要的任务。特征检测可以帮助我们从大量的图像中提取出与我们关注对象相关的信息，从而实现图像识别、图像匹配、目标跟踪等应用。
在Python中，OpenCV是一款非常流行的图像处理库，它提供了丰富的图像处理函数和算法。其中，SUR
原创
2023-09-03 10:12:05
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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
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离散特征编码分两种，特征具有大小意义，特征不具有大小意义。1、特征不具备大小意义的直接独热编码2、特征有大小意义的采用映射编码1. import pandas as pd
2. df = pd.DataFrame([
3. 'green', 'M', 10.1, 'label1'],
4. 'red', 'L', 13.5, 'label2'],
5. 'blue
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2023-06-26 14:15:42
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