首先明确两个问题，①为什么要引进图像特征？②什么是图像特征？ 简而言之，引入图像特征的目的就是让计算机能够识别图像，比如抓取到图片A中有长鼻子那么判断图片A为大象，抓取到图片B有长耳朵，那么可以说图片B为兔子。那么什么是图像特征？通俗来讲，就是图像本身能够同其他图片进行区分的一些特征，这些特征在进行尺寸变化，或者非复杂仿射变换时依然存在的一些特征。图像特征能够解决的问题包括有识别，定位，追踪，三维
文章目录Harris角点检测Harris角点检测Corner with SubPixel AccuracyShi-Tomasi角点检测尺度不变特征变换算法SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)SURF (Speeded-Up Robust Features)FAST Algorithm for Corner Detection 这是官方教程的第四篇，O
**前言** 只要接口到手，不管烫不烫拿着就用。**FLANN特征点匹配**FLANN与SURF匹配使用上区别不大，只是在匹配和绘制之间多了快速计算关键点间的最大最小距离保存符合条件的匹配结果这两步。对匹配后的输出图进行了处理，然后才绘制。#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<opencv2/
目标我们将在OpenCV中使用Brute-Force匹配器和FLANN匹配器 。我们将在OpenCV中使用Brute-Force匹配器和FLANN匹配器蛮力匹配器很简单。它使用第一组中一个特征的描述符，并使用一些距离计算将其与第二组中的所有其他特征匹配。并返回最接近的一个。 对于BF匹配器，首先我们必须使用cv.BFMatcher()创建BFMatcher对象。 它需要两个可选参数。第一个是nor
1)SURF特征检测 SURF—-加速稳健特征算法 SURF是尺度不变特征变换SIFT的加速版，一般来说，标准的SURF算子比SIFT算子快好几倍，并且在多幅图像中具有更好的稳定性，SURF最大的特征在于采用harr特征以及积分图像的概念，这大大加快了程序运行时间,可以应用于物体识别以及三维重建中 在检测特征点的过程中计算了Hessian矩阵的行列式，与此同时，计算到了Hessian矩阵的迹，
## Java使用OpenCV4进行特征点匹配
### 1. 流程图
```mermaid
gantt
title 特征点匹配流程图
section 初始化
初始化OpenCV4: 2022-01-01, 1d
section 加载图片
加载两张图片: 2022-01-02, 1d
section 提取特征点
提取图片特征点: 2022-
目标在本章中， - 我们将了解FAST算法的基础知识。 - 我们将使用OpenCV功能对FAST算法进行探索。理论我们看到了几个特征检测器，其中很多真的很棒。但是，从实时应用程序的角度来看，它们不够快。最好的例子是计算资源有限的SLAM（同时定位和制图）移动机器人使用FAST进行特征检测1.选择图像中是否要识别为兴趣点的像素p，使其强度为Ip 2.选择适当的阈值t 3.考虑被测像素周围有16个像素
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，检测到的特征点也比较多，其最大的确定是计算复杂度较高。后面有不少学者对其进行了改进，其中比较出名的就是本文要介绍的surf算法，surf的中文意思为快速鲁棒特征。本文不是专门介绍surf所有理论（最好的理论是作者的论文）的，只是对surf算法进行了下整理，方便以后查阅。 网上有些文章对
开发环境 ·软件版本信息：Windows10 64位Tensorflow1.15Tensorflow object detection API 1.xPython3.6.5VS2015 VC++CUDA10.0硬件：CPUi7GPU 1050ti如何安装tensorflow object detection API框架，看这里：Tensorflow Object Detect
一、图像处理简介1、图像是什么图像是人类视觉的基础，是自然景物的客观反映，是人类认识世界和人类本身的重要源泉。“图”是物体反射或透射光的分布，“像“是人的视觉系统所接受的图在人脑中所形成的印象或认识，照片、绘画、剪贴画、地图、书法作品、手写汉字、传真、卫星云图、影视画面、X光片、脑电图、心电图等都是图像。2、模拟图像和数字图像模拟图像：连续存储的数据模拟图像：在图像处理中，像纸质照片、电视模拟图像
先解释一下各个参数的意思：src：输入，原图像，即待改变大小的图像；dst：输出，改变大小之后的图像，这个图像和原图像具有相同的内容，只是大小和原图像不一样而已；dsize：输出图像的大小。如果这个参数不为0，那么就代表将原图像缩放到这个Size(width，height)指定的大小；如果这个参数为0，那么原图像缩放之后的大小就要通过下面的公式来计算：dsize = Size(round(fx*s
在之前的笔记《OpenCV学习笔记（32）》中整理记录了在OpenCV中关于Harris角点检测和shi-tomas角点检测的一些内容，而由于角点对于一幅图像而言是非常重要的特征点，所以OpenCV在特征点检测模块中又基于shi-tomas角点检测算法集成了一个新的特征检测器，这也就是今天要记录的GFTT特征点检测。那么什么是GFTT特征点呢？哈哈哈哈其实这个命名很随意，还记得之前记录的关于调用s
图像几何变换 分为 缩放、平移、旋转、仿射变换、透视变换 等； 其思路大致相同：在 原图像上 找几个点的坐标，然后设定 变换后 这些点对应的 坐标，根据两组坐标 计算出一个 转换矩阵，把原图像所有点 按这个转换矩阵进行转换即可 缩放 缩放只是调整图像的大小； 其转换矩阵为 def resize(sr ...
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2021-10-12 08:44:00
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OpenCV 中文官方文档：http://woshicver.com/图像基本操作：访问像素值并修改它们访问图像属性设置感兴趣区域(ROI)分割和合并图像图像运算主要有：图像加法和图像融合实现效果：涂红一块区域；复制一块区域；仅显示蓝色通道；将红色通道置0import numpy as np
import cv2 as cv
# 访问和修改像素值
image = cv.imread("keyb
目录一、代码+注释quickopencv.hquickdemo.cpp源.cpp二、相关图片012.图像色彩空间转换（提取轮廓然后换绿幕021.图像旋转 027.图像卷积操作（会变模糊，且卷积核尺寸越大则越模糊 028.高斯模糊029.高斯双边模糊（可磨皮操作一、代码+注释quickopencv.h#pragma once
#include <opencv2
opencv知识点：创建和操作综合人工神经网络 - dnn::Net类读取以TensorFlow框架格式存储的网络模型 - readNetFromTensorflow从图像创建4维blob - blobFromImage设置网络的新输入值- Net::setInput运行正向传递以计算指定层的输出 - Net::forward本课所解决的问题：如何运行opencv4提供的人脸检测模型1.OpenC
一、环境搭建1、opencv4下载注意改名可以关注opencv学堂公众号进行opencv4下载，但是注意下载下来的是zip压缩包格式要将其修改为.exe格式再运行就会生成include、build的。注意这里配置好的是x64位的，因此后面需配置release的64位的配置管理器下运行，以及相关路径配置。2、配置管理器路径包含注意；配置的时候要注意自己dll所支持的是什么配置，当前是release的
想自学opencv，写个博客记录下。 opencv-4下载地址：百度云，提取码：ollh vs2017下载及安装：请参考这位大佬上述工作准备完毕后： 1、解压opencv-4压缩包，解压到一个你喜欢的路径下，只要能找到就行。一般路径名不要出现中文，遇到过挺多库是因为路径中出现中文导致出现问题的。 2、配置环境变量 右键此电脑->属性->高级系统设置->环境变量，找到path 把刚
文章目录十、特征提取和特征匹配10.1 特征提取10.1.1 Harris角点检测10.1.2 Shi-Tomasi角点检测10.1.3 SIFT算法和SURF算法10.1.4 角点检测的FAST算法10.1.5 BRIEF算法10.1.6 ORB算法10.2 特征匹配10.2.1 BF算法10.2.2 FLANN匹配算法10.3 特征匹配和单应性查找对象 十、特征提取和特征匹配10.1 特征提
官方文档链接：https://docs.opencv.org/4.2.0/d6/d6d/tutorial_mat_the_basic_image_container.html目标 (Goal)我们有多种方式可以从现实世界中获取数字图像：数字照相机，扫描仪，计算机断层扫描和磁共振成像等等。在任何情况下，我们看到的都是图像。然而，当我们将其转换为数字设备时，我们记录的是图像中每个点的数值。例如在上图中
