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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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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(Speed Up Robust Feature)算法的原理 &
SURF算法源代码分析平台：win x64 + VS2015专业版 +opencv2.4.11配置类似参考OPENSIFT，参考
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2022-11-08 14:59:35
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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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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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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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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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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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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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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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2017-08-11 19:23:00
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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
如果需要阅读英文，可以去看一下。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。SU
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2023-11-20 14:48:40
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目录一、排序1. 冒泡排序2. 插入排序3. 希尔排序4. 选择排序5. 快速排序6. 堆排序7. 归并排序8. 计数、基数、桶排序（暂略）二、递归/搜索1. 递归练习A+B1.1 一个整数，大于0，不用循环和本地变量，按照n，2n，4n，8n的顺序递增，当值大于5000时，把值按照指定顺序输出来。例：n=1237 则输出为： 1237， 2474， 4948， 9896， 9896，
# Python Surf算法指纹对齐实现指南
## 1. 介绍
在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python中的Surf算法对图像进行指纹对齐。Surf（Speeded Up Robust Features）是一种用于图像特征提取和匹配的算法。指纹对齐是将两幅图像的特征点进行匹配，并根据匹配结果对图像进行对齐的过程。
## 2. 流程
下面是整个指纹对齐过程的流程图，以便更好地理解每一步
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2023-08-29 04:12:07
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SURF的全称是SpeedUp Features 具有加速版具有鲁棒性的特征算法，SURF最大的特征在于采用了harr特征以及积分图像的概念，大大加快了程序运行的时间，SURF可以用于计算机视觉的物体识别以及3D重构SURF算法的核心：1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间，每一个像素点都可以求出来一个海森矩阵。2.利用非极大值抑制初步确定的特征点。3.精确定位极值点。4.选取...
原创
2021-07-16 17:28:26
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