官方链接:http://docs.opencv.org/trunk/doc/py_tutorials/py_feature2d/py_fast/py_fast.html#fast-algorithm-for-corner-detection 原文链接:http://blog.csdn.net/candycat1992/article/details/22285979 本文做了少量修改,并添加了C++代码,若有疑问或者版权问题,请拜读作者或者通知本人. 目标 理解FAST算法的基本原理 使用Ope…

作为角点检测的一种快速方法,FastCornerDetect算法比Harris方法.SIft方法都要快一些,应用于实时性要求较高的场合,可以直接应用于SLAM的随机匹配过程.算法来源于2006年的Edward Rosten 和 Tom Drummond的论文"Machine learning for high-speed corner detection",并在(在2010年再次被修订)新版本中再次被提出. 方法的官方网站:http://www.edwardrosten.com/wor…

原文地址:http://docs.opencv.org/trunk/doc/py_tutorials/py_feature2d/py_fast/py_fast.html#fast-algorithm-for-corner-detection 目标 理解FAST算法的基本原理 使用OpenCV的FAST函数进行角点(corners)检测 原理 我们已知很多种特征检测的方法,而且它们其中很多效果都非常不错.但是,当从一个实时运行的程序角度出发,它们还不够快.一个最好的例子就是SLAM(Simulta…

目标 在本章中, 我们将了解FAST算法的基础知识. 我们将使用OpenCV功能对FAST算法进行探索. 理论 我们看到了几个特征检测器,其中很多真的很棒.但是,从实时应用程序的角度来看,它们不够快.最好的例子是计算资源有限的SLAM(同时定位和制图)移动机器人 作为对此的解决方案,Edward Rosten和Tom Drummond在2006年的论文"用于高速拐角检测的机器学习"中提出了FAST(加速分段测试的特征)算法(后来在2010年对其进行了修订).该算法的基本内容如下.有关更…

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 下面准备学习如何对文档扫描摆正及其OCR识别的案例,主要想法是对一张不规则的文档进行矫正,然后通过tesseract进行OCR文字识别,最后返回结果.下面进入正文: 现代生活中,手机像素比较高,所以大家拍这些照片都很随意,随便拍,比如下面的照片,如发票,文本等等: 对于这些图像矫正的问题,在图像处理领域…

概述 使用OpenCV的过程中经常查看文档,每次都去官网查看,不过国内访问速度很慢,有一份本地的文档就好了.本文列出了在Linux(Fedora)系统上从OpenCV源码编译出documentation的步骤.在Windows系统上也可以编译出文档,只需在cmake-gui界面中勾选build-doc并根据提示信息安装相应依赖程序,generate后用visual studio编译安装文档. 你也可以直接下载我编译生成好的文档: OpenCV-3.0.0文档:百度云盘 我的github项目. O…

一.简介:TF-IDF 的改进算法 https://blog.csdn.net/weixin_41090915/article/details/79053584 bm25 是一种用来评价搜索词和文档之间相关性的算法.通俗地说:主要就是计算一个query里面所有词q和文档的相关度,然后再把分数做累加操作. 我们有一个query和一批文档Ds,现在要计算query和每篇文档D之间的相关性分数,我们的做法是,先对query进行切分,得到单词qi,然后单词的分数由3部分组成: 单词qi和D之间的相关性…

RSA 算法 若要生成密钥对,可以从创建名为 p 和 q 的两个大的质数开始. 这两个数相乘,结果称为 n. 因为 p 和 q 都是质数,所以 n 的全部因数为 1. p. q 和 n. 如果仅考虑小于 n 的数,则与 n 为互质数(即与 n 没有公因数)的数的个数等于 (p - 1)(q - 1). 现在,选择一个数 e,它与计算的值为互质数. 则公钥表示为 {e, n}. 若要创建私钥,则必须计算 d,它是满足 (d)(e) mod n = 1 的一个数. 根据 Euclidean 算法,私…

实现文档聚类的总体思想: 将每个文档的关键词提取,形成一个关键词集合N: 将每个文档向量化,可以参看计算余弦相似度那一章: 给定K个聚类中心,使用Kmeans算法处理向量: 分析每个聚类中心的相关文档,可以得出最大的类或者最小的类等: 将已经分好词的文档提取关键词,统计词频: # 计算每个文档的关键词和词频 # 关键词统计和词频统计,以列表形式返回 def Count(resfile): t = {} infile = open(resfile, 'r', encoding='utf-8') i…

前面描述角点检测的时候说到,角点其实也是一种图像特征点,对于一张图像来说,特征点分为三种形式包括边缘,焦点和斑点,在OPENCV中,加上角点检测,总共提供了以下的图像特征点检测方法 FAST SURF ORB BRISK KAZE AKAZE MESR GFTT good feature to tack Bob斑点 STAR AGAST 接下来分别讲述这是一种图像特征检测算法,但是首先,需要了解OPENCV的一种数据结构, KeyPoint结构,该结构的头文件定义如下: class KeyPoi…