计算机视觉课堂笔记 回顾：特征提取中分为点（Harris等），线（Canny算子），区域（MSER）等特征的提取。 相应的特征匹配就会有特征点匹配，直线匹配，曲线匹配，区域匹配。 而在众多研究中以点匹配居多，点匹配的基本原则：利用图像点周围的信息来描述点，如灰度信息，颜色信息，梯度信息等，然后进行 相似性度量。 点匹配典型方法： 基于灰度分布的匹配：Cross-correlation；
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2023-06-25 22:37:04
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文章目录一、SIFT特征匹配原理1.1简介1.2特点1.3算法步骤二、数据集三、SIFT特征检测兴趣点四、SIFT特征描述子匹配五、目标图片匹配特征点最多的三张图片六、 地理标记图像匹配七、RANSAC算法剔除误匹配7.1关于RANSAC算法的论述7.2算法代码7.3结果展示与分析7.4 小结八、总结8.1 小结8.2遇到的问题及解决 一、SIFT特征匹配原理1.1简介 SIFT，也叫尺度不变
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2024-02-02 11:00:53
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目录0 特征点/关键点1 特征检测子1 Harris角点检测1.1 数学模型1.2 判断1.3 Harris角点响应1.4 Harris算子的处理流程2 LoG特征检测算子2.1 尺度空间2.2 LoG算子模型2.3 LoG算子尺度归一化 2.4 LoG算子的处理流程3 基于DoG的特征检测算子（SIFT-尺度不变特征变换）3.1 DoG近似LoG3.2 图像金字塔3.3 高
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2024-02-01 21:12:17
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AKAZE（Accelerated KAZE）是一种特征点检测和描述子生成算法，常用于计算机视觉领域中的图像特征匹配和目标识别。在Python中，我们可以使用OpenCV库来实现AKAZE参数的计算。下面是实现AKAZE参数的具体步骤：
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始]
B[导入必要的库]
C[加载图像]
D[初始化AKAZ
原创
2024-01-10 10:28:21
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AKAZE是KAZE的加速版特征点查找和绘制：把surf中的surf改成KAZE或AKAZE即可 1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/xfeatures2d.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespac
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2018-10-03 16:58:00
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AkAZE是KAZE的加速版与SIFT,SUFR比较:1.更加稳定2.非线性尺度空间3.AKAZE速度更加快4.比较新的算法,只有Opencv新的版本才可以用 AKAZE局部匹配介绍1.AOS构造尺度空间2.Hessian矩阵特征点3.方向指定基于一阶微分图像4.描述子生成特征点查找和绘制：把surf中的surf改成KAZE或AKAZE即可#include #include
原创
2022-05-29 01:13:09
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文章目录一、KAZE简介二、代码演示特征检测效果对比演示匹配一
原创
2022-08-09 12:31:20
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AKAZE是KAZE的加速版，和SIFT特征检测一样，它也可以检测图像的特征点，和描述子但是它与SIFT的比较：更加稳定，更加迅速；非线性尺度空间，得到的关键点更准确比较新的算法。AKAZE 特征对尺度、旋转、有限仿射具有不变性，并且由于非线性尺度空间，在不同尺度上具有更多的独特性。API介绍static Ptr<AKAZE> create(AKAZE::DescriptorType
原创
2023-05-10 21:29:17
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# Python中OpenCV中ORB、SIFT、BRISK和AKAZE算法的区别
在计算机视觉领域，特征点检测和描述子生成是非常重要的任务，常用的算法包括ORB、SIFT、BRISK和AKAZE。这些算法在不同场景下有不同的优势和特点，本文将对它们进行一些比较和介绍。
## ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)
ORB是一种基于FAST特征点检测和BR
原创
2024-04-11 06:19:00
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AKAZE是KAZE的加速版，sift,surf等特征都是通过高斯核进行线性尺度空间进行特征检测的，相同尺度下每个点的变换是一样的，由于高斯函数是低通滤波函数，会平滑图像边缘，以至图像损失掉许多细节信息。针对这一问题，作者提出了一种基于非线性尺度空间的特征点检测方法，该非线性尺度空间保证了图像边缘在
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2020-03-12 18:04:00
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We detect features (pure pattern recognition of corners, edges, gradients, …) and then match them from frame to frame. Algorithm
记忆力不好，做个随笔，怕以后忘记。
网上很多关于MFCC提取的文章，但本文纯粹我自己手码，本来不想写的，但这东西忘记的快，所以记录我自己看一个python demo并且自己本地debug的过程，在此把这个demo的步骤记下来，所以文章主要倾向说怎么做，而不是道理论述。由于python的matplotlib.pyplot库没有下载成功不会画图，文中大部分图片是我网上找的。必备基础知知识: 1. 对
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2024-02-28 12:29:35
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1. 眼在手上标定过程标定板放置在固定位置，机器人变换不同的姿态，相机获取不同姿态下的标定板图像目标 上图中描述了闭环的坐标系空间关系，包含以下部分： 机器人末端的工具坐标系到机器人基坐标系的变换矩阵。可变量 机器人末端的工具坐标系到相机坐标系的变换矩阵。不变量 标定板坐标系到相机坐标系的变换矩阵。可变量 标定板坐标系到机器人基坐标系的变换矩阵。不变量闭环关系机器人每移动一个位姿，就能得到一个上述
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2024-02-23 21:43:26
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码，你必须指定输入和输出视频路..
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2022-11-17 09:55:15
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当严格讨论与字符串中模式相关的正则表达式时，我们会用术语“匹配”，指的是术语“模式匹配”（pattern-matching）。在Python术语中，主要有两种方法完成模式匹配：搜索和匹配。
搜索（searching）即在字符串中任意部分中搜索匹配的模式；
“匹配”（matching）是指判断一个字符串能否从从起始处全部或部分地匹配某个模式。
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2023-06-09 20:54:11
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Python的difflib库中get_close_matches方法，包含四个参数：· x：被匹配的字符串。· words：去匹配的字符串列表。· n，前topn个最佳匹配返回，默认为3。· cutoff：匹配度大小，为[0, 1]浮点数，默认数值0.6。import difflib
list1 = ['ape', 'apple', 'peach', 'puppy']
difflib.get_
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2023-05-19 20:30:06
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Rabin-Karp算法（简称RK算法）Rabin-Karp算法的思路是将字符串的比较转换成数字的比较。比较两个长度为m的字符串是否相等需要O(m)的时间，而比较两个数字是否相等通常可以是Ɵ(1)。为了将字符串映射到对应的数字，故此需要用到哈希函数。我们都知道开放寻址法的哈希函数(open addressing)是可能遇到冲突的。对于这个问题来说冲突意味着虽然两个字符串的哈希值是一样的，但是这两个
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2023-06-17 17:01:40
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python通过BF算法实现关键词匹配，BF算法，即暴风(Brute Force)算法，是普通的模式匹配算法，BF算法的思想就是将目标串S的第一个字符与模式串T的第一个字符进行匹配，若相等，则继续比较S的第二个字符和 T的第二个字符；若不相等，则比较S的第二个字符和T的第一个字符，依次比较下去，直到得出最后的匹配结果。BF算法是一种蛮力算法。#!/usr/bin/python
# -*- codi
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2023-06-30 08:59:32
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在学习Python正则式的过程中，有一个问题一直困扰我，如何去匹配一个反斜杠（即“\”）？一、引入在学习了Python特殊字符和原始字符串之后，我觉得答案应该是这样的：1）普通字符串：'\\'2）原始字符串：r'\'但事实上在提取诸如“3\8”反斜杠之前的数字时，我屡次碰壁，始终得不到结果。最终发现自己理解错了，原来原始字符串和“正则转义”没有一点关系；下面详细谈一谈。二、字符串转义反斜杠，在Py
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2023-08-30 10:38:18
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1、单词边界 the cat scattered his food all over the room
正则表达式 cat
匹配结果
cat
cat 用\b 指定单词边界，\b用来匹配一个单词的开始或结尾 the cat scattered his food all over the room
正则表达式 \bcat\b
匹配结果
cat 注意：\b 匹配的是一
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2023-09-22 09:06:36
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