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.
前文大概介绍了CPU中的ORB特征提取算法的实现方法。其中提到了虽然ORB是专门为CPU设计的特征提取算法，但在OpenCV中的cudafeatures2d里也存在着用CUDA加速的ORB算法库（OpenCV编译时需交叉编译CUDA才可用）。网上关于OpenCV3中GPU加速的ORB算法的实例特别少，博主根据官方的reference介绍，参考CPU版的ORB算法，摸索出了一套CUDA ORB算法的
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2024-07-31 17:39:26
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opencv SURF体征点检测并绘制：//绘制特征点
int extractFeatureDemo1()
{
Mat src = imread("test.jpg", IMREAD_COLOR);
if (src.empty())
{
printf("could not load image...\n");
return -1;
}
namedWindow("input ima
ORB算法的概述：ORiented Brief的简称，是Brief的改进版本，ORB算法的综合性能在各种测试中都比较于其他的特征提取算法都是最优的，引出ORB描述子，必须先要从Brief描述子入手1.关于Brief描述子，这个特征描述子的提出
原创
2021-07-21 16:30:34
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简单的来说，就是将一类的图片最后拼接成为这样的结果这个图片有点大呀。基本步骤：1、halcon进行仿射变化进行镜头畸变。这个可以参考halcon中一个二维码畸变的例子；2、基于模版匹配找出偏移值，然后进行拼接。这个可以参考halcon中一个拼接的例子；3、对交接处进行融合，这个是本文的关键。首先，这个融合halcon中是没有方法的，所以要自己实现。首先要看论文《基于Halcon的图像拼接算法研究_
作者：zhliang
图像特征检测总结 Sobel算子 Sobel算子用多项式计算来拟合导数计算，可以用OpenCv中的cvSobel函数或者EmguCv中的Image<TColor,TDepth>.Sobel方法来进行计算。需要注意的是，xorder和yorder中必须且只能有一个为非零值，即只能计算x
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2024-07-31 17:22:19
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关键点 Oriented FASTFAST关键点图像金字塔解决实现尺度不变性灰度质心法解决旋转不变性link1link2
原创
2023-01-20 09:28:10
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1.背景介绍图像特征提取是计算机视觉领域的核心技术之一，它涉及到对图像进行预处理、特征提取、特征表示和特征匹配等多个环节。图像特征提取的目的是将图像中的信息抽象为人类可以理解的形式，以便于进行图像识别、图像分类、目标检测等高级视觉任务。在过去的几十年里，图像特征提取的方法和技术不断发展，从传统的边缘检测、颜色分析、纹理分析等手工方法，逐渐发展到现代的深度学习、卷积神经网络等自动学习方法。这些方法各
ORB特征是目前最优秀的特征提取与匹配算法之一，下面具体讲解一下： 特征点的检测图像的特征点可以简单的理解为图像中比较显著显著的点，如轮廓点，较暗区域中的亮点，较亮区域中的暗点等。ORB采用FAST（features from accelerated segment test）算法来检测特征点。这个定义基于特征点周围的图像灰度值，检测候选特征点周围一圈的像素值，如果候选点周围领域内有足够
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2023-11-28 13:25:36
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源码#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>#include<iostream>#include<math.h>#include <string>#include<fstream>using namespace cv;using namesp
原创
2023-01-16 09:06:29
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一、步骤二、代码三、部分结果展示3.1 使用Sobel算子且方向为vertical，进行边缘检测3.2 特征点提取（部分）3.3 特征点匹配一、步骤Step1：读取彩色图片 1.新建实验用的文件夹，准备好实验用到的图片，在MATLAB2021a软件中编写相关脚本文件。 2.清理变量空间以及命令行。 3.用imread()函数读取彩色图片，使用imfu
原创
2022-11-10 10:42:10
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上篇博文中,小楼给大家介绍了SIFT特征点,这中特征点的优势固然明显,但随着带来的副作用也是巨大的.(老天爷从来都是公平的).那就是它巨大的计算量.目前来说,还没有那种cpu能够实时的计算SIFT特征点. 今天,介绍给大家一种相对来说更加完美的特征点–ORB特征. ORB特征是近年来非常具有代表性的一种特征.它采用关键点和二进制描述子来对特征点进行判定与描述.下面为大家详细介绍ORB特征. 1.
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2024-04-17 16:14:34
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Oriented FAST and Rotated BRIEF这篇文章我们将介绍一种新的具有局部不变性的特征 —— ORB特征，从它的名字中可以看出它是对FAST特征点与BREIF特征描述子的一种结合与改进，这个算法是由Ethan Rublee,Vincent Rabaud,Kurt Konolige以及Gary R.Bradski在2011年一篇名为“ORB：An Efficient Alter
原文地址：opencv特征提取作者：C吉羊特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定
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2023-01-05 13:10:47
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opencv--图像特征提取与描述1.图像的特征2. Harris和Shi-Tomas算法2.1 Harris角点检测2.1.1 原理2.1.2 实现2.2 Shi-Tomasi角点检测2.2.1原理2.2.2 实现3.SIFT/SURF算算法3.1SIFT算法3.1.1 SIFT原理3.1.2 SIFT算法基本流程3.1.3 尺度空间极值检测3.1.4 关键点定位3.1.5 关键点方向确定3.
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2023-07-11 23:41:04
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一：前言特征检测是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征检测的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。在opencv中，我们常用的特征检测算法有SIFT，SURF以及HOG，LBP，Haar特征检测等等，下面我们将分别介绍这几个算法。篇幅有点长，我尽量每个地方都能说到，有错误的地方还
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2024-05-24 06:14:59
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ORB 主要特性实验我们现在将探讨 ORB 算法的几个主要属性：尺度不变性旋转不变性光照不变性噪声不变性同样，为了更清楚地了解 ORB 算法的特性，在下面的示例中训练图像和查询图像将使用相同内容的图片。1. 尺度不变性ORB 算法具有尺度不变性。这意味着它能够检测图像中的对象，而不管其大小。为了验证这一点，我们现在将使用 Brute-Force 匹配器来匹配训练图像和查询图像之间的关键点。注意这里
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2024-03-13 16:26:46
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看到OpenCV2.4.6里面ORB特征提取算法也在里面了，套用给的SURF特征例子程序改为ORB特征一直提示错误，类型不匹配神马的，由于没有找到示例程序，只能自己找答案。 （ORB特征论文：ORB： an efficient alternative to SIFT or SURF.点击下载论文） 经过查找发现： 描述符数据类型有是float的，比如说SIFT，SURF描述符，还有是uchar的
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2024-07-29 13:24:50
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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。&
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2024-05-27 15:10:56
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