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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今天摸鱼，调一下基于SURF特征点检测的图像强行匹配。 强行匹配的原理是这样的：OpenCV中有一个通用类BruteForceMatcher，该类使用描述子（特征向量）来进行匹配。特征向量描绘了图像特征点周围的强度样式，两个特征点相似程度越高，特征向量越靠近。强行匹配首先检测两幅图像各自的特征点，随后提取它们的描述子。第一幅图像的每一个描述子向量都会和第二幅图像的每个描述子向量作比较，其中
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2024-07-31 11:29:05
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1.概述前面介绍模板匹配的时候已经提到模板匹配时一种基于灰度的匹配方法，而基于特征的匹配方法有FAST、SIFT、SURF等。上面两篇文章已经介绍过使用Surf算法进行特征点检測以及使用暴力匹配(BruteForceMatcher)和近期邻匹配(FLANN)两种匹配方法。接下来将更深一步介绍
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2018-01-28 14:14:00
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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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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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今天碰巧和朋友讨论这个，才想起来好久没碰，都生疏了，趁着暑假还有点闲时，先写写再说。有错误的地方希望大家指正。SURF (Speeded Up Robust Feature) is a robust local feature detector, first presented by Herbert Bay et al. in 2006, that ca
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2021-12-22 14:12:19
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今天碰巧和朋友讨论这个，才想起来好久没碰，都生疏了，趁着暑假还有点闲时，先写写再说。有错误的地方希望大家指正。SURF (Speeded Up Robust Feature) is a robust local feature detector, first presented by Herbert Bay et al. in 2006, that ca
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2022-04-11 14:14:04
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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
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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分为几个部分。积分图：借助积分图像，图像与高斯二阶微分模板的滤波转化为对积分图像的加减运算。在哈尔特征中也用到这个。 DoH近似：将...
原创
2022-01-18 09:42:52
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SURF特征匹配
原创
2024-08-15 09:24:02
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# Python Surf图像配准
## 1. 流程
为了实现Python Surf图像配准，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ------------------------------------ |
| 1 | 加载待配准的图像和参考图像 |
| 2
原创
2023-10-18 03:33:08
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# 关键点匹配在冲浪中的应用
## 引言
冲浪是一项受到很多人喜爱的极限运动，它需要冲浪者在波浪中保持平衡，同时追寻激动人心的波浪。冲浪者需要准确地判断波浪的形状和速度，并调整自己的姿势以保持平衡。关键点匹配技术在冲浪中起到了重要的作用，它可以帮助冲浪者更准确地判断波浪的关键点，并根据这些关键点调整自己的姿势。本文将介绍关键点匹配的基本原理，并使用Python进行实现。
## 关键点匹配原理
原创
2023-12-23 04:41:21
45阅读
OpenCV Python SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)【目标】SIFT算法SIFT特征点和描述子【理论】前面的章节中，我们提到了角点检测，例如Harris角点，他们是旋转不变的，因为，图像无论如何旋转，其角点特性不会发生改变，所以这类特征也称为旋转不变特征。但是如果图像缩放，原本在小图像中一定的窗口下是角点，放大后，却是平坦区域，即不是角点。如
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2023-11-10 20:33:17
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python笔记17:数据处理之字段匹配# -*- coding: utf-8 -*-
#概念：字段匹配，根据各表共有的关键字段，把各表所需的记录一一对应起来#应用场景：假如现在手上有两个表，第一个表存的是商品的基本信息，第二个表存的是商品的销售信息，两个表都有一个商品id字段，id相同就表示是同一个商品，那么，我们可以利用这个字段，将两个表进行合并
#字段匹配函数：merge(x,y,left
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2023-06-21 11:07:01
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//---------------------------------【头文件、命名空间包含部分】----------------------------
// 描述：包含程序所使用的头文件和命名空间
//----------------------------------------------------------------------------------------------
原创
2021-08-18 11:12:25
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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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今天接触到图像配准问题，在网上搜索了一会，了解到目前还没有哪一种方法能够应对所有的配准情况，任何一种配准算法都必须考虑图像的成像原理、几何变形、噪声影响、配准精度等因素。从原理上讲，配准大致可以分为以下四个步骤： （1）特征提取采用人工或者自动的方法检测图像中的不变特征，如：闭合区域、边缘、轮廓、角点等。特征提取算法需要满足以下三个
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2023-06-30 21:38:03
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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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