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, meanshift, 谱聚类(密度聚类), 层次聚类 kmeans聚类 选取k个类中心,随机选取 计算每个点跟k个类中心的位置 把数据点分配给距离最近的一个类中心 计算新的类中心-对该类中的所有点取均值 类中心数K的选取 K类平均质心的距离加权平均值, 当k=5时的斜率发生变化,我们可以选取5作为分类…

• 不同视角图片之间的映射           • 稳定局部特征点           • 可重复性.显著性           • 抗图片变换           • 外貌变换(亮度.光照)           • 几何变换(平移.选择.尺度) [2]常用于以下: • 图片配准/拼接        • 运动跟踪        • 物体识别        • 机器人导航        • 3D重建 [3]Harris角点 • 一种显著点               • 在任何方向上移动小观察窗,…

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品.转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/29356187 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中,我们一起探讨了Ope…

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/29356187 作者:毛星云(浅墨) 微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本: 2.4.9 本篇文章中,我们一起探讨了OpenCV…

第三讲_图像特征与描述Image Feature Descriptor 概要 特征提取方法 直方图 对图片数据/特征分布的一种统计:对不同量进行直方图统计:可以表示灰度,颜色,梯度,边缘,形状,纹理,局部特征等 灰度直方图:对量化的bin需要人工选择:量化过宽过窄都不好 聚类 混合样本集中内在群组关系 常用方法:Kmeans,EM算法,Mean Shift;谱聚类,层次聚类等 贪心算法,经常陷入局部最优解(非全局最优) K值和初始中心点选择 颜色特征 量化颜色直方图:适用于RGB,HSV等均匀空…

转自:https://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/29356187 先看看程序运行截图:   一.引言:关于兴趣点(interest points) 在图像处理和与计算机视觉领域,兴趣点(interest points),或称作关键点(keypoints).特征点(feature points) 被大量用于解决物体识别,图像识别.图像匹配.视觉跟踪.三维重建等一系列的问题.我们不再观察整幅图,而是选择某些特殊的点,然后对他们进行局部有的放矢…

不管是在识别,配准等应用中,提取图像的特征都是很关键的一环,提取特征是先找出图像的关键点(如角点,边缘点等),然后用描述子来描述这些点,最后整幅图像就可以表示成一个特征向量,特征向量就可以利用在后续识别中. 这个流程在matlab,opencv中都有相应的函数来实现,matlab封装性好,比较简单,只要输入图像和参数,调用函数就能够得到特征,而opencv就稍微复杂点,我们先通过opencv的c++程序来了解这个过程(资料比较好找点),接着通过阅读opencv4android文档来了解提供的AP…

http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8069548 SIFT简介 Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换匹配算法,是由David G. Lowe在1999年(<Object Recognition from Local Scale-Invariant Features>)提出的高效区域检测算法,在2004年(<Distinctive Image Features from Scal…

1.定义特征提取器和描述子提取器: cv::Ptr<cv::FeatureDetector> detector; cv::Ptr<cv::DescriptorExtractor> descriptor; 2.设置提取器的类型(ORB\SIFT\SURF) detector=cv::FeatureDetector::create("ORB"); // 如果使用 sift, surf ,之前要初始化nonfree模块 // cv::initModule_nonfre…

SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)是一种具有尺度不变性和光照不变性的特征描述子,也同时是一套特征提取的理论,首次由D. G. Lowe于2004年以<Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints[J]>发表于IJCV中.开源算法库OpenCV中进行了实现.扩展和使用. 本文主要依据原始论文和网络上相关专业分析,对SIFT特征提取的算法流程进行简单分析.由于涉及到的知识概念较多,本人…

多目标跟踪方法 NOMT 学习与总结 ALFD NOMT MTT 读 'W. Choi, Near-Online Multi-target Tracking with Aggregated Local Flow Descriptor, ICCV,2015'笔记 NOMT这个方法在MOTChallenge2015,MOTChallenge2016库上的结果都算比较好的了,虽然方法比较老了.另外一个显著的特点就是该方法的各种tricks实在是太多,虽没有找到源码,但对作者还真是佩服. 概述 这篇文章…

SIFT简介 Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换匹配算法,是由David G. Lowe在1999年(<Object Recognition from Local Scale-Invariant Features>)提出的高效区域检测算法,在2004年(<Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints>)得以完善. SIFT特征对旋转.尺度缩放.亮度变化等保持不变性…

SIFT的步骤如下: (1) 尺度空间极值检测(Scale-space Extrema Detection) 也就是在多尺度高斯差分(Difference of Gauss)空间中检测极值点(3x3x3 区域极值), 作为候选的关键点(Potential keypoints). (2) 定位关键点(Keypoint Localization),舍弃低对比度关键点和高边缘响应的关键点. 确定候选关键点后,使用泰勒级数展开来精确定位极值点.舍弃亮度值较低(对比度较低)的极值点. 同时由于DoG空间是…

关键点也称为兴趣点,它是2D图像或是3D点云或者曲面模型上,可以通过定义检测标准来获取的具有稳定性,区别性的点集,从技术上来说,关键点的数量相比于原始点云或图像的数据量减小很多,与局部特征描述子结合在一起,组成关键点描述子常用来形成原始数据的表示,而且不失代表性和描述性,从而加快了后续的识别,追踪等对数据的处理了速度,故而,关键点技术成为在2D和3D 信息处理中非常关键的技术 NARF(Normal Aligned Radial Feature)关键点是为了从深度图像中识别物体而提出的,对NAR…

这篇博文主要介绍SIFT算法在提取点云图像关键点时的具体用法. 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform,SIFT)是David Lowe在1999年发表,2004年总结完善.其应用范围包括物体辨识,机器人地图感知与导航.3D模型建立.手势辨识.影像追踪和动作对比.此算法已经申请专利,专利拥有者属于英属哥伦比亚大学.SIFT算法在3D数据上的应用由Flint等在2007年实现.这里所讲的提取点云关键点的算法便是由Flint等人实现的SIFT3D算法.…

论文链接:https://arxiv.org/abs/1904.08189 github:https://github.com/Duankaiwen/CenterNet 摘要 目标检测中,基于关键点的方法经常出现大量不正确的边界框,主要是由于缺乏对相关剪裁区域的额外监督造成的.本文提出一种有效的方法,以最小的资源探索剪裁区域的视觉模式.本文提出的CenterNet是一个单阶段的关键点检测模型.CenterNet通过检测每个目标物看作是一个三个关键点,而不是一对关键点,这样做同时提高了准确率及召回…

(2017-08-13 银河统计) POI(Point of Interest),中文可以翻译为"兴趣点",兴趣点(POI)是地理信息系统中的一个术语,泛指一切可以抽象为点的地理对象,尤其是一些与人们生活密切相关的地理实体,如学校.银行.餐馆.加油站.医院.超市等.每个POI包含四方面信息,名称.类别.经度.纬度.POI(兴趣点)是有分类的,有一级类.二级类甚至更多类,每个分类都有相应的行业的代码和名称对应.方便信息采集的记录和区分. 兴趣点查询是通用搜索引擎发展到一定阶段后,随着用户…

论文连接 网络简介 face++2017年coco keypoint benchmark 数据集冠军的文章,发表于CVPR201 1  提出了一种金字塔型的串接模型,即CPN(cascaded pyramid network),这个模型能够同时兼顾人体关节点的局部信息以及全局信息,结果取得了不错的效果; 2   使用了在线难例挖掘(online hard keypoints mining)的技术,这对于人体姿态估计任务中一些存在遮挡的“hard”的关键点的预测有所帮助: 3   测试阶段考量了s…

下图Github地址:Mask_RCNN       Mask_RCNN_KeyPoints『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合『计算机视觉』Mask…

分类:C#.Android.VS2015.百度地图应用: 创建日期:2016-02-04 一.简介 POI(Point of Interest),中文可以翻译为“兴趣点”.在地理信息系统中,一个POI可以是一栋房子.一个商铺.一个邮筒.一个公交站等. 1.POI检索 百度地图SDK提供三种类型的POI检索:周边检索.区域检索和城市内检索. l 周边检索:以某一点为中心,指定距离为半径,根据用户输入的关键词进行POI检索: l 区域检索:在指定矩形区域内.根据关键词进行POI检索: l 城市内检索…

<SIFT原理与源码分析>系列文章索引:http://www.cnblogs.com/tianyalu/p/5467813.html 由前一步<DoG尺度空间构造>,我们得到了DoG高斯差分金字塔: 如上图的金字塔,高斯尺度空间金字塔中每组有五层不同尺度图像,相邻两层相减得到四层DoG结果.关键点搜索就在这四层DoG图像上寻找局部极值点. DoG局部极值点 寻找DoG极值点时,每一个像素点和它所有的相邻点比较,当其大于(或小于)它的图像域和尺度域的所有相邻点时,即为极值点.如下图所…

分析opencv中keypoint数据结构的相关信息,找到opencv的document(http://docs.opencv.org/java/org/opencv/features2d/KeyPoint.html).可以看到KeyPoint这数据结构中有如下数据结构: angle:角度,表示关键点的方向,通过Lowe大神的论文可以知道,为了保证方向不变形,SIFT算法通过对关键点周围邻域进行梯度运算,求得该点方向.-1为初值. class_id:当要对图片进行分类时,我们可以用class_i…

作者:嫩芽33出处:http://www.cnblogs.com/nenya33/p/6817781.html 版权:本文版权归作者和博客园共有 转载:欢迎转载,但未经作者同意,必须保留此段声明:必须在文章中给出原文连接:否则必究法律责任   这是一篇关于人脸特征点定位(人脸关键点检测)的论文,题目:A Convolution Tree with Deconvolution Branches: Exploiting Geometric Relationships for Single Shot…

NARF(Normal Aligned Radial Feature)关键点是为了从深度图像中识别物体而提出的,对NARF关键点的提取过程有以下要求: a) 提取的过程考虑边缘以及物体表面变化信息在内:b)在不同视角关键点可以被重复探测:c)关键点所在位置有足够的支持区域,可以计算描述子和进行唯一的估计法向量. 其对应的探测步骤如下: (1) 遍历每个深度图像点,通过寻找在近邻区域有深度变化的位置进行边缘检测. (2) 遍历每个深度图像点,根据近邻区域的表面变化决定一测度表面变化的系数,及变化的…

终于来到最激动人心的地图应用场景,将地图上的有价值的兴趣点数据一网打尽,全都收录在自己的数据源中,这个价值有多大,想想都兴奋,无数的商业场景可供挖掘,假如你还无动于衷,那要好好反思下自己做的数据分析的粗浅程度了. POI解读 POI是“Point of Interest”的缩写,中文可以翻译为“兴趣点”.在地理信息系统中,一个POI可以是一栋房子.一个商铺.一个邮筒.一个公交站等. 以上来自百度百科的定义,一个地图,相当于一个数据容器,如果里面只存有简单的经纬度信息,价值度不高,如果这些经纬度的…

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar…

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…

Introduction 这篇文章设计了一种自监督网络框架,能够同时提取特征点的位置以及描述子.相比于patch-based方法,本文提出的算法能够在原始图像提取到像素级精度的特征点的位置及其描述子.本文提出了一种单映性适应(Homographic Adaptation)的策略以增强特征点的复检率以及跨域的实用性(这里跨域指的是synthetic-to-real的能力,网络模型在虚拟数据集上训练完成,同样也可以在真实场景下表现优异的能力). SuperPoint Architecture 1 S…

数据下载链接:数据下载链接 POI是"Point of Interest"的缩写,中文可以翻译为"兴趣点".POI数据会包含各种信息,如前面提到的名称.别名等信息,可以将这些信息看成一个个的标签(tag),而分类是其中最重要的一个tag,在OSM中 "An OSM element should represent a single on-the-ground feature once and only once"作为一个基本规则,一般来说POI数…

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/. 1.背景 目前跟信息采集相关的一个项目提出了这样的一个需求:中国银行等一些部门和政府关系较好,需要在兴趣点搜索时优先显示他们. 我们的兴趣点查询是使用的Lucene进行分词查询的,这涉及到我们要对我们搜索出来的结果进行一次优先级排序.这里,我和大家一起探讨解决此问题的两种方案. 2.字典创立时对字典文档设置优先级 2.1.通过Document的setBoost来建立文…