//---------------------------------【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
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原创
2021-08-18 11:12:25
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SURF：speed up robust feature，翻译为快速鲁棒特征。首先就其中涉及到的特征点和描述符做一些简单的介绍：特征点和描述符特征点分为两类：狭义特征点和广义特征点。狭义特征点的位置本身具有常规的属性意义，比如角点、交叉点等等。而广义特征点是基于区域定义的，它本身的位置不具备特征意义，只代表满足一定特征条件的特征区域的位置。广义特征点可以是某特征区域的任一相对位置。这种特征可以不是
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2024-05-13 06:15:23
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目录结构.├── build├── CMakeLists.txt├── main.cpp├── t1.jpg└── t2.jpg/* * @file SURF_FlannMatcher * @brief SURF detector + d
原创
2023-01-20 10:39:28
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Opencv中Surf算子提取特征，生成特征描述子，匹配特征的流程跟Sift是完全一致的，这里主要介绍一下整个过程中需要使用到的主要的几个Opencv方法。1. 特征提取特征提取使用SurfFeatureDetector类中的detect方法，先定义一个SurfFeatureDetector类的对象，通过对象调用detect方法就可以提取输入图像的Surf特征。可以使用不带参数的默认构造函数构建S
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2016-09-21 01:26:00
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源码#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>#include<iostream>#include<math.h>#include <string>#include<fstream>using namespace cv;using namesp
原创
2023-01-16 09:06:29
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题目：https://codeforces.com/gym/100819/attachments 这个题目和尼克的任务这个题目很像，这个题目因为同一时刻具有选择性，而且每一次的选择会对后面的选择产生影响，所以从正面往后推不太方便。 正难则反，所以把时间从后往前推，这样的话，因为后面的决策已经有了，所
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2019-03-18 21:56:00
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了解了SIFT特征后，来学习SURF特征。 虽说是SIFT的一个变种，可是跟SIFT还是有差别的 差别有例如以下：1.尺度空间的构建（近似）不同。2.同意尺度空间多层图像同一时候被处理3.特征点主方向确定採用haar小波特征统计方法。4.特征点描写叙述子採用haar小波特征。 接下来贴个SURF匹...
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2014-07-13 19:44:00
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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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在不同影像上進行特徵匹配時，常會遇到尺度變化的問題，也就是要分析的物體，可能在不同張影像的大小是不同的，當我們實際上要進行匹配時，由於尺度的差異，同個物體的特徵並不會匹配。為了解
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2023-01-05 12:36:40
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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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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
263阅读
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深度学习实现流程
## 1. 介绍
在深度学习领域，SURF (Speeded Up Robust Features) 是一种用于图像特征提取和匹配的算法。它能够快速且鲁棒地检测到图像中的关键特征点，并生成对图像变换（如旋转、缩放和平移）具有不变性的特征描述子。本文将介绍如何使用深度学习实现SURF算法。
## 2. 实现步骤
### 步骤1: 数据预处理
在使用SURF深度学习
原创
2023-09-12 06:07:31
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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
227阅读
(Speed Up Robust Feature)算法的原理 &
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
244阅读
原创
2023-11-20 14:48:40
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SURF(Speeded Up Robust Features)特征关键特性 特征匹配，特征识别等方面有很好的效果，具有四个特征 --特征检测 --尺度空间（尺度不变性） --选择不变性(光照不变性，旋转不变性) --特征向量(匹配用) 特征检测整个流程可以用DDM来概括，第一个D是detector
原创
2021-05-25 22:32:56
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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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