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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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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# 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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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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# 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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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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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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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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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 &
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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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。最初由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，并在2008年正式发表在Computer Vision and Image Understanding期刊上。Surf是对
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2016-09-20 23:54:00
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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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在上篇博客特征点检测学习_1(sift算法)中简单介绍了经典的sift算法，sift算法比较稳定
原创
2022-01-13 10:36:26
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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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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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