我们在上个教程讨论了SIFT算法用于检测特征点，SIFT算法对旋转、尺度缩放、亮度变化等保持不变性，对视角变换、仿射变化、噪声也保持一定程度的稳定性，是一种非常优秀的局部特征描述算法。但是其实时性相对不高。SURF(Speeded Up Robust Features)算法改进了特征了提取和描述方式，用一种更为高效的方式完成特征点的提取和描述。SURF算法原理SURF特征检测的步骤1. 尺度空间的
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2023-07-03 23:36:53
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SURF算法在工业检测分析一.工业场景应用场景应用说明，在工业检测中我们需要对一个工件进行位置补正，来确定工件在平面坐标系的位置，得到位置参数才可以进一步的针对特定位置进行图像处理。比如我们跟踪一副名片的某一局部位置。 &
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2023-10-25 07:00:53
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SURF特征提取概述算法流程相比SIFT改进的方面代码实现 概述SURF，全称Speeded-up Robust Feature，是SIFT算法的改进版和加速版，综合性能更优。由Herbert Bay发表在2006年的欧洲计算机视觉国际会议（Europen Conference on Computer Vision，ECCV）上。SURF算法利用了积分图、特征描述子降维提升了计算效率。算法流程S
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2023-11-26 11:39:15
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上一篇：图像特征算法(一)——SIFT算法简述及Python标记SIFT特征检测实践 下一篇：图像特征算法(三)——ORB算法简述及Python中ORB特征匹配实践一、SURF算法1.算法简介SURF（Speeded-Up Robust Features）加速稳健特征，是一种稳健的局部特征点检测和描述算法。 SURF是对SIFT算法的改进，该算子在保持 SIFT 算子优良性能特点的基础上，同时解决
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2023-12-20 00:07:23
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detectSURFFeatures用法：points = detectSURFFeatures(I) %I是输入的灰度图像，返回值是一个 SURFPoints类，这个SURFPoints类包含了一些从这个灰度图像中提取的一些特征
points = detectSURFFeatures(I,Name,Value)SURFPoints 这个类型 属性cout : 计算这个物体所拥有点的数量Loca
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2024-04-18 12:10:18
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# SURF匹配 Python实现
## 1. 概述
在本文中，我们将介绍如何使用Python实现SURF（Speeded Up Robust Features）图像匹配算法。SURF是一种在计算机视觉领域中常用的特征点匹配算法，它能够在图像中找到具有稳定性和独特性的特征点，并进行匹配。
本文将以以下步骤为基础，逐步教您实现SURF图像匹配算法。
## 2. SURF图像匹配流程
下表总
原创
2023-08-13 04:06:53
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Speeded Up Robust Features（SURF，加速稳健特征）一．积分图像什么是积分图像积分图像是输入的灰度图像经过一种像素间的累加运算得到种新的图像媒介。对于一幅灰度的图像，积分图像中的任意一点（x,y）的值是指从图像的左上角到这个点的所构成的矩形区域内所有的点的灰度值之和积分图像的作用积分图像是SURF算法减小计算量的关键，从SIFT到SURF算法的性能提升很大程度归功于积分图
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2023-11-12 15:46:52
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(Speed Up Robust Feature)算法的原理 &
SURF
1.SURF 全称 speed up robust feature 是加速版的SIFT2.如何提取SURF特征？两步：检测和描述检测特征点描述特征点3.什么样的点是特征点？ 它首先是图像中得一个点，这个点具有这样一些特性：容易被检测到，只要这个点所对应的那个物体还在摄像头的视野范围内，那么这个点就能被检测出来，比如角点，边界点，亮处的暗点，暗
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2023-12-10 11:40:41
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SURF特征是一种图像的局部特征，当目标图像发生旋转、尺度缩放、亮度变化时，具有保持不变性，并且对视角变化、仿射变换和噪声等也具有保持一定程度的稳定性。SURF特征提取算法的流程主要包括：特征点检测、特征点描述和特征点匹配三部分。特征点检测采用了基于Hessian矩阵的检测器，其在稳定性和可重复性方面都优于基于Harris的检测器。特征点描述采用Haar小波作为特征描述子，由于Harr特征最大的特
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2024-08-12 17:44:10
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# SURF特征匹配与Python实现
## 引言
在计算机视觉领域，图像特征匹配是一项重要的任务，它可以在不同图像之间找到相似的特征点。SURF（Speeded-Up Robust Features）是一种常用的特征描述算法，它具有快速、鲁棒性强等优点，被广泛应用于图像识别、目标跟踪等任务中。本文将介绍SURF特征匹配的原理、算法实现以及使用Python实现的示例代码。
## SURF特
原创
2023-08-21 03:59:36
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在这篇文章中，我们将整理计算机视觉项目中常用的Python库，如果你想进入计算机视觉领域，可以先了解下本文介绍的库，这会对你的工作很有帮助。1 PillowPillow是一个通用且用户友好的Python库，提供了丰富的函数集和对各种图像格式的支持，使其成为开发人员在其项目中处理图像的必要工具。它支持打开、操作和保存许多不同的图像文件格式，用户还可以对图像执行基本操作，如裁剪、调整大小、旋转和更改图
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2024-09-16 10:31:51
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安装步骤一、pycharm的安装接下来我按我在G盘下的pycharm文件夹下进行全部的操作，也可以对应换成其他路径，但是路径下最好不要有中文1、在G:\pycharm\下创建一个pycharm_AZ，将我们安装的pycharm安装在这个文件夹中2、双击运行pycharm-community-2019.1.4.exe将安装路径选在pycharm_AZ文件下，之后点击next 3、将全部的
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2024-09-04 17:31:24
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python super 一、问题的发现与提出 在Python类的方法（method）中，要调用父类的某个方法，在Python 2.2以前，通常的写法如代码段1： 代码段1： class A:
def __init__(self):
print "enter A"
print "leave A" class B(A):
def __init__(sel
如果说SIFT算法中使用DOG对LOG进行了简化，提高了搜索特征点的速度，那么SURF算法则是对DoH的简化与近似。虽然SIFT算法已经被认为是最有效的，也是最常用的特征点提取的算法，但如果不借助于硬件的加速和专用图像处理器的配合，SIFT算法以现有的计算机仍然很难达到实时的程度。对于需要实时运算的场合，如基于特征点匹配的实时目标跟踪系统，每秒要处理8-24帧的图像，需要在毫秒级内完成特征点的搜
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2024-07-30 19:10:47
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SURF算法简介： SURF (Speeded Up Robust Features, 加速稳健特征) 是一个稳健的图像识别和描述算法，首先于2006年发表在ECCV大会上。这个算法可被用于计算机视觉任务，如物件识别和3D重构。他部分的灵感来自于 SIFT 算法。SURF标准的版本比SIFT要快数倍，并且其作者声称在不同图像变换方面比SIFT更加稳健。SURF使用海森矩阵（Hessian）的行列
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2023-10-09 00:00:23
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Surf算法原理
Surf算法论文及实现源码”，此处不知为什么不能上传，望谅解！需要资料的可以联系。 Surf算法在适中的条件下完成两幅图像中物体的匹配基本实现了实时处理，其快速的基础实际上只有一个——积分图像haar求导。我们先来看介绍Sift算法的基本过程，然后再介绍 Surf算法。 1、Sift算法简介 Sift算法是David L
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2023-12-19 21:20:37
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1. SURF比于SIFTSURF（Speeded Up Robust Features）是对SIFT的改进版本，改进后的主要优点是速度更快，更适合做实时的特征检查。对于需要实时运算的场合，如基于特征点匹配的实时目标跟踪系统，每秒要处理8-24帧的图像，需要在毫秒级内完成特征点的搜索、特征矢量生成、特征矢量匹配、目标锁定等工作，这样SIFT算法就很难适应这种需求了。实验证明，SURF算法较SIFT
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2024-07-31 18:00:25
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SURF算法是对SIFT算法的改进，其基本结构、步骤与SIFT相近，但具体实现的过程有所不同。SURF算法的优点是速度远快于SIFT且稳定性好。1.构建Hessian矩阵，构造高斯金字塔尺度空间SIFT采用的是DoG图像，而SURF采用的是Hessian矩阵行列式近似值图像。每个像素点都可以求出一个H矩阵，H矩阵 有一个判别式，判别式的值是H矩阵的特征值，可以利用判定结果的符号将所有点分类，根据判
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2023-12-24 08:07:23
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python关于sub用法的理解小编最近在看re.sub时突然有点懵，特意查了一下资料，特来记录一下。小编在查找资料的时候，发现大家都是转自同一片文章，初学的我不太懂其中的一个函数调用，所以特写此文章来分享一下。 首先，还是简单介绍一下sub的用法。 re.sub共有五个参数。re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)其中三个必选参数：patte
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2023-09-22 19:31:46
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