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特征点.许多资料中都提到SIFT是一种局部特征,这是因为在SIFT描述子生成过程中,考虑的是该特征点邻域特征点的分布情况(而没有利用全局信息).本步骤中主要计算过程包括:确定特征点的方向和生成特征描述符. 确定特征点方向 在特征点的确定过程中,特征点的坐标以及尺度被确定下来(坐标很重要,尺度更重要,…

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 旋转图像至主方向 2.2 生成特征向量 3.归一化特征向量 附:SIFT开源代码集 1 确定描述子采样区域 SIFI 描述子h(x, y, θ)是对特征点附近邻域内高斯图像梯度统计结果的一种表示,它是一个三维的阵列,但通常将它表示成一个矢量.矢量是通过对三维阵列按一定规律进行排列得到的.特征描述子与特…

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维的特征描述子,由于描述子用的浮点数,所以它将会占用512 bytes的空间.类似地,对于SURF特征,常见的是64维的描述子,它也将占用256bytes的空间.如果一幅图像中有1000个特征点(不要惊讶,这是很正常的事),那么SIFT或SURF特征描述子将占用大量的内存空间,对于那些资源紧张的应用…

介绍 在机器学习算法的世界里,特征工程是非常重要的.实际上,作为一名数据科学家,这是我最喜欢的方面之一!从现有特征中设计新特征并改进模型的性能,这就是我们进行最多实验的地方. 世界上一些顶级数据科学家依靠特征工程来提高他们在竞赛排行榜得分.我相信你甚至会在结构化数据上使用各种特征工程技术. 我们可以将此技术扩展到非结构化数据(例如图像)吗?对于计算机视觉爱好者来说,这是一个有趣的问题,我们将在本文中解决这个问题.准备好对图像数据进行特征提取形式的特征工程吧! 在本文中,我将向你介绍一种流行的图像…

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视点的变化.噪声的增加和光照的变化中提供了鲁棒的匹配.从某种意义上说,一个单一的特征可以与来自许多图像的特征的大型数据库进行高概率的正确匹配.本文还介绍了一种利用这些特征进行目标识别的方法.识别的过程是使用快速最近邻算法将单个特征与来自已知对象的特征数据库相匹配,然后进行hough变换以识别属于单个…

HOG(Histogram of Oriented Gradients),描述的是图像的局部特征,其命名也暗示了其计算方法,先计算图像中某一区域不同方向上梯度的值,然后累积计算频次,得到直方图,该直方图便可代表该区域了,也即从图像中抽取得到的特征向量,可以作为后续分类器的输入了. 注意,HOG 刻画的是图像的局部特征,对于一副高分辨率图像当然可以直接提取特征,效果并不理想.从信息论的角度说,一幅 640*480 的图像,约有 30 万个像素点,直接对原始图像做 HOG 特征提取的话,按照 360…

ColorDescriptor software v4.0 Created by Koen van de Sande, (c) University of Amsterdam Note: Any commercial use of this software requires a license. For additional information, contact Koen van de Sande) Introduction This document contains the usage…

最近微博上有人发起投票那篇论文是自己最受益匪浅的论文,不少人说是lowe的这篇介绍SIFT的论文.确实,在图像特征识别领域,SIFT的出现是具有重大意义的,SIFT特征以其稳定的存在,较高的区分度推进了诸多领域的发展,比如识别和配准.上一篇文章,解析了SIFT特征提取的第一步高斯金字塔的构建,并详细分析了高斯金字塔以及差分高斯金字塔如何完成一个连续的尺度空间的构建.构建高斯金字塔不是目的,目的是如何利用高斯金字塔找到极值点. lowe在论文中阐述了为什么使用差分高斯金字塔: 1)差分高斯图像可以…

我们已经知道SIFT算法采用128维的特征描述子,由于描述子用的是浮点数,所以它将会占用512字节的空间.类似的SUFR算法,一般采用64维的描述子,它将占用256字节的空间.如果一幅图像中有1000个特征点,那么SIFT或SURF特征描述子将占用大量的内存空间,对于那些资源紧张的应用,尤其是嵌入式的应用,这样的特征描述子显然是不可行的.而且,越占有越大的空间,意味着越长的匹配时间. 但是实际上SIFT或SURF的特征描述子中,并不是所有维都在匹配中有着实质性的作用.我们可以用PCA.LDA等特…

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进行描述,它是一种二进制编码的描述子,摈弃了利用区域灰度直方图描述特征点的传统方法,大大的加快了特征描述符建立的速度,同时也极大的降低了特征匹配的时间,是一种非常快速,很有潜力的算法. BRIEF具体算法 由于BRIEF仅仅是特征描述子,所以事先要得到特征点的位置,可以利用FAST特征点检测算法或Harris…