图像特征的匹配通过对图像提取特征后，得到特征点和描述特征点信息的特征向量，在对图像的检索和匹配当中主要通过对描述符［特征向量］的计算来实现，下面主要通过ORB来进行图像特征的提取，使用不同的算法来实现图像的匹配．１．暴力匹配(Brute-Force)２．K-临近匹配３．FLANN匹配(Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)www.cs.ubc
目标本节我们将要学习：• 另外一个角点检测技术：Shi-Tomasi 焦点检测• 函数：cv2.goodFeatureToTrack()原理上一节我们学习了 Harris 角点检测，后来 1994 年，J.Shi 和 C.Tomasi在他们的文章《Good_Features_to_Track》中对这个算法做了一个小小的修改，并得到了更好的结果。我们知道 Harris 角点检测的打分公式为： 但 S
目录一、基础理论1、原理 2、BRIEF算法介绍1、介绍2、过程3、API介绍 1、ORB_create函数（初始化orb检测器）2、orb.detectAndCompute函数（检测关键点并计算）3、cv.drawKeypoints函数（绘制关键点）二、代码三、效果一、基础理论1、原理 &nbs
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2024-04-22 13:14:35
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代码在git.├── 1.png├── 2.png├── build├── CMakeLists.txt└── orb_cv.cppcd buildcmake ..make ./orb_cv ../1.png ../2.png
原创
2023-01-20 09:28:35
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ORB detector 使用 FAST detector 和 BRIEF descriptor 基本思路。在介绍 ORB 之前，首先对 FAST 与 BRIEF 进行说明。 1 FAST FAST(Featrues from Accelerated Segment Test)，其基本思想是比较当前
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2022-01-13 16:22:26
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其中，imgproc 模块的 HoughCircles() 函数，新加了检测算法 HOUGH_GRADIENT_ALT，精度得到了很大的提升 另外，国内团队 Open AI Lab 将他们的 Tengine 库集成到了DNN 模块中，提升了 DNN 运行在
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2024-07-11 13:42:22
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魏老师学生——Cecil：学习OpenCV-机器视觉之旅 原理OpenCV中的ORB算法代码演示 原理ORB算法来自OpenCV_Labs，在计算开支、匹配效率以及专利问题方面可以替代SIFT和SURF算法。ORB算法是FAST关键点检测和BRIEF关键点描述器的结合体，并且通过修改增强了性能。首先使用FAST找到关键点，再使用Harris角点检测对关键点排序找到其中前N个点。并使用金字塔产生尺
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2023-12-02 13:32:44
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2022/12/27 有的小伙伴说maven导入不了依赖，加了一种方法，百分百解决。2022/12/28 写了半天，想去论坛放松休息下，结果看到别人已经有成品了，难受啊马飞，晚点看情况要不要写个搭建使用方法（我猜没人看，估计也不用写了，就当自己做个记录）！1.opencv for java 环境搭建和测试1.到OpenCV官网下载你需要的版本，运行安装，记住安装目录。2.打开上一步安装的位置，依次
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2024-04-23 16:40:56
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1、小波变换概述 小波变换是一种信号处理技术，用于将信号分解为不同尺度（频率）和位置（时间）的小波基函数，从而提供信号在时间和频率上的局部特征。这使得小波变换在处理非平稳信号（信号特性随时间变化）方面更有优势，与傅里叶变换相比更加灵活。 小波变换的基本思想是将信号表示为小波基函数的线性组合，这些小波基函数可以是平移和缩放后的原始小波母函数。通过对信号进行小波变换
GetDocument()使用视图对象是用来显示文档对象的内容，函数GetDocument()用于获取当前文档对象的指针m_pDocument.而函数OnDraw()是一个虚函数，负责文档对象的数据在用户视图区的显示输出。在向导生成的成员函数OnDraw()中调用了函数GetDocument().通过获取的文档类指针可以在视图中显示文档内容。BOOL CDicomTestDoc::OnOpenDo
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2024-03-26 13:15:40
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目标在本章中，将学习：如何将一个图像中的特征与其他图像进行匹配在OpenCV中使用Brute-Force匹配器和FLANN匹配器Brute-Force匹配器的基础暴力匹配器很简单。它使用第一组中一个特征的描述符，并使用一些距离计算将其与第二组中的所有其他特征匹配。并返回最接近的一个。 对于BF匹配器，首先必须使cv.BFMatcher() 创建BFMatcher对象。 它需要两个可选参数:第一个参
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2024-04-07 21:53:11
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目录什么是ROI提取ROI区域方法一：方法二：实际应用演示原文出处：https://mp.weixin.qq.com/s/MiHz2zLBif_s1lksQXLBbw微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识什么是ROIROI是英文Region Of Interest的三个首字母缩写，很多时候我们对图像的分析就是对图像特定ROI的分析与理解，对细胞与医疗图像来说，ROI提取
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2023-12-31 15:44:56
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ORB在2011年才首次发布，ORB算法将基于FAST关键点的技术和基于BRIEF描述符的技术相结合，但是ORB并没有解决尺度不一致的问题，在OpenCV的ORB实现中采用了图像金字塔来改善这方面的性能，我们通过构建高斯金字塔，然后在每一层金字塔图像上检测角点，来实现尺度不变性。ORB主要解决了BRIEF描述子不具备旋转不变性的问题。 BRIEF是一种特征描述子提取算法，并非特征点的提取算法，一种
原创
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2023-04-24 21:13:55
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目录：1、确定描述子采样区域2、生成描述子 2.1 旋转图像至主方向 2.2 生成特征向量3、归一化特征向量附：SIFT开源代码集1 确定描述子采样区域 SIFI 描述子h(x, y, θ)是对特征点附近邻域内高斯图像梯度统计结果的一种表示，它是一个三维的阵列，但通常将它表示成一个矢量。矢量是通过对三维阵列按一定规律进行排列得到的。特征描述子与特征点所在的尺度有关，因此
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2024-07-31 18:11:01
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注：本人电脑系统为：Windows7 64位第一步：下载和安装OpenCV SDK 在官网http://opencv.org/上找到OpenCV Windows版本下载下来。本文选择版本为OpenCV3.1.0。下载完成后双击解压到指定文件夹。本人直接解压到D盘，例：D:\opencv3.1。第二步:OpenCV环境变量配置 配置方法如下： 【计算机】——【（右键）属性】——【高级系统设置】——【
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2024-04-03 07:15:07
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实例化ORBorb = cv.ORB_create(nfeatures)参数：nfeatures：特征点的最大数量利用orb.detectAndCo
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2022-06-01 17:41:03
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1、概述 案例：使用OpenCV的Haar特征数据检测人脸。 相关API介绍 1.使用CascadeClassifier类 2.使用其load方法加载特征文件 3.使用其detectMultiScale方法在多尺度空间进行检测，其中该参数解释如下：/** @brief Detects objects of different sizes in the input image.
本周的主要还是总结图像处理的基本或进阶算法原理，具体有图像梯度，Canny边缘检测，反向投影，模板匹配，霍夫变换，分水岭算法图像分割等原理及应用，收获很大。图像梯度本质上来说就是求导，在opencv中提供了三种不同的梯度滤波器，有Sobel算子，scharr算子跟Laplacian算子。sobel算子是一阶算子，可以设定求导的方向(沿x或y轴)，这个在求取边缘上就有很大的应用了，在人的视觉中能很容
# Python OpenCV ORB_create
## Introduction to ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)
ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) is a feature detection and description algorithm used in computer vision and
原创
2023-10-09 11:47:19
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1、图像显示 /**********************************************/
// Mat imread(const string& filename ,int flag=1);
// 第一个参数，const string&类型的filename，填我们需要载入的图片路径名。
// Windows位图 - *.bm
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2024-03-29 09:53:49
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