偶然看到的，感觉写的很好，随手大概内容翻译转过来，如有侵权请告知删除。原文链接：https://www.learnopencv.com/facial-landmark-detection/目前在计算机视觉领域，人脸方向的研究非常之多。人脸分析最常见的应用是人脸识别，但是如果我们想要验证图像中一个人的身份，需要先知道这个图像中人脸的位置。因此，人脸检测（在图像中定位人脸，并返回一个包含人脸的矩形或圆
转载
2024-05-19 15:42:27
116阅读
OpenCV与图像处理学习十二——图像形状特征之HOG特征一、图像特征理解1.1 颜色特征1.2 纹理特征1.3 形状特征1.4 空间关系特征二、形状特征描述2.1 HOG特征2.1.1 基本概念2.1.2 HOG实现过程2.1.3 代码实现 前面介绍了图像的基础知识、基本处理方法以及传统图像分割的应用，下面的笔记将介绍图像特征与目标检测部分的应用，知识脉络如下所示：一、图像特征理解图像特征是图
转载
2024-04-23 21:30:39
76阅读
1.SIFT 特点 图像的局部特征，对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。独特性好，信息量丰富，适用于海量特征库进行快速、准确的匹配。多量性，即使是很少几个物体也可以产生大量的SIFT特征高速性，经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时性扩招性，可以很方便的与其他的特征向量进行联合。可以解决的问题 目标的自身状态、场景所处的环境和成像器材的
转载
2024-03-15 10:02:38
81阅读
如果需要处理的原图及代码，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice前言 特征点检测广泛应用到目标匹配，目标跟踪，三维重建等应用中，在进行目标建模时会对图像进行目标特征的提取，常用的有颜色，角点，特征点，轮廓，纹理等特征。而下面学习常用的特征点检测。 总结一下提取特
转载
2024-07-31 17:32:07
71阅读
opencv可以检测图像的主要特征，然后提取这些特征，使其成为图像描述符，利用这些图像描述符来搜索数据库里，进行图像的检测1.特征检测算法算法：Harris：用于检测角点SIFT：用于检测斑点SURF：用于检测斑点FAST：用于检测角点BRIEF：用于检测斑点ORB：代表带有方向的FAST算法与具有旋转不变性的BRIEF算法方法：暴力匹配法基于FLANN的匹配法2.cornerHarris角点检测
转载
2023-11-14 10:06:40
312阅读
# 如何实现 Java OpenCV 中的 SIFT 特征检测与多图片拼接
在计算机视觉领域，图像特征检测和图像拼接是非常常见的任务。为此，Java 的 OpenCV 库为我们提供了强大的工具来完成这些任务。本文将指导您如何使用 Java 中的 OpenCV 实现图像的 SIFT 特征检测及多图片拼接。
## 流程概述
以下是在 Java 中使用 OpenCV 进行图片拼接的步骤：
| 步
文章目录一、图像特征-harris角点检测什么是图像角点基本原理代码实现二、SIFT特征提取SITF概述图像尺度空间图像金字塔高斯差分金字塔（DOG）DoG空间极值检测代码实现 一、图像特征-harris角点检测什么是图像角点 角点检测 (Corner Detection) 是图像的重要特征.。角点可以帮助我们实现图像对其, 图像拼接, 目标识别等等重要用途。在角点的地方，无论你向哪个方向移动
转载
2024-03-05 23:03:05
83阅读
对OpenCV中的级联分类器相关结构的参数，进行了一定程度的解释
首先说一下这个级联分类器，OpenCV中级联分类器是根据VJ 04年的那篇论文（Robust Real-Time Face Detection）编写的，查看那篇论文，知道构建分类器的步骤如下：1、根据haar-like特征训练多个弱分类器2、使用adaboost算法将多个弱分类器组合成一个
转载
2023-07-23 22:34:50
95阅读
特征，也称 兴趣点 或 关键点，如下所示：蓝框内区域平坦，无特征；黑框内有“边缘”，红框内有“角点”，后二者都可视为“特征” 角点作为一种特征，它具有 旋转不变性，当图像旋转时，代表角点响应函数 R 的特征椭圆，其形状保持不变 &nb
转载
2023-07-13 19:58:54
197阅读
API：HOGDescriptor(Size _winSize, ---：窗口大小，即检测的范围大小，前面的64*128Size _blockSize,--- 前面的2*2的cell，即cell的数量，这里要填像素值Size(16,16)Size _blockStride,---每次block移动的步长，以像素计，为一个cell像素块大小Size _cellSize, ---cell的大小，前
转载
2018-10-02 20:27:00
304阅读
HOGDescriptor hogDescriptor = HOGDescriptor(); hogDescriptor.setSVMDetector(hogDescriptor.getDefaultPeopleDetector()); vector<Rect> vec_rect; hogDescr
转载
2018-10-05 09:50:00
218阅读
2评论
在本教程中，我们将涉及: 这个教程的代码如下所示。你还可以从 这个链
转载
2016-03-18 15:19:00
223阅读
FAST（features from accelerated segment test)是基于⾓点检测的图像特征，是公认的比较快速的特征点检测方法，只利用周围像素比较的信息就可以得到特征点，简单，有效。很多传统的算法都很耗时，而且特征点检测算法只是很多复杂图像处理里中的第一步，得不偿失。FAST算法思想是若某像素与其周围领域内足够多的像素点相差较大，则该像素可能是角点FAST算法大致流程确定候选角
原创
精选
2023-04-23 10:48:51
695阅读
点赞
AGAST(Adaptive and Generic Accelerated Segment Test)角点域的特征匹配算法是一种计算二元决策树（角检测器）的技术， 通过组合两棵树，角点检测器自动适应环境，并为图像区域提供最有效的决策树，只有一个像素延迟。因此，它产生了一个角检测器，该检测器速度更快且无需进行训练，同时保持与（完整）FAST 角检测器相同的角响应和可重复性。我们将此检测器称为 AG
原创
2023-05-11 21:36:00
552阅读
运用opencv函数SurfFeatureDetector和detect来检测感兴趣点；运用opencv函数drawKe
原创
2022-09-08 20:27:53
210阅读
AKAZE是KAZE的加速版，和SIFT
特征检测一样，它也可以
检测图像的
特征点，和描述子但是它与SIFT的比较：更加稳定，更加迅速；非线性尺度空间，得到的关键点更准确比较新的算法。AKAZE
特征对尺度、旋转、有限仿射具有不变性，并且由于非线性尺度空间，在不同尺度上具有更多的独特性。API介绍static Ptr<AKAZE> create(AKAZE::DescriptorType
原创
2023-05-10 21:29:17
331阅读
特征，也称 兴趣点 或 关键点，如下：蓝框内区域平坦，无特征；黑框内有“边缘”，红框内有“角点”，后二者都可视为“特征” 角点作为一种特征，它具有旋转不变性，如下：当图像旋转时，代表角点响应函数 R 的特征椭圆，其形状保持不变 但是，角点不具有尺度不变性，如下：左图中被检测为角点的特征，当放大到右图 ...
转载
2021-08-01 19:18:00
677阅读
2评论
feature2d组件：Harris角点检测和Shi-Tomasi角点检测，以及一种亚像素级角点检测的方法，当然也可以自己制作角点检测函数，需要用到CornerMinEigenVal函数和minMaxLoc()函数，最后进行特征点的选取，判断条件要根据自己的情况编辑，如果对特征点，角点的检测精度要求更高，可以用cornerSubPix函数将角点定位到子像素。1.CornerHarris函数运行H...
原创
2021-07-09 10:20:06
398阅读
智能扭矩系统-智能拧紧系统-智能扭矩控制-SunTorque对于螺栓连接的安装完整性来说，存在不确定性是很正常的。常用的检查方法是测量静态力矩，以评估螺母是否已拧紧到正确的扭矩，或者是否发生了松动。常用的方法如下：1、拧松法将装配好的螺栓/螺母用指示式扭矩扳手慢慢地反向施加扭矩，使其松开，读取松开转动时的瞬间扭矩值，这种测试方式误差较大，除特殊情况外，生产中很少使用。当松开螺栓/螺母时，由于螺纹延
KAZE算法是由法国学者在在2012年的ECCV会议中提出的，是一种比SIFT更稳定的特征检测算法。KAZE算法是基于非线性尺度空间的算法，KAZE 特征对旋转、尺度、有限仿射具有不变性，并且在不同尺度上具有更多的独特性，但代价是计算时间适度增加。KAZE算法与SIFT算法不一样，它采用的是非线性扩散滤波法。 具体地，非线性扩散滤波法是将图像亮度（L）在不同尺度上的变化视为某种形式的流动函数（fl
原创
精选
2023-05-07 17:12:12
478阅读
