"花海"一、特征检测1.Harris角点检测2. shi-tomasi角点检测3. SIFT关键点检测4. 关键点和描述子二、几种角点特性 希望有能力的朋友还是拿C++做。本节讨论特征检测，主要是Harris，shi-tomasi,sift三种方法和对比，以及原理简介,还有关键点和描述子的概念介绍。一、特征检测特征检测包括边缘检测，角检测，区域检测和脊检测。应用场景:图像搜索（如以图搜图），拼图
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2024-04-24 12:09:18
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Surf(Speed Up Robust Feature) Surf算法的原理 1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间 其实surf构造的金字塔图像与sift有很大不同，就是因为这些不同才加快了其检测的速度。Sift采用的是DOG图像，而surf采用的是Hessian矩阵行列式近似值图像。
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2016-04-17 19:44:00
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Surf(Speed Up Robust Feature)Surf算法的原理 &nbs
原创
2022-03-28 18:06:31
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关键点检测本质上来说，并不是一个独立的部分，它往往和特征描述联系在一起，再将特征描述和识别、寻物联系在一起。NARF 算法可以分成两个部分，第一个部分是关键点提取，第二个部分是关键点信息描述，本文仅涉及第一个部分。 在文章开始之前，有非常重要的一点要说明，点云中任意一点，都有一定概率作为关键点。关键点也是来自原始点云中的一个元素。和图像的边缘提取或者关键点检测算法追求n次插值，最终求的亚像素坐标
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2024-07-31 17:43:35
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Surf特征提取分析Surf Hessian SIFT读“H.Bay, T. Tuytelaars, L. V. Gool, SURF:Speed Up Robust Features[J],ECCV,2006”笔记SURF:Speed Up Robust Features,加速鲁棒特征。我觉得SURF是SIFT特征的一种近似计算，在相似性能甚至更好性能的同时提高了算法的速度。这些近似体现在在尺度
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2023-10-12 12:50:06
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角点检测一、SIFT(Scale-Invariant Feature Trans-form)1.1 尺度空间极值检测1.2关键点（极值点）1.3 为关键点（极值点）指定方向参数1.4 关键点描述符1.5 关键点匹配二、 SURF(Speeded-Up Robust Features)一、SIFT(Scale-Invariant Feature Trans-form)D.Lowe 于2004...
原创
2022-08-26 10:58:19
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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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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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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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一. SIFT原理（尺度不变特征变换）SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT），是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，它对物体的尺度变化，刚体变换，光照强度和遮挡都具有较好的稳定性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。SIFT 算法被认为是图像匹配效果好的方法之 一算法实现特征匹配主要有三个流程：①特征点
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2024-05-16 22:38:38
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Python常见特性数据结构集合中筛选数据eg : 将数组、字典、集合中的小于0的数去除掉数组:a = [9, 5, -2, -3, 6, 1, -5, -10, 3, 4]
# 数组推导式
b = [for i in a if i > 0]
# filter 返回一个生成器
b = filter(lambda x:x>0, a)字典k = {
"a": 23,
"b": 9,
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2023-10-27 11:43:18
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将最近所学opencv的图像处理做个小整理，下期打算整理视频处理的一些记录。1.使用OpenCV对图像进行Harris，SIFT特征点提取，并标注特征点更多可以了解 Harris角点检测和SIFT特征· 特征点是啥?图像处理中，特征点指的是图像灰度值发生剧烈变化的点或者在图像边缘上曲率较大的点(即两个边缘的交点)。图像特征点能够反映图像本质特征，能够标识图像中目标物体。通过特征点的匹配能够完成图像
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2024-07-30 12:48:32
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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算法工作原理
选择图像中的POI(Points of interest) Hessian Matrix在不同的尺度空间发现关键点，非最大信号压制发现特征点方法、旋转不变性要求生成特征向量
SURF构造函数介绍 C++: SURF::SURF( double hessianThreshold, --阈值检测器使用Hessian的关键点，默认值在
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2018-09-30 11:23:00
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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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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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一：特征点的理解特征点是图像中与周围领域灰度值像素的暗点或亮点二：特征点的寻找 CV_WRAP void detect( const Mat& image, CV_OUT vector<KeyPoint>& keypoints, const Mat& mask=Mat() ) const;SIFT对象的detect函数可以寻找特征点第一个参数是输入图像
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2024-03-20 09:06:53
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特征检测图像的特征是指图像中具有独特性和易于识别性的区域，角、边缘等都属于有意义的特征。8.1角检测角是两条边的交点，也可称为角点或拐角，它是图像中各个方向上强度变化最大的区域。 OpenCV的cv2.cornerHarris()、cv2.cornerSubPix()和cv2.goodFeaturesToTrack()函数用于角检测。8.1.1哈里斯角检测cv2.cornerHarris()函数根
1999年的SIFT（ICCV 1999，并改进发表于IJCV 2004，本文描述）；参考描述：图像特征点描述。 参考原文：SURF特征提取分析 本文有大量删除，如有疑义，请参考原文。 SURF对SIFT的改进： ...
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2017-03-16 12:02:00
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2评论
SURF特征匹配
原创
2024-08-15 09:24:02
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