1.SIFT 特点 图像的局部特征，对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。独特性好，信息量丰富，适用于海量特征库进行快速、准确的匹配。多量性，即使是很少几个物体也可以产生大量的SIFT特征高速性，经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时性扩招性，可以很方便的与其他的特征向量进行联合。可以解决的问题 目标的自身状态、场景所处的环境和成像器材的
一幅图像中总存在着其独特的像素点，这些点我们可以认为就是这幅图像的特征，成为特征点。计算机视觉领域中的很重要的图像特征匹配就是一特征点为基础而进行的，所以，如何定义和找出一幅图像中的特征点就非常重要。这篇文章我总结了视觉领域最常用的几种特征点以及特征匹配的方法。
在计算机视觉领域，兴趣点（也称关键点或特征点）的概念已经得到了广泛的应用， 包括目标识别、 图像配准、 视觉跟踪、 三维重建等。 这个概
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2020-12-23 11:03:00
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特征匹配 特征匹配，又可以称之为数据关联。在图像领域中，特征匹配的作用非常大。比如：在图像拼接中，需要进行特征匹配，方便求出单应矩阵以拼接两幅图像；在三维重建中，需要进行特征匹配，方便求出变换矩阵以及三角化特征点；在图像检索中，可以通过特征点在数据库中检索，查找到特征匹配数量最多的识别结果；...检索部分暂时不提，毕竟涉及到了复杂的数据结构。并且在SLAM中用的并不多，虽然在回环检测中需
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2023-07-24 13:22:35
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# CenSurE-star特征匹配算法在Python中的应用
## 引言
CenSurE-star（Center Surround Extremas）是一种图像特征匹配算法，可以用于图像的目标检测和跟踪。该算法通过检测图像中的关键点，并计算这些关键点的描述子，从而实现对目标的识别和跟踪。
本文将介绍CenSurE-star特征匹配算法的原理，并通过Python代码示例演示其应用。首先，我们
原创
2023-09-15 04:16:47
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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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主要内容：1、一个例子解释为什么要进行特征检测2、图像特征3、点特征检测：Harris角点、MOPS、SIFT4、边缘检测：一阶微分算子、二阶微分算子、Canny算子 一、为什么要检测特征？举一个例子：全景图像拼接，给定两张图像，如何拼接成一张大图？步骤一：检测特征点步骤二：匹配特征点步骤三：图像适配二、图像的特征有哪些？计算机视觉中...
原创
2022-11-22 14:16:56
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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
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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>>>深度学习Tricks，第一时间送达<<<目录超越CBAM，全新注意力GAM：不计成本提高精度！（一）前沿介绍1.GAM结构图2.相关实验结果（二）YOLOv5/YOLOv7改进之结合GAMAttention1.配置common.py文件2.配置yolo.py文件3.配置yolov5_GAM.yaml文件超越CBAM，全新注意力GAM：不计成本提高精度！（一
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
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
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，
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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看到OpenCV2.4.6里面ORB特征提取算法也在里面了，套用给的SURF特征例子程序改为ORB特征一直提示错误，类型不匹配神马的，由于没有找到示例程序，只能自己找答案。 （ORB特征论文：ORB： an efficient alternative to SIFT or SURF.点击下载论文） 经过查找发现： 描述符数据类型有是float的，比如说SIFT，SURF描述符，还有是uchar的
OpenCV与图像处理学习十二——图像形状特征之HOG特征一、图像特征理解1.1 颜色特征1.2 纹理特征1.3 形状特征1.4 空间关系特征二、形状特征描述2.1 HOG特征2.1.1 基本概念2.1.2 HOG实现过程2.1.3 代码实现 前面介绍了图像的基础知识、基本处理方法以及传统图像分割的应用，下面的笔记将介绍图像特征与目标检测部分的应用，知识脉络如下所示：一、图像特征理解图像特征是图
尺度不变性和旋转不变性是指，在图像不论是经过缩放还是旋转它的关键点是保持不变的 链接: link. slam orb 算法：主要优点是检测时间短，适用于实时。 orb特征步骤： oFast提取步骤： 色相 饱和度 亮度 1.FAST算法实现的具体步骤如下： （1）在图像中任选一点p， 假定其像素（亮度）值为 Ip。 （2）以p点为中心，以3为半径画圆，圆上有16个像素，如图所示。 （3）定义一个阈
本章是介绍博主自己的一个小工具的。使用的Python+PyQt5开发的。顺带来求一波star????????！！！地址：https://gitee.
opencv可以检测图像的主要特征，然后提取这些特征，使其成为图像描述符，利用这些图像描述符来搜索数据库里，进行图像的检测1.特征检测算法算法：Harris：用于检测角点SIFT：用于检测斑点SURF：用于检测斑点FAST：用于检测角点BRIEF：用于检测斑点ORB：代表带有方向的FAST算法与具有旋转不变性的BRIEF算法方法：暴力匹配法基于FLANN的匹配法2.cornerHarris角点检测
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
pytorch: 1.9.0 torchvision: 0.10 mmdetection: 2.15.0 mmcv: 1.3.10 测试图片（图片大小：720x1280）：之前博主写过一篇pytorch模型特征可视化的博文：pytorch卷积网络特征图可视化 ，本篇博文想记录一下目标检测模型的特征图可视化，这个在很多OD的论文上都可以看到CAM图，其实操作起来和前面博文介绍的基本一致，主要是看选取
