openCV中特征提取的一些类的介绍FeatureDetetor(特征点提取)FeatureDetetor是opencv中的一个虚类,其在opencv中类的定义如下:class CV_EXPORTS FeatureDetector
{
public:
virtual ~FeatureDetector();
void detect( const Mat& im
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2024-10-09 21:35:44
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# Python图形相似度匹配
在计算机视觉和图像处理领域,图形相似度匹配是一个重要的任务。它可以用来实现物体识别、面部识别以及相似图像搜索等功能。本文将介绍如何使用Python进行图形相似度匹配,主要通过一些常用的库来实现。
## 1. 图形相似度匹配概述
图形相似度匹配的核心目标是衡量两张图片之间的相似程度。常见的相似度度量包括:
- 余弦相似度
- 欧氏距离
- 直方图比较
这些度量
原创
2024-09-04 03:44:23
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原文地址:opencv特征提取作者:C吉羊特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息,决定
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2023-01-05 13:10:47
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opencv--图像特征提取与描述1.图像的特征2. Harris和Shi-Tomas算法2.1 Harris角点检测2.1.1 原理2.1.2 实现2.2 Shi-Tomasi角点检测2.2.1原理2.2.2 实现3.SIFT/SURF算算法3.1SIFT算法3.1.1 SIFT原理3.1.2 SIFT算法基本流程3.1.3 尺度空间极值检测3.1.4 关键点定位3.1.5 关键点方向确定3.
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2023-07-11 23:41:04
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一:前言特征检测是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征检测的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。在opencv中,我们常用的特征检测算法有SIFT,SURF以及HOG,LBP,Haar特征检测等等,下面我们将分别介绍这几个算法。篇幅有点长,我尽量每个地方都能说到,有错误的地方还
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2024-05-24 06:14:59
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前文大概介绍了CPU中的ORB特征提取算法的实现方法。其中提到了虽然ORB是专门为CPU设计的特征提取算法,但在OpenCV中的cudafeatures2d里也存在着用CUDA加速的ORB算法库(OpenCV编译时需交叉编译CUDA才可用)。网上关于OpenCV3中GPU加速的ORB算法的实例特别少,博主根据官方的reference介绍,参考CPU版的ORB算法,摸索出了一套CUDA ORB算法的
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2024-07-31 17:39:26
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兴趣点(也叫做关键点或特征点)主要是指某些特殊的点,经过对它们执行局部分析,如果能够检测到足够多的这种点,同时它们区分度很高,并且可以精确定位稳定的特征。这类点被大量用于解决物体识别,图像匹配,视觉跟踪,三维重建等问题。一、检测Harris角点 1.概念及原理(1)角点:最直观的印象就是在水平、竖直两个方向上变化均较大的点。Harris观察一个假定的特征点周围小窗口内的方向性强度平均变化。如果我们
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2024-04-12 12:03:27
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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
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2024-07-29 13:24:50
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1.FAST(featuresfrom accelerated segment test)算法特征点检测和匹配是计算机视觉中一个很有用的技术。在物体检测,视觉跟踪,三维常年关键等领域都有很广泛的应用。很多传统的算法都很耗时,而且特征点检测算法只是很多复杂图像处理里中的第一步,得不偿失。FAST特征点检测是公认的比较快速的特征点检测方法,只利用周围像素比较的信息就可以得到特征点,简单,有效。&
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2024-05-27 15:10:56
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最终效果:
其实这个小功能非常有用,甚至加上只有给人感觉好像人脸检测,目标检测直接成了demo了,主要代码如下: // localize the object
std::vector<Point2f> obj;
std::vector<Point2f> scene;
for (
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2024-06-18 14:18:28
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hog是一个基于梯度的直方图提取算法,用于人体检测十分有效。在opencv2.2+版本里面已经实现。封装在HOGDescriptor类里。hog其实就是对一副图片的指定大小区域进行梯度统计。可以直接调用。opencv把它过于复杂化了,用的时候分什么window,block,cell啥的。。。一大堆东西。这里有三篇很好的文章介绍一下。这篇文章就是对window,block,cell的解释http:/
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2024-05-27 20:50:14
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余弦相似度计算字符串相似率功能需求:最近在做通过爬虫技术去爬取各大相关网站的新闻,储存到公司数据中。这里面就有一个技术点,就是如何保证你已爬取的新闻,再有相似的新闻 或者一样的新闻,那就不存储到数据库中。(因为有网站会去引用其它网站新闻,或者把其它网站新闻拿过来稍微改下内容就发布到自己网站中
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2023-07-15 21:19:50
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# 使用Java和OpenCV进行特征提取
随着计算机视觉和图像处理的广泛应用,特征提取技术在图像分析中扮演了重要角色。在这篇文章中,我们将介绍如何使用Java结合OpenCV库进行特征提取,并通过示例代码进行演示。
## 什么是特征提取?
特征提取是计算机视觉中的一个关键步骤,其目的是从图像中提取出有用的信息和模式。这些特征可以用于图像分类、对象检测以及图像匹配等任务。常见的特征提取方法包
一 ,ml5.js是什么ml5.js 它是基于Tensorflow.js的一个非常简便易用的接口,目的是让更广泛的受众更容易使用机器学习。(结合官网食用)其他知识点索引点这里FeatureExtractor特征提取器您可以使用神经网络来识别图像的内容。大多数情况下,您将使用在大型数据集上训练的“预训练”模型将图像分类为一组固定的类别。但是,您也可以使用预训练模型的一部分:features。这些功能
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2024-09-12 14:35:44
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思路:思路很简单,前面有一篇讲了如何利用3000fps检测人脸特征点,把特征点检测出来之后,就有了人脸的大概轮廓。如下图。 上图只是显示了部分特征点,从0-16个特征点可以知道大概的脸型。 但是还有上半部分没有特征点,无法确定头发部分。怎么办呢?通过查看文献,其中这篇论文《Face Image Quality Assessment Based on Learning to Rank》提到了一个
opencv图像特征点的提取和匹配(二)在上面一节大概分析了一下在opencv中如何实现特征的提取,这一节分析一下opencv中如何生成特征点的描述子并对描述子进行匹配。opencv提取的特征点都保存在一个向量(vector)中,元素的类型是Point类。所有实现特征点描述子提取的类均派生于DescriptorExtractor类。特征描述子的匹配是由DescriptorMatcher类实现,匹配
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2024-01-08 14:06:05
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目录原理方法结构元素提取步骤相关API代码现象 原理方法图像形态学操作时候,可以通过自定义的结构元素实现结构元素对输入图像一些对象敏感、另外一些对象不敏感,这样就会让敏感的对象改变而不敏感的对象保留输出。 通过使用两个最基本的形态学操作 – 膨胀与腐蚀,使用不同的结构元素实现对输入图像的操作、得到想要的结果。膨胀,输出的像素值是结构元素覆盖下输入图像的最大像素值腐蚀,输出的像素值是结构元素覆盖下
参考:画直线 C语言图像读取及基本操作 ORB特征 利用C语言,实现一个简单的ORB特征提取、描述子构造及匹配的程序,这是之前完成的一项大作业的初步版本,分享到博客里,供大家交流,实现完整版的ORB特征版本要复杂一些。这个版本严格来说不算是对ORB特征的复现,如果仔细看代码,ORB中的R(旋转)是没有实现的,因此从可视化效果来看,还是存在一些错误的匹配,这个程序的主要
1、概述 案例:使用OpenCV的Haar特征数据检测人脸。 相关API介绍 1.使用CascadeClassifier类 2.使用其load方法加载特征文件 3.使用其detectMultiScale方法在多尺度空间进行检测,其中该参数解释如下:/** @brief Detects objects of different sizes in the input image.
文章目录前言一、为什么要进行批处理二、具体步骤1.选择输入图像所在路径2.选择输出图像保存路径3.批量读取图像、处理,输出(以提取边缘特征为例)4.完整代码三、实验演示总结参考博客 前言最近在复现论文,其中有一个环节是对图像进行特征提取,因为图像太多所以需要进行批处理。一、为什么要进行批处理在大部分图像处理任务中,第一步是对所需算法进行研究,在这一过程往往只针对一张或者少量图像进行处理,研究算法
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2024-07-31 11:41:26
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