翻译自 Contour in OpenCVContoursContours 可以简单的理解为一条连通连续点的曲线(沿着边缘)，有同样的颜色或者强度。在进行形状分析，目标检测和识别时很有用处。为了更好了精度，使用二值化的图像。在寻找轮廓之前，先对图像应用二值化阈值或者canny 边缘检测等技术。在OpenCV中，寻找轮廓是：在黑色背景上寻找白色物体，所以一定记住，被检测的对象应该是白色的，背景是黑色
目标理解FAST算法的基本原理使用OpenCV的FAST函数进行角点（corners）检测原理我们已知很多种特征检测的方法，而且它们其中很多效果都非常不错。但是，当从一个实时运行的程序角度出发，它们还不够快。一个最好的例子就是SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）移动机器人，它的可计算资源是受限的。作为上述问题的一个解决方法，FAST（Feature
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2022-01-05 10:14:35
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今天学习角点检测的一个Fast算法，顾名思义，很快！FAST 算法1: 在图像中选择一个像素点角点，N一般是12，记住哈，是
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2022-12-14 16:24:35
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我们已经学习带走几个特征检测器，它们都really good , 但是从实时的角度来说，它们的速度还不够快.作为解决方案，FAST（加速段测试的特征）算法由Edward Rosten和Tom Drummond在2006年的论文“Machine learning for high-speed corner detection”中提出（后来在2010年修订）。FAST 全称 Features from
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2023-07-05 22:47:22
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代码在gitp10p_{10}p10p9p_9p9p8p_8p8p11p_{11}p11p7p_7p7p12p_{12}p12p6p_6p6p13p_{13}p13 P p5p_5p5p14p_{14}p14p4p_4p4p15p_{15}p15p3p_3p3p16p_{16}p16 p1p_1p1p2p_2p2fast 算法的源码实现
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2023-01-20 09:27:48
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文章目录前言
一、FAST算法原理二、基于Opencv的简单实现三、结果总结 前言今天主要复习了角点检测算法FAST(Feature from Accelerated Segment Test)，该算法原理比较简单，检测出的特征点比较多。该算法的缺点也很明显：1. 不具备尺度不变性2. 不具备旋转不变性ORB特征点检测中专门针对这两个缺点做了改进。个人认为该算法
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2024-04-07 20:56:11
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import numpy as npimport cv2 as cvfrom matplotlib import pyplot as plt# 1.读取图像img = cv.imread("./1.jpg")# 2.Fast角点检测# 2.1创
原创
2022-06-01 17:41:44
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文章目录1 图像的特征（角点特征）2 角点检测（旋转不变性）2.1 Harris角点检测2.1.1 思想2.1.2 原理2.1.3 代码实现2.1.4 优缺点2.2 Shi-Tomasi角点检测2.2.1 原理2.2.2 实现3 角点检测（尺度不变性）3.1 SIFT角点检测3.1.1 算法原理3.1.2 基本流程3.1.2.1 尺度空间极值检测3.1.3 代码实现3.2 SURF角点检测3.2
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2024-10-18 21:24:02
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# Python Fast算法keypoint实现
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用Python快速算法库来实现"Python Fast算法keypoint"。这是一个适合初学者的入门级项目，通过这个项目你将学习如何使用Python来处理算法相关的问题。
## 整体流程
下面是完成"Python Fast算法keypoint"的整体流程。我们可以使用一个表格来展示每个步骤。
| 步
原创
2023-08-21 11:24:10
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目标在本章中，我们将了解FAST算法的基础知识。我们将使用OpenCV功能对FAST算法进行探索。理论我们看到了几个特征检测器，其中很多真的很棒。但是，从实时应用程序的角度来看，它们不够快。最好的例子是计算资源有限的SLAM（同时定位和制图）移动机器人作为对此的解决方案，EdwardRosten和TomDrummond在2006年的论文“用于高速拐角检测的机器学习”中提出了FAST（加速分段测试的
原创
2021-01-06 23:40:24
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目标在本章中，我们将了解FAST算法的基础知...
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2020-02-17 10:59:00
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Harris角点检测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，那么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，在图像融合和目标跟踪及三维重建中有重要的应用价值。它们在图像中可以轻易地定位，同时，在人造物体场景，比如门、窗、桌等处也随处可见。因为角点位于两条边缘的交点处，代表了两个边缘变化的方向上的点，所以它们是可以精确定位的二维特征，甚至可以达到亚像素的精度。
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2024-03-27 15:50:22
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Opencv学习之角点检测角点检测在图像处理和计算机视觉领域，兴趣点（interest points），也被称作关键点（key points）、特征点（feture points）。它被大量用于解决物体识别、图像识别、图像匹配、视觉跟踪、三维重建等一系列的问题，如果能检测到足够多特殊的点，同时它们的区分度很高，并且可以精确定位稳定的特征，那么这个方法就具有使用价值。 图像特征类型被分为以下三种：
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2024-03-22 13:58:07
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不同于其它的机器学习模型，EM算法是一种非监督的学习算法，它的输入数据事先不需要进行标注。相反，该算法从给定的样本集中，能计算出高斯混和参数的最大似然估计。也能得到每个样本对应的标注值，类似于kmeans聚类（输入样本数据，输出样本数据的标注）。实际上，高斯混和模型GMM和kmeans都是EM算法的应用。在opencv3.0中,EM算法的函数是trainEM，函数原型为： bool trainE
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2024-06-27 18:49:44
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1.软件版本matlab2021a2.本算法理论知识FAST方法，步骤如下所示：3.核心代码clc;clear;close all;warning off;addpath 'func\'
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2022-10-10 15:18:02
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社团划分——Fast Unfolding算法一、社区划分问题1、社区以及社区划分在社交网络中，用户相当于每一个点，用户之间通过互相的关注关系构成了整个网络的结构，在这样的网络中，有的
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2023-06-14 21:06:23
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Fast R-CNN算法是作者Ross Girshick继R-CNN后的又一力作。R-CNN虽然取得了不错的成绩，但是其缺点也很明显。Fast R-CNN同样使用VGG-16网络结构，与R-CNN相比训练时间快9倍，测试时间快213倍，准确率从62%提升至66%(再Pascal voc数据集上)。Fast R-CNN主要是解决R-CNN存在的问题：测试训练速度慢，主要是提取候选区域的特征慢：R-CNN首先从测试图中提取2000个候选区域，然后将这2000个候选区域分别输入到预训练好的CNN中提取特征
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2021-05-20 07:24:18
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OpenCV的算术与位运算一、图像的加法运算import cv2
import numpy as np
bus = cv2.imread("./image/bus.jpg")
# 图的加法运算就是矩阵的加法运算
# 因此，加法运算的两张图必须是相等的
# print(bus.shape)
img = np.ones((1080, 810, 3), np.uint8) * 100
# 合并
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2024-03-18 11:40:06
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??奥运会看着真热血呀，但也不能忘记学习！在python的数据结构的章节中，我们上次学习到了python面向对象的思想，即我们想用程序来实现一个东西，我们需是用对象的特征来描述我们想构建的对象。感兴趣的小伙伴可以查看下面内容?:python数据类型: python数据结构之数据类型.python的输入输出: python数据结构之输入输出、控制和异常.python数据结构之面向对象: python
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2023-06-09 15:03:56
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RNN一个时序单元的前向传播过程 1）正向传播 rnn的基本结构 在一个时序单元中相当于对本次输入以及上次输出进行线性加权，并用激活函数处理后输出。2）反向传播tanh函数求梯度小知识 “*”运算是将两个向量中每个元素进行相乘，是数乘运算 “np.dot()”和“@”运算都可以起到矩阵乘法的作用python乘法矩阵求导转置问题 总结来说就是实际乘法中 涉及矩阵的行列乘法，会引起矩阵的转置主要算法：
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2024-07-09 16:31:29
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