1.FAST基本算法用一句话来讲FASTN算法的原理就是：若一个像素周围有一定数量的像素与该点像素值不同，则认为其为角点。步骤如下：
1）在图像中任选一点p， 假定其像素（亮度）值为
Ip 2）以r为半径画圆，覆盖p点周围的M个像素，如下图所示: r=3， M=16 3）设定阈值t，如果这周围的16个像素中有连续的N个像素的像素值减去 Ip−t
或者有连
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2024-02-27 18:01:30
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特征点又称兴趣点、关键点，它是在图像中突出且具有代表意义的一些点，通过这些点我们可以用来识别图像、进行图像配准、进行3D重建等。本文主要介绍OpenCV中几种定位与表示关键点的函数。一、Harris角点角点是图像中最基本的一种关键点，它是由图像中一些几何结构的关节点构成，很多都是线条之间产生的交点。Harris角点是一类比较经典的角点类型，它的基本原理是计算图像中每点与周围点变化率的平均值。&nb
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2023-07-19 16:43:44
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在学习Good Features to track特征点检测时，主要参考了opencv官方资料关于特征点检测的介绍，网址：http://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_feature2d/py_shi_tomasi/py_shi_tomasi.html#shi-tomasi。1.原理Good Featu
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2024-06-11 10:49:58
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学习OpenCV——Surf（特征点篇）&flann检测特征Surf(Speed Up Robust Feature)Surf算法的原理 &n
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2024-01-29 17:39:41
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一、SIFT介绍1 SIFT（尺度不变特征变换）原理 SIFT包括兴趣点检测器和描述子。SIFT描述子具有非常强的稳健性，经常和许多不同的兴趣点检测器结合使用。SIFT特征对于尺度，旋转和亮度都具有不变性，因此，它可用于三维视角和噪声的可靠匹配。 S
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2023-07-17 13:39:33
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# 人脸特征点检测概述及Python代码示例
人脸特征点检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向。它的目的在于识别面部的关键点，如眼睛、鼻子、嘴巴等，从而为后续的人脸识别、表情识别和人机交互等应用奠定基础。本篇文章将介绍人脸特征点检测的基本概念，并通过Python代码示例演示如何实现这一功能。
## 什么是人脸特征点检测？
人脸特征点检测是指在给定的人脸图像中，上述关键点的位置识别过程。常用
# Python OpenCV特征点检测
## 介绍
Python是一种流行的编程语言，而OpenCV是一个强大的计算机视觉库。特征点检测是计算机视觉领域的重要任务之一，它可以用来在图像中找到独特的特征点，并对它们进行描述和匹配。本文将介绍如何使用Python和OpenCV进行特征点检测，并提供具体的代码示例。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装Python和OpenCV库。你可以使
原创
2023-08-28 03:25:57
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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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最近，在做一些角点检测、特征提取与匹配算法的学习与总结，主要整理了网上一些大牛的博客并记录下来，希望能与大家一起分享。本篇介绍了图像特征，以及一些经典的角点检测、特征提取与匹配算法的发展史。1、图像特征在图像处理和计算机视觉领域，图像特征可以用来解决目标识别、图像匹配、视觉跟踪、三维重建等一系列问题。图像特征主要包括三种类型：角点边缘区域（斑点Blobs）其中，在表达图像特征时角点的应用最为广泛，
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2024-04-22 20:23:55
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如果需要处理的原图及代码，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice前言 特征点检测广泛应用到目标匹配，目标跟踪，三维重建等应用中，在进行目标建模时会对图像进行目标特征的提取，常用的有颜色，角点，特征点，轮廓，纹理等特征。而下面学习常用的特征点检测。 总结一下提取特
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2024-07-31 17:32:07
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OpenCV Python 特征匹配【目标】特征匹配Brute-Force Matcher 和 FLANN Matcher【理论】Brute-Force Matcher字面意思是蛮力匹配器，所以它的过程也很简单，从一个集合里取出一个特征描述子，然后与第二个集合里的特征逐个的进行匹配比较。返回最近的一个。对于BF matcher，首先我们必须使用cv.BFMatcher()创建BFMatcher对象
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2024-04-21 07:05:26
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feature2d组件：Harris角点检测和Shi-Tomasi角点检测，以及一种亚像素级角点检测的方法，当然也可以自己制作角点检测函数，需要用到CornerMinEigenVal函数和minMaxLoc()函数，最后进行特征点的选取，判断条件要根据自己的情况编辑，如果对特征点，角点的检测精度要求更高，可以用cornerSubPix函数将角点定位到子像素。1.CornerHarris函数运行H...
原创
2021-07-09 10:20:06
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在本教程中，我们将涉及: 这个教程的代码如下所示。你还可以从 这个链
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2016-03-18 15:19:00
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费尽千辛万苦，总算是把SIFT看得懵懂了，还好OpenCV给我们的API已经完全封装了所有的步骤。只是这个专利费让9012年的我们即便学习也要折腾折腾。
最重要的是，有大神们也对SIFT不满意，持续不断优化它。
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2022-12-27 15:09:50
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1 #include <stdio.h>
2 #include <iostream>
3 #include "opencv2/core/core.hpp"
4 #include "opencv2/features2d/features2d.hpp"
5 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
6
7 using n
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2020-01-09 13:31:00
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文章目录1 摘 要2 技术栈3 基于深度学习的车辆特征分析系统需求分析需求设计其他功能需求分析系统设计系统的功能模块设计数据库的设计系统的实现系统的登录模块设计系统的首页实现菜单模块的实现车辆特征识别图片上传的实现车辆特征识别的实现汽车百科的实现识车大全的功能实现参考文献6 推荐阅读7 源码获取： 1 摘 要当下是一个数据化、信息化的时代，在这样一个时代中，通过计算机与人工智能相结合的不断发展，
特征，也称 兴趣点 或 关键点，如下所示：蓝框内区域平坦，无特征；黑框内有“边缘”，红框内有“角点”，后二者都可视为“特征” 角点作为一种特征，它具有 旋转不变性，当图像旋转时，代表角点响应函数 R 的特征椭圆，其形状保持不变 &nb
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2023-07-13 19:58:54
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SURF算法是对SIFT算法的改进，其基本结构、步骤与SIFT相近，但具体实现的过程有所不同。SURF算法的优点是速度远快于SIFT且稳定性好。1.构建Hessian矩阵，构造高斯金字塔尺度空间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。每个像素点都可以求出一个H矩阵，H矩阵 有一个判别式，判别式的值是H矩阵的特征值，可以利用判定结果的符号将所有点分类，根据判
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2023-12-24 08:07:23
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算法思想：如果一个像素与它邻域的像素差别较大（过亮或过暗） , 那它更可能是角点。
算法步骤：
1.上图所示，一个以像素p为中心，半径为3的圆上，有16个像素点（p1、p2、...、p16）。
2.定义一个阈值。计算p1、p9与中心p的像素差，若它们绝对值都小于阈值，则p点不可能是特征点，直接pass掉；否则，当做候选点，有待进一步考察；
3.若p是候选点，则计算p1、p9、p5、p13与中心p
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2020-09-10 14:39:00
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1.基本概念特征点: 可以理解为区别于其它部分或物体的地方。根据特征应该能准确、唯一地识别出对应目标。 例如在一堆青苹果中，有几个红苹果。那么红色就是可以准确识别出红苹果的有效特征。人眼对特征的识别通常是在一个局部的小区域或小窗口完成的。 如果在各个方向上移动这个特征的小窗口，窗口内区域的灰度发生了较大的变化，那么就认为在窗口内遇到了特征点。特征检测： 在一幅图像上滑动比较，如果无论往哪个方向移动
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2024-01-28 11:26:38
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