目标• 联合使用特征提取和 calib3d 模块中的 findHomography 在复杂图像中查找已知对象。基础还记得上一节我们做了什么吗？我们使用一个查询图像，在其中找到一些特征点（关键点），我们又在另一幅图像中也找到了一些特征点，最后对这两幅图像之间的特征点进行匹配。简单来说就是：我们在一张杂乱的图像中找到了一个对象（的某些部分）的位置。这些信息足以帮助我们在目标图像中准确的 找到（查询图像
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2024-06-22 18:47:36
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一、概述 案例：使用eigen函数输出一组数据的特征向量及特征值 API介绍：eigen(InputArray src, OutputArray eigenvalues,
OutputArray eigenvectors = noArray());
src:输入数据
eigenValues：输出的特征值矩阵
eigenvectors：输出的特征向
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2023-06-28 18:23:05
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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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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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# Python OpenCV 特征点寻找
## 介绍
在计算机视觉领域中，特征点寻找是一项非常重要的任务。特征点是图像中具有独特性质的点，它们可以用来描述和识别图像中的物体或场景。Python的OpenCV库提供了一些强大的工具来寻找和提取图像的特征点。本文将介绍如何使用Python和OpenCV来进行特征点寻找的基本操作。
## 安装OpenCV
在开始之前，首先需要安装OpenCV库。可
原创
2023-08-28 08:11:43
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前面描述角点检测的时候说到,角点其实也是一种图像特征点,对于一张图像来说,特征点分为三种形式包括边缘,焦点和斑点,在OPENCV中,加上角点检测,总共提供了以下的图像特征点检测方法FASTSURFORBBRISKKAZEAKAZEMESRGFTT good feature to tackBob斑点STARAGAST 接下来分别讲述这是一种图像特征检测算法,但是首先,需要了解OPENCV的一种
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2024-05-15 14:56:09
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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。这一次先介绍特征点检测的一种方法——FAST（features from accelerated segment test）。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
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2024-03-26 16:33:42
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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
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2024-04-23 21:30:39
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特征，判决，得到判决 1.什么是haar特征？特征 = 某个区域的像素点经过某种四则运算之后得到的结果。这个结果可以是一个具体的值也可以是一个向量，矩阵，多维。实际上就是矩阵运算 2.如何利用特征 区分目标？ 阈值判决，如果大于某个阈值，认为是目标。小于某个阈值认为是非目标。 3.如何得到这个判决？ 使用机器学习，我们可以得到这个判决门限 
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2024-04-01 05:58:57
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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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我猜测可能是因为我修改opencv的默认安装路径，导致这个问题，于是百度CMakeList.txt该如何修找opencv4的库。slam十四讲里面，CMakeList寻找opencv4库的语句：find_package( OpenCV 4 REQUIRED ) cmakelist.txt：cmake_minimum_required( VERSION 3.2 )project( imageBa
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2021-02-27 12:37:57
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OpenCV的imgproc 模块：如何找到并画出图像的轮廓？使用函数cv2.findContours、 cv2.drawContours一步搞定一、目标二、基本理论三、图像轮廓3.1寻找轮廓cv2.findContours()3.2举例演示3.2画轮廓cv2.drawContours举例演示 一、目标理解轮廓是什么。学习寻找轮廓线，画轮廓线等你会看到这些函数:cv2.findContours(
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2023-11-22 23:35:19
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一般用法为： 基于Haar特征Adaboost人脸检测级联分类，称haar分类器。目前只介绍下Haar特征和积分图，其他的还未深入。1.Haar特征 什么是特征，特征就是分类器的输入。 把它放在以下的情景中来描写叙述，如果在人脸检測时我们须要有这么一个子窗体在待检測的图片窗体中不断的移位滑动，子窗体每到一个位置，就会计算出该区域的特征，然后用我们训练好的级联分类器对该特征进行筛选，一旦该特征通
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2024-04-06 09:26:22
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寻找特征不变矩python的过程记录博文
在这一篇博文中，我将详细说明在Python中寻找特征不变矩的整个过程，特别是如何在备份、恢复和监控等多个方面保持数据的完整性和可靠性。这对于处理复杂计算，尤其是在图像处理和计算机视觉领域，具有重要意义。
### 备份策略
为了保证数据的安全性，我制定了一个完整的备份策略。备份策略的核心围绕着定期备份和存储结构的优化。在我的思维导图中，涉及了各个备份的
Hog特征什么是Hog特征？Hog特征属于特征的一种，因此也是一种计算结果。我们在【OpenCV14：Haar特征】中可以知道，Haar特征是由模板计算出来的结果，Hog特征与其不同的是，其在经过模板计算时更复杂，还需要进一步的运算。首先陈述一下如何计算Hog特征：1、模块划分 图1 如上图所示，白色底板作为一张
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2024-04-29 15:25:20
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特征递归消除法 特征递归消除法（Feature Recursive Elimination，简称RFE）是一种特征选择的算法，它通过反复训练模型，并剔除其中的弱特征，直到达到所需的特征数量。该算法的步骤如下：首先，将所有的特征都输入模型，得到模型的性能评价指标（比如准确率、F1得分等）。然后，选择性能评价
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2023-11-07 01:44:04
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最简单的霍夫变换是在图像中识别直线。在平面直角坐标系(x-y)中，一条直线可以用下式表示。 y=kx+b 对于直线上一个确定的点(x_0,y_0)，有：y_0=kx_0+b 这表示参数平面(k-b)中的一条直线。因此，图像中的一个点对应参数平面中的
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2024-03-13 16:06:01
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图像梯度算子简介 相信只要是懂些图像处理的知识，都知道图像梯度的含义。不知道是否考虑过为什么图像梯度如此广泛认知与使用？为什么不使用图像纹理、图像色彩、图像相位等等，在这里我并不是说上述除了图像梯度之外，其它的图像信息不重要，我只是想说图像梯度最为广泛的被研究与使用。下面我们来看一幅图像：
从上图坐标为灰度图像，右边为Laplacian算子提取的图像梯度图；现在我们来看一下左边图片中
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2024-04-18 09:22:14
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在这篇博文中，我们将讨论如何使用 Python 和 OpenCV 进行模式匹配（pattern matching），这是一项在计算机视觉领域中广泛使用的技术。无论你是要在图像中找到特定的图案，还是进行模板匹配，掌握这一技术都是至关重要的。下面，我们将详细讲述环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和部署方案。
### 环境配置
在开始之前，我们需要先配置好环境。确保安装了 Python
## 使用 OpenCV 在 Python 中实现寻找方形的流程指南
在计算机视觉中，寻找特定形状（如方形）是一项常见任务，而 OpenCV 是执行此类任务的强大工具。以下是实现这一功能的具体步骤：
### 流程步骤
| 步骤 | 描述 | 代码 |
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