转战matlab了。步骤说一下:

目标图obj 含目标的场景图scene

0. 载入图像

  1. 分别检测SURF特征点
  2. 分别提取SURF描述子,即特征向量
  3. 用两个特征相互匹配
  4. 利用匹配结果计算两者之间的transform关系tform
  5. 根据obj位置与变换关系tform,在scene图上框出obj

代码,来自matlab,http://localhost:9090/vision/gs/object-detection-and-tracking.html#btt5qyu

%step1:读取图片
%读取object图片
boxImage = imread('stapleRemover.jpg');
%读取场景图片
sceneImage = imread('clutteredDesk.jpg'); %step2:检测特征点
boxPoints = detectSURFFeatures(boxImage);
scenePoints = detectSURFFeatures(sceneImage); % figure; imshow(boxImage);
% title('Box Image中最强的100个feature points');
% hold on;
% plot(boxPoints.selectStrongest(100)); %step3 extract feature descriptors 提取出特征的描述子
%使用extractFeatures(),具体的feature类型是通过boxPoints位置的参数指定的,这里是SURF
%烂设计,为什么extractFeatures输入了boxPoints后,还要返回boxPoints?
[boxFeatures, boxPoints] = extractFeatures(boxImage, boxPoints);
[sceneFeatures, scenePoints] = extractFeatures(sceneImage, scenePoints); %step4 find putative point matches
%Match the features using their descriptors.
boxPairs = matchFeatures(boxFeatures, sceneFeatures);
%Display putatively matched features.
matchedBoxPoints = boxPoints(boxPairs(:,1), :);
matchedScenePoints = scenePoints(boxPairs(:,2),:);
figure;
showMatchedFeatures(boxImage, sceneImage, matchedBoxPoints, matchedScenePoints, 'montage');
title('Putatively Matched Points (Including Outliers)'); %step5 locate the Object in the Scene Using Putative Matches
[tform, inlierBoxPoints, inlierScenePoints] = ...
estimateGeometricTransform(matchedBoxPoints, matchedScenePoints, 'affine');
figure;
showMatchedFeatures(boxImage, sceneImage, inlierBoxPoints, ...
inlierScenePoints, 'montage');
title('Matched Points (Inliers Only)'); %Get the bounding polygon of the reference image.
boxPolygon = [1, 1;... % top-left
size(boxImage,2), 1; ... % top-right
size(boxImage, 2), size(boxImage, 1); ... % bottom-right
1, size(boxImage, 1); ... % bottom-left
1, 1]; % top-left again to close the polygon % transform the polygon into the coordinate system of the target image
%将多边形变换到目标图片上,变换的结果表示了物体的位置
newBoxPolygon = transformPointsForward(tform, boxPolygon); %display the detected object 显示被检测到的物体
figure; imshow(sceneImage);
hold on;
line(newBoxPolygon(:, 1), newBoxPolygon(:, 2), 'Color', 'y');
title('Detected Box');

基于SURF特征的目标检测的更多相关文章

  1. #Deep Learning回顾#之基于深度学习的目标检测(阅读小结)

    原文链接:https://www.52ml.net/20287.html 这篇博文主要讲了深度学习在目标检测中的发展. 博文首先介绍了传统的目标检测算法过程: 传统的目标检测一般使用滑动窗口的框架,主 ...

  2. AAAI2019 | 基于区域分解集成的目标检测 论文解读

    Object Detection based on Region Decomposition and Assembly AAAI2019 | 基于区域分解集成的目标检测 论文解读 作者 | 文永亮 学 ...

  3. 基于深度学习的目标检测技术演进:R-CNN、Fast R-CNN,Faster R-CNN

    基于深度学习的目标检测技术演进:R-CNN.Fast R-CNN,Faster R-CNN object detection我的理解,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别.obj ...

  4. OpenCV中基于HOG特征的行人检测

    目前基于机器学习方法的行人检测的主流特征描述子之一是HOG(Histogram of Oriented Gradient, 方向梯度直方图).HOG特征是用于目标检测的特征描述子,它通过计算和统计图像 ...

  5. 基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究和实现(一)

    基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究和实现(一)      一直有计划研究实时图像拼接,但是直到最近拜读西电2013年张亚娟的<基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究和实现>,条 ...

  6. 基于Haar特征Adaboost人脸检测级联分类

    基于Haar特征Adaboost人脸检测级联分类 基于Haar特征Adaboost人脸检测级联分类,称haar分类器. 通过这个算法的名字,我们能够看到这个算法事实上包括了几个关键点:Haar特征.A ...

  7. 第十九节、基于传统图像处理的目标检测与识别(词袋模型BOW+SVM附代码)

    在上一节.我们已经介绍了使用HOG和SVM实现目标检测和识别,这一节我们将介绍使用词袋模型BOW和SVM实现目标检测和识别. 一 词袋介绍 词袋模型(Bag-Of-Word)的概念最初不是针对计算机视 ...

  8. 第十八节、基于传统图像处理的目标检测与识别(HOG+SVM附代码)

    其实在深度学习中我们已经介绍了目标检测和目标识别的概念.为了照顾一些没有学过深度学习的童鞋,这里我重新说明一次:目标检测是用来确定图像上某个区域是否有我们要识别的对象,目标识别是用来判断图片上这个对象 ...

  9. 基于深度学习的目标检测技术演进:R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN

    object detection我的理解,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别.object detection要解决的问题就是物体在哪里,是什么这整个流程的问题.然而,这个问题 ...

随机推荐

  1. 关于a标签和submit标签

    a如果没有连接“#”:“javascript:void(0)”;或“(胡乱写一堆)” 这两个标签点击都有刷新功能,所以会清空你的数据.

  2. iOS开发 传感器(加速计、摇一摇、计步器)

    一.传感器 1.什么是传感器传感器是一种感应\检测周围环境的一种装置, 目前已经广泛应用于智能手机上 传感器的作用用于感应\检测设备周边的信息不同类型的传感器, 检测的信息也不一样 iPhone中的下 ...

  3. Construct Binary Tree from Inorder and Postorder Traversal

    Construct Binary Tree from Inorder and Postorder Traversal Given inorder and postorder traversal of ...

  4. U3D 动画帧事件问题

    测试版本U3D5.4. 1,为一个模型导入外部动画.为动画剪辑attack在某帧添加event,事件为 public void OnAttackEvent(){},函数体不做任何事情. 结果发现,在动 ...

  5. 通过js动态生成页面表格

    var redlineTemplateP = $(".redlineDataList"); for (var index in detailArraryLists.rows){ v ...

  6. Linux学习笔记-Ubuntu添加右键菜单打开终端

    1.进入个人目录(如/home/batsing,下文缩写成 ~ ):设置显示隐藏文件,或使用命令行:2.进入 ~/.gnome2/nautilus-scripts 文件夹,新建一个文件,名为 term ...

  7. jsonp的优缺点

    转载:http://www.w3cfuns.com/notes/18271/df9ecd8f0ca5e523ae75745a3996c47c.html JSONP的优缺点        1.优点    ...

  8. 前端程序员应该知道的15个 jQuery 小技巧

    下面这些简单的小技巧能够帮助你玩转jQuery. 返回顶部按钮 预加载图像 检查图像是否加载 自动修复破坏的图像 悬停切换类 禁用输入字段 停止加载链接 切换淡入/幻灯片 简单的手风琴 让两个div高 ...

  9. Learning to Rank 之 listwise ranking

    详细文章: http://www.machinelearning.org/proceedings/icml2007/papers/139.pdf

  10. 《锋利的jQuery》读书笔记

    jQuery理念:write less, do more! 第 一 章一:jQuery简介 a:轻量级 b:强大选择器 c:DOM封装 d:ajax封装 e:不污染顶级变量 只建立一个jQuery对象 ...