close all;

% 模拟figure 5
im = zeros(401,401,3);
im(:,:,:) = 0;
im(2:200, 2:200, 2) = 255;
im(202:400, 202:400, 2) = 255;
im(2:200, 202:400, :) = 255;
im(202:400, 2:200, :) = 255;
im=im2double(im);

% im = imread('0000.png');
figure;imshow(im);

cellsize=3;
gridspacing=1;
winSize = 3;
addpath(fullfile(pwd,'mexDenseSIFT'));
addpath(fullfile(pwd,'mexDiscreteFlow'));

%不加噪声,(201,201)sift分布
sift = mexDenseSIFT(im,cellsize,gridspacing);
sift = imnormalize(double(sift));
x = 1:128;
y = squeeze(sift(100, 100, :));

% figure,plot(x, y);
% xlabel('The dimension of the descriptor in SIFT flow','FontSize',12);
% ylabel('Distribution','FontSize',12);
% set(gca, 'FontSize', 12);
%计算该点sift的均值和方差
M1 = mean(y)
V1 = var(double(y))

% %加噪声,(201,201)sift分布
% im_noise =imnoise(im, 'gaussian', 0.02);
% sift_noise = mexDenseSIFT(im_noise,cellsize,gridspacing);
% x = 1:128;
% y = squeeze(sift_noise(201, 201, :));
% figure,plot(x, y);
% figure, imshow(im_noise);
% %计算该点sift的均值和方差
% M2 = mean(y)
% V2 = var(double(y))

%不加噪声,(100,100)sift分布
y1 = squeeze(sift(201, 201, :));
figure,plot(  x, y1, 'r', x, y, 'b', x, y, '--g', 'LineWidth', 2);

xlabel('Dimension Degree of SIFT Flow Descriptor','FontSize',20);
ylabel('Distribution','FontSize',20);
set(gca, 'FontSize', 20);
axis([0, 130, -0.1, 1.1]);

hleg1 = legend('B', 'A', 'C');

%计算该点sift的均值和方差
M3 = mean(y)
V3 = var(double(y))

% %%加噪声,(100,100)sift分布
% y = squeeze(sift_noise(100, 100, :));
% figure,plot(x, y);
% %计算该点sift的均值和方差
% M4 = mean(y)
% V4 = var(double(y))

显示图像的SIFT flow描述子的更多相关文章

  1. SIFT算法:特征描述子

    SIFT算法:DoG尺度空间生产  SIFT算法:KeyPoint找寻.定位与优化 SIFT算法:确定特征点方向  SIFT算法:特征描述子 目录: 1.确定描述子采样区域 2.生成描述子 2.1 旋 ...

  2. SIFT解析(三)生成特征描述子

    以上两篇文章中检测在DOG空间中稳定的特征点,lowe已经提到这些特征点是比Harris角点等特征还要稳定的特征.下一步骤我们要考虑的就是如何去很好地描述这些DOG特征点. 下面好好说说如何来描述这些 ...

  3. Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints(SIFT) 基于尺度不变关键点的特征描述子——2004年

    Abstract摘要本文提出了一种从图像中提取特征不变性的方法,该方法可用于在对象或场景的不同视图之间进行可靠的匹配(适用场景和任务).这些特征对图像的尺度和旋转不变性,并且在很大范围的仿射失真.3d ...

  4. BRIEF 特征描述子

    Binary Robust Independent Elementary Features www.cnblogs.com/ronny 1. BRIEF的基本原理 我们已经知道SIFT特征采用了128 ...

  5. Brief描述子

    一.Brief算法 1.基本原理 BRIEF是2010年的一篇名为<BRIEF:Binary Robust Independent Elementary Features>的文章中提出,B ...

  6. (一)ORB描述子提取

    ORBSLAM2中使用ORB描述子的方法 经典的视觉SLAM系统大体分为两种:其一是基于特征点法的,其二是基于直接法的.那么本文主要就讲特征点法的SLAM. 基于特征点法的视觉SLAM系统典型的有PT ...

  7. BRIEF特征点描述子

    简介 BRIEF是2010年的一篇名为<BRIEF:Binary Robust Independent Elementary Features>的文章中提出,BRIEF是对已检测到的特征点 ...

  8. 图像特征与描述子(直方图, 聚类, 边缘检测, 兴趣点/关键点, Harris角点, 斑点(Blob), SIFI, 纹理特征)

    1.直方图 用于计算图片特征,表达, 使得数据具有总结性, 颜色直方图对数据空间进行量化,好比10个bin 2. 聚类 类内对象的相关性高 类间对象的相关性差 常用算法:kmeans, EM算法, m ...

  9. Opencv Surf算子中keyPoints,描述子Mat矩阵,配对向量DMatch里都包含了哪些好玩的东东?

    Surf算法是一把牛刀,我们可以很轻易的从网上或各种Opencv教程里找到Surf的用例,把例程中的代码或贴或敲过来,满心期待的按下F5,当屏幕终于被满屏花花绿绿的小圆点或者N多道连接线条霸占时,内心 ...

随机推荐

  1. 【NOIP2013】华容道 广搜+spfa

    题目描述 [问题描述] 小 B 最近迷上了华容道,可是他总是要花很长的时间才能完成一次.于是,他想到用编程来完成华容道:给定一种局面, 华容道是否根本就无法完成,如果能完成, 最少需要多少时间. 小 ...

  2. hdu 5429(大数模板)

    题意:判断是否是等比数列 a[i] * a[i] = a[i+1] * a[i-1]   +   部分为0 的情况 /*  表示还没学java.... ,模板来自NK_test #include &l ...

  3. Codeforces Round#433 简要题解

    来自FallDream的博客,未经允许,请勿转载,谢谢. 我的号自从几个月前姿势水平过低疯狂掉分之后就没动过了  突然想上点分  就打了一场Div1  没想到打到了rank5  一发上橙了,可还行. ...

  4. c语言第四次作业e

    ---恢复内容开始--- (一)改错题 输出三角形的面积和周长,输入三角形的三条边a.b.c,如果能构成一个三角形,输出面积area和周长perimeter(保留2位小数):否则,输出"Th ...

  5. oracle初试、函数、增删改查、多表查询

      安装oracle后的测试以及解锁账户                  安装后打开命令行,输入 sqlplus 回车后会提示输入用户名,输入 sys或者system 回车后输入密码,密码为安装or ...

  6. WPF ListBox/ListView/DataGrid 虚拟化时的滚动方式

    ListBox的滚动方式 分为像素滚动和列表项滚动 通过ListBox的附加属性ScrollViewer.CanContentScroll来设置.因此ListBox的默认模板中,含有ScrollVie ...

  7. 【转】动态规划DP

    [数据结构与算法] DP 动态规划 介绍 原创 2017年02月13日 00:42:51 最近在看算法导论. DP全称是dynamic programming,这里programming不是编程,是一 ...

  8. 在java中如何使用etcd的v2 和v3 api获取配置,并且对配置的变化进行监控

    etcd 和zookeeper 很像,都可以用来做配置管理.并且etcd可以在目前流行的Kubernetes中使用. 但是etcd 提供了v2版本合v3的版本的两种api.我们现在分别来介绍一下这两个 ...

  9. 基于Java配置Spring加Hibernate和再加SpringData时的差别

    先在类路径application.properties jdbc.driverClassName = org.postgresql.Driver jdbc.url = jdbc:postgresql: ...

  10. Hadoop加速器GridGain

    GridGain的Hadoop加速器 像GridGain等内存网格产品(IMDG)不仅可以作为简单的缓存,加速Hadoop中MapReduce计算也是IMDG的一个亮点.这样内存计算领域又多了一种思路 ...