特征提取与匹配---SURF；SIFT；ORB；FAST；Harris角点 匹配方法匹配函数 1. OpenCV提供了两种Matching方式： • Brute-force matcher (cv::BFMatcher) //暴力方法找到点集1中每个descriptor在点集2中距离最近的descriptor；找寻到的距离最小就认为匹配
目标衡量代码的性能。一些提高代码性能的技巧。你将看到以下功能：cv.getTickCount，cv.getTickFrequency等。除了OpenCV，Python还提供了一个模块time，这有助于衡量执行时间。另一个模块profile有助于获取有关代码的详细报告，例如代码中每个函数花费了多少时间，调用了函数的次数等。但是，如果你使用的是IPython，则所有这些功能都集成在用户友好的界面中方式
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2024-07-30 09:18:10
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关键点检测本质上来说，并不是一个独立的部分，它往往和特征描述联系在一起，再将特征描述和识别、寻物联系在一起。NARF 算法可以分成两个部分，第一个部分是关键点提取，第二个部分是关键点信息描述，本文仅涉及第一个部分。 在文章开始之前，有非常重要的一点要说明，点云中任意一点，都有一定概率作为关键点。关键点也是来自原始点云中的一个元素。和图像的边缘提取或者关键点检测算法追求n次插值，最终求的亚像素坐标
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2024-07-31 17:43:35
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# Python CV 绘制点
在计算机视觉领域中，绘制点是一项非常基础且常见的操作。通过绘制点，我们可以展示数据的分布和趋势，也可以在图像中标记关键的位置信息。在Python中，我们可以使用OpenCV库来实现点的绘制。
## 安装OpenCV库
要使用OpenCV库，在Python中需要先安装这个库。可以通过以下命令来安装OpenCV：
```bash
pip install open
原创
2024-04-16 04:08:09
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一、 SIFT算法1、算法简介 尺度不变特征转换即SIFT (Scale-invariant feature transform)是一种计算机视觉的算法。它用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。 &n
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2023-11-01 20:48:54
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不管是我在之前的博文中提到的SIFT、ORB等算法，其实真正匹配的结果都不会特别好，一旦视角上的变化比较大或者出现之前图像中没有出现的区域，就很容易产生误匹配。但是在实际应用中这些误匹配的点并没有对最终的匹配结果造成很大的影响，这是因为一般在进行匹配以后，都进行了去除误匹配点对的操作，这篇博文主要介绍的就是一种比较有名的RANSAC算法。 那么，首先来看一下这个算法。一、RANSAC算法介绍RA
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2024-06-24 10:01:02
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一、前言：自己才接触这一部分，如有错误，大家指出。后续会补充，这个相当于自己学习笔记，便于后面复习。大篇数学公式 真的是。首先我们要弄明白，什么是特征点：特征点的组成： 1.关键点：指特征点在空间里的位置（x,y,z坐标）（二维就是图像的位置） 2.描述子：通常是一个向量，按照某种人为设计的方式，描述了该关键点周围点的信息
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2024-09-11 11:56:34
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OpenCV Python 特征匹配【目标】特征匹配Brute-Force Matcher 和 FLANN Matcher【理论】Brute-Force Matcher字面意思是蛮力匹配器，所以它的过程也很简单，从一个集合里取出一个特征描述子，然后与第二个集合里的特征逐个的进行匹配比较。返回最近的一个。对于BF matcher，首先我们必须使用cv.BFMatcher()创建BFMatcher对象
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2024-04-21 07:05:26
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计算机视觉中，描述符是一种描述关键点的方法，它完全依赖于用来提取描述符的特定算法，并且与关键点（在KeyPoint类中定义）不同，除了每一个描述符表示一个关键点这一点之外，描述符没有共同的结构。 我们可以使用d
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2023-11-18 13:25:55
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图像特征点|Moravec特征点
原创
2021-07-29 15:37:55
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ORB特征点被广泛应用在SLAM技术中，它特征点到底是何方神圣，等小白白一点点解开神秘面纱。
原创
2021-07-30 15:29:59
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小白带你继续学图像特征点
原创
2021-07-29 15:43:32
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## 使用Python进行图像处理
### 整体流程
为了实现在Python中获取图像的像素点，我们需要按照以下步骤操作：
```mermaid
flowchart TD
A[导入所需库] --> B[读取图像]
B --> C[获取像素点]
C --> D[处理像素点]
```
### 代码实现
首先，我们需要导入`OpenCV`库和`NumPy`库，用于图像处
原创
2024-02-02 04:06:16
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目标在这章我们将看到如何将一张图片中的特征与其他图片进行匹配。我们会使用 OpenCV 里的 蛮力匹配器 以及 FLANN 匹配器。蛮力匹配器的基础蛮力匹配器很简单。它取一个特征在第一个集合中的描述符，然后去匹配在第二个集合中的所有其他的特征，通过某种距离计算。然后返回距离最近的那个。对于蛮力匹配器，首先我们必须创建一个蛮力匹配器对象，使用函数 cv.BFMatcher()。它需要两个可
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2024-09-01 17:09:41
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Python常见特性数据结构集合中筛选数据eg : 将数组、字典、集合中的小于0的数去除掉数组:a = [9, 5, -2, -3, 6, 1, -5, -10, 3, 4]
# 数组推导式
b = [for i in a if i > 0]
# filter 返回一个生成器
b = filter(lambda x:x>0, a)字典k = {
"a": 23,
"b": 9,
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2023-10-27 11:43:18
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一. SIFT原理（尺度不变特征变换）SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT），是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，它对物体的尺度变化，刚体变换，光照强度和遮挡都具有较好的稳定性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。SIFT 算法被认为是图像匹配效果好的方法之 一算法实现特征匹配主要有三个流程：①特征点
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2024-05-16 22:38:38
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原文：目前图像匹配中，局部特征匹配占据了绝大部分，常用的局部特征匹配方法有Harris、SIFT、SURF、ORB等等，不同的特征点检测和匹配方法尤其独特的优势和不足； 特征点匹配经过Ransac算法优化后仍存在错误匹配点对，需要优化后的匹配结果进行量化评价； 特征点检测和匹配评价一般包括两个部分，分别为检测和匹配的评价。1、特征点检测评价repeatability（重复率）
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2023-11-26 13:52:43
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### FAST特征点提取：Python实现
在计算机视觉中，特征点提取是图像处理领域的重要任务之一。FAST（Features from Accelerated Segment Test）算法因其速度快和效果好而被广泛应用。本文将介绍如何使用Python实现FAST特征点提取，并附带相应代码示例。
#### 1. 什么是FAST特征点？
FAST是一种快速角点检测算法，设计初衷是为了解决在
特征筛选1. 方差分析特征筛选1.1 原理 & 手动实现1.2 scipy.stats.f_oneway(d1, d2)实现1.3 sklearn.feature_selection.f_classif(X, y)实现1.2 特征选择 sklearn.feature_selection.SelectKBest2. 特征递归消除(RFE)特征筛选2.1 原理2.2 sklearn实现 sk
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2024-07-07 09:38:25
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8 机器学习中的特征选择8.1 特征选择特征选择是机器学习实践中的一步， 帮你在所有特征中选择对结果贡献最多的特征。 显然， 使用不相关数据会减少模型的精确性， 尤其是线性算法：线性回归， 逻辑回归。为什么，因为线性算法一般使用梯度下降来寻找最优值， 那么如果特征无关， 方向就有可能误导。- 我的理解。以下是三个好处：减少过拟合。 这个话题其实比较大。 要理解什么是过拟合， 就是模型过于贴近训练
