文章目录1 摘 要2 技术栈3 基于深度学习的车辆特征分析系统需求分析需求设计其他功能需求分析系统设计系统的功能模块设计数据库的设计系统的实现系统的登录模块设计系统的首页实现菜单模块的实现车辆特征识别图片上传的实现车辆特征识别的实现汽车百科的实现识车大全的功能实现参考文献6 推荐阅读7 源码获取： 1 摘 要当下是一个数据化、信息化的时代，在这样一个时代中，通过计算机与人工智能相结合的不断发展，
费尽千辛万苦，总算是把SIFT看得懵懂了，还好OpenCV给我们的API已经完全封装了所有的步骤。只是这个专利费让9012年的我们即便学习也要折腾折腾。
最重要的是，有大神们也对SIFT不满意，持续不断优化它。
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2022-12-27 15:09:50
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本博文主要为了将实现的代码作为笔记记录在此，方便以后的查阅。orb详解见：https://.jianshu.com/p/2d46c9499cba上代码：#include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream>#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>#include <...
原创
2021-11-30 09:47:18
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网上虽然出现了很多讲解ORB特征提取和描述的方法，但都不够详尽。为了搞明白到底是怎么回事，只能结合别人的博客和原著对ORB的详细原理做一个研究和学习。哪里有不对的地方，请多多指教 1、算法介绍ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是一种快速特征点提取和描述的算法。这个算法是由Ethan Rublee, Vincent Rabaud, Kurt Konol
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2024-07-31 10:30:08
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学习OpenCV——Surf（特征点篇）&flann检测特征Surf(Speed Up Robust Feature)Surf算法的原理 &n
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2024-01-29 17:39:41
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在学习Good Features to track特征点检测时，主要参考了opencv官方资料关于特征点检测的介绍，网址：http://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_feature2d/py_shi_tomasi/py_shi_tomasi.html#shi-tomasi。1.原理Good Featu
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2024-06-11 10:49:58
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特征点又称兴趣点、关键点，它是在图像中突出且具有代表意义的一些点，通过这些点我们可以用来识别图像、进行图像配准、进行3D重建等。本文主要介绍OpenCV中几种定位与表示关键点的函数。一、Harris角点角点是图像中最基本的一种关键点，它是由图像中一些几何结构的关节点构成，很多都是线条之间产生的交点。Harris角点是一类比较经典的角点类型，它的基本原理是计算图像中每点与周围点变化率的平均值。&nb
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2023-07-19 16:43:44
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1.FAST基本算法用一句话来讲FASTN算法的原理就是：若一个像素周围有一定数量的像素与该点像素值不同，则认为其为角点。步骤如下：
1）在图像中任选一点p， 假定其像素（亮度）值为
Ip 2）以r为半径画圆，覆盖p点周围的M个像素，如下图所示: r=3， M=16 3）设定阈值t，如果这周围的16个像素中有连续的N个像素的像素值减去 Ip−t
或者有连
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2024-02-27 18:01:30
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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
原创
2022-06-01 17:41:03
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文章目录FAST代码参考文献 FASTFAST 算法进行特征提取在图像中选取一个像素点p，来判断它是不是关键点。Ip 等于像素点p 的灰度值。选择适当的阈值t。如下图所示在像素点p 的周围选择16 个像素点进行测试。如果在这16 个像素点中存在n 个连续像素点的灰度值都高于Ip + t，或者低于Ip - t，那么像素点p 就被认为是一个角点。如上图中的虚线所示，n 选取的值为12。为了获得更快的
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2024-04-06 23:42:09
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一、SIFT介绍1 SIFT（尺度不变特征变换）原理 SIFT包括兴趣点检测器和描述子。SIFT描述子具有非常强的稳健性，经常和许多不同的兴趣点检测器结合使用。SIFT特征对于尺度，旋转和亮度都具有不变性，因此，它可用于三维视角和噪声的可靠匹配。 S
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2023-07-17 13:39:33
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Speeded Up Robust Features（SURF，加速稳健特征），是一种稳健的局部特征点检测和描述算法。与Sift算法一样，Surf算法的基本路程可以分为三大部分：局部特征点的提取、特征点的描述、特征点的匹配。SURF的算法原理如下：1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间事实上surf构造的金字塔图像与sift有非常大不同，就是由于这些不同才加快了其检測的速度。Sift採用
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2024-05-14 09:54:06
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# Python OpenCV特征点检测
## 介绍
Python是一种流行的编程语言，而OpenCV是一个强大的计算机视觉库。特征点检测是计算机视觉领域的重要任务之一，它可以用来在图像中找到独特的特征点，并对它们进行描述和匹配。本文将介绍如何使用Python和OpenCV进行特征点检测，并提供具体的代码示例。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装Python和OpenCV库。你可以使
原创
2023-08-28 03:25:57
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# 人脸特征点检测概述及Python代码示例
人脸特征点检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向。它的目的在于识别面部的关键点，如眼睛、鼻子、嘴巴等，从而为后续的人脸识别、表情识别和人机交互等应用奠定基础。本篇文章将介绍人脸特征点检测的基本概念，并通过Python代码示例演示如何实现这一功能。
## 什么是人脸特征点检测？
人脸特征点检测是指在给定的人脸图像中，上述关键点的位置识别过程。常用
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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什么是特征？ 粗略的讲，特征就是有意义的图像区域，该区域具有独特性或易于识别性。如角点、边缘、斑点（与周围有很大差异的图像区域）等。
OpenCV中最常使用的特征检测和提取算法有：
Haarris：检测角点
SIFT：检测斑点（blob）
SURF：检测斑点
FAST：检测角点
BRIEF：检测斑点
ORB：代表带方向的FAST算法与具有旋转不变
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2024-04-05 00:02:50
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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
精选
2023-04-24 21:13:55
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最近，在做一些角点检测、特征提取与匹配算法的学习与总结，主要整理了网上一些大牛的博客并记录下来，希望能与大家一起分享。本篇介绍了图像特征，以及一些经典的角点检测、特征提取与匹配算法的发展史。1、图像特征在图像处理和计算机视觉领域，图像特征可以用来解决目标识别、图像匹配、视觉跟踪、三维重建等一系列问题。图像特征主要包括三种类型：角点边缘区域（斑点Blobs）其中，在表达图像特征时角点的应用最为广泛，
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2024-04-22 20:23:55
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如果需要处理的原图及代码，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice前言 特征点检测广泛应用到目标匹配，目标跟踪，三维重建等应用中，在进行目标建模时会对图像进行目标特征的提取，常用的有颜色，角点，特征点，轮廓，纹理等特征。而下面学习常用的特征点检测。 总结一下提取特
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2024-07-31 17:32:07
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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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