SIFT特征和SURF特征都是优秀的尺度不变特征,常用来进行物体辨识和图像匹配。所谓的尺度不变特征是指每个检测到的特征点都伴随着对应的尺寸因子(特征点的局部尺寸参数与特征的尺度成正比),下面就这两种著名的尺度不变特征进行简要的介绍和比较。(PS:由于两种特征提取算法的细节较多,本篇文章只简单介绍它们的原理、主要步骤和简单应用,主要关注两者的比较)
SIFT特征和SURF特征都是优秀的尺度不变特征,常用来进行物体辨识和图像匹配。所谓的尺度不变特征是指每个检测到的特征点都伴随着对应的尺寸因子(特征点的局部尺寸参数与特征的尺度成正比),下面就这两种著名的尺度不变特征进行简要的介绍和比较。(PS:由于两种特征提取算法的细节较多,本篇文章只简单介绍它们的原理、主要步骤和简单应用,主要关注两者的比较)
1、内容简介SIFT,即尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT),是用于图像领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性
目标在这一章当中,我们将学习SIFT算法的概...
上一篇:图像特征算法(一)——SIFT算法简述及Python标记SIFT特征检测实践 下一篇:图像特征算法(三)——ORB算法简述及Python中ORB特征匹配实践一、SURF算法1.算法简介SURF(Speeded-Up Robust Features)加速稳健特征,是一种稳健的局部特征点检测和描述算法。 SURF是对SIFT算法的改进,该算子在保持 SIFT 算子优良性能特点的基础上,同时解决
举报文章
请选择举报类型
补充说明
0/200
上传截图
格式支持JPEG/PNG/JPG,图片不超过1.9M