将最近所学opencv的图像处理做个小整理，下期打算整理视频处理的一些记录。1.使用OpenCV对图像进行Harris，SIFT特征点提取，并标注特征点更多可以了解 Harris角点检测和SIFT特征· 特征点是啥?图像处理中，特征点指的是图像灰度值发生剧烈变化的点或者在图像边缘上曲率较大的点(即两个边缘的交点)。图像特征点能够反映图像本质特征，能够标识图像中目标物体。通过特征点的匹配能够完成图像
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2024-07-30 12:48:32
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OpenCV中一些相关结构说明：特征点类：class KeyPoint
{
Point2f pt; //坐标
float size; //特征点邻域直径
float angle; //特征点的方向，值为[0,360)，负值表示不使用
float response;
1.FAST（featuresfrom accelerated segment test）算法特征点检测和匹配是计算机视觉中一个很有用的技术。在物体检测，视觉跟踪，三维常年关键等领域都有很广泛的应用。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特征点检测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。&
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2024-05-27 15:10:56
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目录特征点分类1 ORB①特征点检测②计算特征描述2 SIFT1 SIFT特征检测的步骤①.在DOG尺度空间中获取极值点，即关键点。②.特征点方向估计③生成特征描述④.代码实现3.SURF①.SURF的介绍②.SURF算法步骤③. SIFT与SURF效果比较④代码实现4 FAST角点检测且阈值可调节补充图像金字塔灰度质心法实现思路：图像本身是由
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2024-01-05 17:20:06
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一：特征点的理解特征点是图像中与周围领域灰度值像素的暗点或亮点二：特征点的寻找 CV_WRAP void detect( const Mat& image, CV_OUT vector<KeyPoint>& keypoints, const Mat& mask=Mat() ) const;SIFT对象的detect函数可以寻找特征点第一个参数是输入图像
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2024-03-20 09:06:53
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//Haar特征检测，人脸识别算法，是用xml作为训练后的分类器做的
#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<Windows.h>
using namespace std;
int main()
{
//加载Haar特征检测分类器
//
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2024-08-09 15:24:33
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opencv 特征点提取算法 SIFT SURF ORB FAST LBP学习用opencv的traincascade.exe训练行人的HAAR、LBP和HOG特征的xml 特征点： 又称兴趣点、关键点，它是图像中突出且具有代表意义的一些点，通过这些点我们可以用来表征、识别图像、进行图像配准、进行3D重建等 旋转不变性和尺度不变性 角点： 最直观的印象就是在水平、竖直两个方向上变化均较大的
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2024-01-21 01:31:25
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基本概念SURF(SpeededUp Robust Features)—加速稳健特征算法, 在2006 年由Bay.H和Van Gool.L共同提出, SURF是尺度不变特征变换SIFT的加速版。一般来说, 标准的SURF算子比SIFT算子快好几倍, 并且在多幅图像下具有更好的稳定性。SURF最大的特征在于采用了harr特征以及积分图像的概念, 这大大加快了程序运行时间,可以应用于物体识别以及三维
最近在完成一个人脸识别项目，标准人脸库里面大约有50万张人脸图像，人脸识别算法使用的是MTCNN + ArcFace，每张人脸图片经过ArcFace模型转换后形成一个512维的特征向量，那么50万张人脸图像形成的人脸特征矩阵大小就是[500000, 512]。在进行人脸识别时，通过计算待识别的人脸特征与这50万个特征的最小距离来确定人物身份。对于每次只识别一个人脸特征来说，使用numpy
前言前面我们介绍了《C++ OpenCV特征提取之SURF特征检测》，这一篇我们在介绍一下SIFT的特征提取。SIFT特征和SURF特征比较比较项目SIFTSURF尺度空间极值检测使用高斯滤波器，根据不同尺度的高斯差(DOG)图像寻找局部极值使用方形滤波器，利用海森矩阵的行列式值检测极值，并利用积分图加速运算关键点定位通过邻近信息插补来定位与SIFT类似方向定位通过计算关键点局部邻域的方向直方图，
【 1. 人脸特征点含义 】在我们检测到人脸区域之后，接下来要研究的问题是获取到不同的脸部的特征，以区分不同人脸，即人脸特征检测(facial feature detection)。它也被称为人脸特征点检测(facial landmark detection)。人脸特征点通常会标识出脸部的下列数个区域：右眼眉毛(Right eyebrow)左眼眉毛(Left eyebrow)右眼(Right ey
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2024-07-31 17:47:04
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目录特征点检测描述子计算特征点匹配绘图各类函数的一些从属关系特征点检测 特征点检测是指利用detecter去检测图像中感兴趣的点，一般指角点，边缘点等等，其中各类特征点的也有不同的定义方式，譬如角点有harris角点，FAST角点等等。以FAST角点为例（FAST角点属于ORB特征）。 步骤1：定义KeyPoint容器； KeyPoint是C++中的一个模板类。可以理解为一种特殊的数据结
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2024-04-14 17:12:14
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1.FAST（featuresfrom
accelerated segment test）算法特征点检测和匹配是计算机视觉中一个很有用的技术。在物体检测，视觉跟踪，三维常年关键等领域都有很广泛的应用。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特征点检测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。&nb
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2023-12-08 09:35:55
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图像特征类型可以分为如下三种：边缘角点（感兴趣关键点）斑点（感兴趣区域）其中，角点是个很特殊的存在。如果某一点在任意方向的一个微小变动都会引起灰度很大的变化，我们就把它称之为角点。角点作为图像上的特征点，包含有重要的信息，它们在图像中可以轻易的定位，同时，在人造物体场景，比如门、窗、桌等处也随处可见。角点的具体描述可以有以下几种：一阶导数（灰度的梯度）的局部最大所对应的像素点两条及两条以上边缘的交
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2024-04-02 16:45:14
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1. cornerHarris()opencv中提供了Harris角点检测的接口，即cv::cornerHarris() 缺陷：角点是像素级别的，速度较慢dst = cv2.cornerHarris(gray,2,3,0.04)
img - 数据类型为 float32 的输入图像
blockSize - 角点检测中要考虑的领域大小
ksize - Sobel 求导中使用的窗口大小
k -
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2023-11-09 10:19:52
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java人脸识别 虹软ArcFace 2.0，java SDK使用、人脸识别-抽取人脸特征并做比对 虹软产品地址：http://ai.arcsoft.com.cn/product/arcface.html 虹软ArcFace功能简介人脸检测人脸跟踪人脸属性检测（性别、年龄）人脸三维角度检测人脸对比 本文使用到的SDK为本人自己使用JNA做的封装，2.0的使用比1.x的版本使用更方便，api更集中
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2024-04-15 12:56:06
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1 基础我们使用机器学习的方法完成人脸检测，首先需要大量的正样本图像（面部图像）和负样本图像（不含面部的图像）来训练分类器。我们需要从其中提取特征。下图中的 Haar 特征会被使用，就像我们的卷积核，每一个特征是一 个值，这个值等于黑色矩形中的像素值之后减去白色矩形中的像素值之和。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻
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2024-02-10 14:19:16
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作为计算机视觉工程师和研究人员，很久以前，我们就一直在努力理解人类的面孔，从很早的时候起。面部分析最明显的应用是人脸识别。但是为了能够识别图像中的一个人，我们首先需要找到图像中脸所在的位置。因此，人脸检测-在图像中定位人脸并返回包含人脸的边框矩形/正方形是一个热门的研究领域。早在2001年，保罗·维奥拉和迈克尔·琼斯的开创性论文题为“使用简单特征的增强级联快速目标检测”，几乎解决了这个问题。在Op
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2024-04-21 09:46:58
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opencv3 lib opencv_aruco346d.lib opencv_bgsegm346d.lib opencv_bioinspired346d.lib opencv_calib3d346d.lib opencv_ccalib346d.lib opencv_core346d.lib ope
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2021-04-11 21:01:00
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OpenCV 3 的改动在哪？C 风格的API很快将会消失，完全被C++的API替代，代码更加简洁
原创
2023-06-25 07:16:38
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