KMP算法百度百科KMP算法要解决的问题就是在字符串（也叫主串）中的模式（pattern）定位问题。说简单点就是我们平时常说的关键字搜索。模式串就是关键字（接下来称它为P），如果它在一个主串（接下来称为T）中出现，就返回它的具体位置，否则返回-1（常用手段）。首先，对于这个问题有一个很单纯的想法：从左到右一个个匹配，如果这个过程中有某个字符不匹配，就跳回去，将模式串向右移动一位。这有什么难的？我们
理论作为OpenCV的狂热者，关于ORB的最重要的事情是它来自“ OpenCV Labs”。该算法由Ethan Rublee，Vincent Rabaud，Kurt Konolige和Gary R. Bradski在其论文《ORB：SIFT或SURF的有效替代方案》中提出。2011年，正如标题所述，它是计算中SIFT和SURF的良好替代方案成本，匹配性能以及主要是专利。是的，SIFT和SURF已获
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2024-09-09 15:28:09
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Opencv 关键点和描述符（一）—— 关键点及跟踪基础Opencv 关键点和描述符（二）—— 通用关键点和描述符Opencv 关键点和描述符（三）—— 核心关键点检测方法corners：包含大量本地信息的像素块，并能够在另一张图中被快速识别keypoints：作为 corners 的扩展，它将像素块的信息进行编码从而使得更易辨识，至少在原则上唯一descriptors：它是对
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2024-04-12 16:09:53
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matchTemplate模板匹配和卷积运算大致相同，模板图类似于卷积核，从原图的左上角开始进行滑动窗口的操作，最后得到一个特征图，这个特征图里的数值就是每次计算得到的相似度，通用匹配方式，相似值是（0-1）之间。 （最简单的一个例子，用两张相同的图片传入模板匹配函数中，只会进行一次相似计算，最后得到的特征图数值为（[1,]） OpenCV中的模板匹配函数为matchTemplate，参数如下，
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2024-06-18 18:00:08
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当进行跟踪时，或者其他类型用到关键点及其描述符的分析时，通常需要做三件事情。第一个是根据一些关键点的定义搜索图像闭关查找图像中的所有关键点。第二个是为发现的每个关键字创建一个描述符。第三个是通过将所找到的关键点的描述符与一些现有的描述符集进行毕竟，看看是否可以找到匹配项。在跟踪应用程序中，最后一步涉及查找序列的一帧图像中的特征，并长室将其与前一帧中的特征进行匹配。在目标检测应用程序在，人们通常会在
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2024-04-19 08:45:55
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十六章 关键点和描述符（四）—— 匹配方法与结果显示匹配方法在得到关键点之后，就可以基于此来进行目标的检测与跟踪。这两种应用，对象都派生自 cv::DescriptorMatcher。对于的基础的匹配服务，有两种匹配方法。其中一种是 brute force matching（暴力匹配），其就是比较集合A中的每一个元素和集合B中的每一个元素。另一种被称为 FLANN，
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2024-08-13 17:39:56
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SIFT原理：尺度空间极值检测：构建高斯金字塔，高斯差分金字塔，检测极值点。关键点定位：
原创
2022-06-01 17:41:35
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概述除了利用Harris进行角点检测和利用Shi-Tomasi方法进行角点检测外，还可以使用cornerEigenValsAndVecs()函数和cornerMinEigenVal()函数自定义角点检测函数。如果对角点的精度有更高的要求，可以用cornerSubPix()函数将角点定位到子像素，从而取得亚像素级别的角点检测效果。cornerSubPix()函数（1）函数原型cornerSubPix
访问矩阵中的数据 有三种方法访问矩阵中的数据：简单的方法、困难的方法和最恰当的方法。 简单的方法(The easy way) 最简单的获取矩阵中数据的方法是使用CV_MAT_ELEM( )宏。这个宏输入矩阵、数据的类型、行、列，然后返回矩阵元素。例如： CvMat* mat = cvCreateMat( 5, 5, CV_32FC1 );
float element_3_2 = CV_MAT_EL
在这个文章中，我们将学习如何在感兴趣区域周围画最小面积矩形框。1.最小面积矩形框下图显示了两个矩形框，绿色的是普通矩形框，红色的是最小面积矩形框。可以发现，红色的是旋转矩形。 OpenCV提供了一个函数cv2.minAreaRect来寻找最小面积的旋转矩形。将2D点集作为输入，并返回一个Box2D结构，其中包括以下详细信息–（中心(x,y)，（宽度、高度）、旋转角度）。(center(x,y),
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2024-04-30 20:51:08
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【 编者按】这篇文章概述了用于构建面部关键点检测模型的技术，这些技术是Udacity的AI Nanodegree程序的一部分。作者 | 小白责编 | 欧阳姝黎概述在Udacity的AIND的最终项目中，目标是创建一个面部关键点检测模型。然后将此模型集成到完整的流水线中，该流水线拍摄图像，识别图像中的任何面孔，然后检测这些面孔的关键点。使用OpenC进行预处理该项目的一部分是要熟悉Open
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2024-04-19 18:26:17
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第二节 特征描述符匹配器及匹配点绘制OpenCV中关键点描述符的匹配器具有带有公共接口的包装器，可以轻松地在解决同一问题的不同算法之间进行切换。 本节专门介绍在多维空间中以向量表示的匹配描述符。 实现矢量描述符匹配器的所有对象都继承DescriptorMatcher接口以及相应的关键点和匹配点绘制接口。1、cv::drawKeypoints绘制关键点void cv::drawKeypoints(I
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2024-05-05 07:21:16
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本文所介绍的技术不是原创，而是从一个叫Robert Eisele的德国人那里学习来的。他写了一个PHP扩展openCV，只封装了两个函数，叫face_detect和face_count。 openCV是一个开源的用C/C++开发的计算机图形图像库，非常强大，研究资料很齐全。本文重点是介绍如何使用php来调用其中的局部的功能。人脸侦查技术只是openCV一个应用分支。 Open
一言不和，先上码子（纯新手，莫嘲笑）1 # encoding: utf-8
2 #老杨的猫,环境:PYCHARM，python3.6,opencv3
3
4 import cv2,os
5 import cv2.face as fc #此处有坑,找不到脸,这样引用程序可以运行，欢迎大牛指点，CV2和CV3的结构区别没有搞清楚，应该怎么样引用才是正确的
6 import nu
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2024-07-23 21:12:57
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1. 什么是关键点检测？人脸关键点检测是指给定人脸图像，定位出人脸面部的关键点，包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、脸部轮廓区域的点，由于受到姿态和遮挡等因素的影响，人脸关键点检测是一个富有挑战性的任务。人脸关键点是人脸各个部位的重要特征点，通常是轮廓点与角点，下图是96个面部关键点检测结果。其中点代表位置，数字代表序号。人脸关键点可以有以下主要应用：人脸姿态对齐，人脸识别等算法都需要对人脸的姿态进行对齐
opencv的强大之处想必大家也是略知一二吧，本文章人脸识别研究的入门，算法都是直接调用opencv。opencv3.0都已经发布了但是本代码还是写在2.4.9的环境中，不过其中的方法都是用的C++ API，也就是与3.0接轨了//头文件：image.h#include "opencv.hpp"#include <iostream>
#include <iterator>
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2024-07-01 20:17:10
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1、Eigenfaces人脸识别器：Eigenface也叫做“特征脸”，通过PCA（主要成分分析）方法将人脸数据转换到另外一种空间维度做相似性运算。在计算过程中，算法可以忽略一些无关紧要的数据，仅识别一些具有代表性的特征数据，最后根据这些特征识别人脸。（1）创建Eigenfaces人脸识别器：# num_components：可选参数，PCA方法中保留的分量个数，建议使用默认值。threshold
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2024-04-02 08:14:16
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参考以下英文教程：OpenCV Face Recognition - PyImageSearch一、所需代码安装1.1、OpenCVOpenCV Tutorials, Resources, and Guides | PyImageSearch2、FaceNet3、TensorFlow4、Python二、下载示例代码地址：https://github.com/Ravi-Singh88/Face-Re
目录一、SIFT算法1.描述：2.实现：3.示例： 二、FAST算法1.描述：2.实现：3.示例： 三、ORB算法1.描述：2.实现：3.示例：一、SIFT算法1.描述：Harris和Shi-Tomasi角点检测具有旋转不变性，但是都不具有尺度不变性，当图象被放大后，使用同样的窗口，就会检测不到角点，此时需要尺度不变特征转换即SIFT算法，分为以下四步：1>尺度空间极值检
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2023-11-01 21:36:01
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1、轮廓发现（或提取）findContours(
InputOutputArray binImg, OutputArrayOfArrays contours,
OutputArray hierachy, int mode, int method, Point offset=Point()
)
参数解释：
第一个参数 binImg：输入8bit图像，0值像素值不变，非0的像素看成1；
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2023-11-27 10:49:05
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