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
import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 什么是特
原创
2022-12-14 16:23:17
366阅读
图像特征检测算法——Fast&ORBOpenCV学习——Fast和ORB算法Fast算法非极大值抑制APIORB算法 = FAST算法 + Brief算法Brief算法API OpenCV学习——Fast和ORB算法Fast算法原理：取图像中的监测点，以该店为圆心的周围邻域内像素点判断是否为角点。（如果一个像素周围有一定数量的像素与该点像素值不同，则认为该点是角点）基本流程：遍历图像中所
转载
2024-04-22 16:13:32
109阅读
X
原创
2023-03-24 06:37:02
62阅读
【特征点的检测与匹配】是计算机视觉中非常重要的技术之一。在物体检测、视觉跟踪、三维重建等领域都有很广泛的应用。 opencv提供了10种特征检测方法： 【FAST】 【STAR】 【SIFT】【SURF】【ORB】 【MSER】 【GFTT】 【HARRIS】 【Dense】 【SimpleBlob】1【SURF特征点检测】SURF---加速版的具有鲁棒性的特征算法（SIFT---尺寸不变特征变换
转载
2024-02-09 22:56:44
126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
文章目录一、SURF(Speeded Up Robust Features)特征关键特性二、
原创
2022-08-26 10:11:46
577阅读
主要内容：1、一个例子解释为什么要进行特征检测2、图像特征3、点特征检测：Harris角点、MOPS、SIFT4、边缘检测：一阶微分算子、二阶微分算子、Canny算子 一、为什么要检测特征？举一个例子：全景图像拼接，给定两张图像，如何拼接成一张大图？步骤一：检测特征点步骤二：匹配特征点步骤三：图像适配二、图像的特征有哪些？计算机视觉中...
原创
2022-11-22 14:16:56
608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
一、特征检测 应用场景 图像搜索：通过提取图像的特征点进行搜索，提高搜索效率。 拼图游戏：通过特征查找，减少搜索范围，提高拼图效率。 图片拼接：通过特征点检测，实现多张图片的拼接，例如生成全景图像。 拼图方法 寻找特征 特征是唯一的 可追踪的 能比较的 图像特征 图像特征是有意义的图像区域，具有独特 ...
文章目录一、LBP 简介原始的LBP算子LBP的改进版本：MB-LBP特征LBPH，图像的LBP特征向量二、LBP 演示原始 LBP 效果演示eLBP效果演示一、LBP 简介LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式） 是一种用来描述图像局部纹理特征的算子； 具有 旋转不变性 和 灰度不变性 等显著的优点。用于提取
原创
2021-08-17 21:36:04
418阅读
SURF(Speeded Up Robust Features)特征关键特性：特征检测尺度空间选择不变性特征向量构建Hessian矩阵，生成
原创
2022-08-24 21:27:59
301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
Opencv特征提取与目标检测03：自定义角点检测器介绍基于harris角点检测理论与ShiTomasi检点检测理论，我们可以通过获取矩阵M的两个特征值以及qualityLevel的值，动态设计计算阈值T的公式，来选择我们需要的有效角点。相关API参数说明基本与我上一篇博客讲的参数意义相同，这里讲一下两个API output的图像。第一个API 基于harris角点检测理论的，输出的图像dst必须
转载
2023-12-25 19:31:59
166阅读
一、图像处理简介1、图像是什么图像是人类视觉的基础，是自然景物的客观反映，是人类认识世界和人类本身的重要源泉。“图”是物体反射或透射光的分布，“像“是人的视觉系统所接受的图在人脑中所形成的印象或认识，照片、绘画、剪贴画、地图、书法作品、手写汉字、传真、卫星云图、影视画面、X光片、脑电图、心电图等都是图像。2、模拟图像和数字图像模拟图像：连续存储的数据模拟图像：在图像处理中，像纸质照片、电视模拟图像
转载
2024-05-10 19:45:54
63阅读
特征点又称兴趣点、关键点，它是在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识别图像、进行图像配准、进行3D重建等。本文主要介绍OpenCV中几种定位与表示关键点的函数。一、Harris角点角点是图像中最基本的一种关键点，它是由图像中一些几何结构的关节点构成，很多都是线条之间产生的交点。Harris角点是一类比较经典的角点类型，它的基本原理是计算图像中每点与周围点变化率的平均值。 &n
推荐
原创
2014-04-11 14:36:33
3654阅读
点赞
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
本文将向大家介绍如何使用OpenCV库进行坑洼检测。为什么要检测坑洼？坑洼是道路的结构性指标，事先发现坑洼地可以延长高速公路的使用寿命，防止事故的发生，同时降低死亡率。一种可行的解决方案是构建自动坑洞检测系统，该系统可通过云服务发送实时信息以提醒管理结构，来杜绝每天人工检查所产生的不必要花费。OpenCV是一个帮助研究人员处理图像问题的库，该库提供了大量处理图像的方法。OpenCV的使用将有助于坑
转载
2024-03-23 09:28:53
105阅读
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
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
