Brisk(Binary Robust Invariant Scalable Keypoints)特征介绍 构建尺度空间 特征点检测 FAST9-16寻找特征点 特征点定位 关键点描述子…

检测并绘制特征点: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/xfeatures2d.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace cv::xfeatures2d; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("test.jpg&qu…

AKAZE局部匹配 AKAZE局部匹配介绍 AOS 构造尺度空间 Hessian矩阵特征点检测 方向指定基于一阶微分图像 描述子生成 与SIFT.SUFR比较 更加稳定 非线性尺度空间 AKAZE速度更加快 比较新的算法,只有OpenCV新版本才可以用 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char**…

OpenCV绘制检测结果 opencv  rtcp  timestamp  一.介绍 由于在验证阶段,使用FPGA时我们的算法检测速度很慢,没法直接在主流上进行绘图,否则的话,主流就要等待算法很久才能出图.所以,我们的解决方案是把框推到客户端上,在客户端上进行绘图. 这时,客户端不仅收到图像帧,音频帧,还会收到一个框信息,需要把三者进行同步显示,不能图像.音频.框不匹配.而图像.音频都是通过ffmpeg写入的,不会有问题,而检测算法这边是独立于前面的出图进程,没有通过ffmpeg打包,所以需要使…

模板匹配是一种在图像中定位目标的方法,通过把输入图像在实际图像上逐像素点滑动,计算特征相似性,以此来判断当前滑块图像所在位置是目标图像的概率. 在Opencv中,模板匹配定义了6种相似性对比方式: CV_TM_SQDIFF 平方差匹配法:计算图像像素间的距离之和,最好的匹配是0,值越大,是目标的概率就越低.     CV_TM_CCORR 相关匹配法:一种乘法操作:数值从小到大,匹配概率越来越高.     CV_TM_CCOEFF 相关系数匹配法:从-1到1,匹配概率越来越高.     CV_T…

opencv直线检测在c#.Android和ios下的实现方法 本文为作者原创,未经允许,不得转载 :原文由作者发表在博客园:http://www.cnblogs.com/panxiaochun/p/5512142.html c#实现方法 LineSegment2D[][] lines = rgbRect.HoughLines(10, 150, 10, (Math.PI), 10, 0, 50); for (int i = 0; i < lines[0].Length; i++) { rgbIm…

条形码是当前超市和部分工厂使用比较普遍的物品,产品标识技术,使用摄像头检测一张图片的条形码包含有两个步骤,第一是定位条形码的位置,定位之后剪切出条形码,并且识别出条形码对应的字符串,然后就可以调用网络,数据库等手段快速进行后续处理. 条形码识别要考虑到条形码的特点,本文针对的是条形码在图片中的位置相对垂直,没有各种倾斜的那种条形码,如下图所示 要定位首先要检视这种条形码的特点,这种图像在X方向上的梯度肯定很明显,同时,Y方向的梯度就没这么明显,所以第一步,我们应该将图像的灰度图像分别计算梯度,用…

OpenCV矩形检测 需求:提取图像中的矩形,图像存在污染现象,即矩形区域不是完全规则的矩形. 思路一:轮廓法 OpenCV里提取目标轮廓的函数是findContours,它的输入图像是一幅二值图像,输出的是每一个连通区域的轮廓点的集合:vector<vector<Point>>.外层vector的size代表了图像中轮廓的个数,里面vector的size代表了轮廓上点的个数. 该方法的问题,得到的轮廓并不规则,(1)如何变成规则的长方形?直接取包围盒?(2)斑点状的边缘区域太多?…

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72885715 人脸识别热门,表情识别更加.但是表情识别很难,因为人脸的微表情很多,本节介绍一种比较粗线条的表情分类与识别的办法. Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Application中五款已训练模型.VGG16框架(Sequential式.Model式)解读(二) 3.keras系列︱图像…

背景 最近从不同网站下载了非常多的动漫壁纸,其中有一些内容相同,但是大小.背景颜色.色调.主人公的位置不同(例子如下).正因为如此,基础的均方误差.直方图检测等方法很难识别出这些相似的图片. 思路 OpenCV中有很多用来对特征点进行检测和计算的函数,这些函数能够利用像素点及其周围的灰度检测其是否是图像中的特征点,并计算出它的信息,比如ORB.SIFT.SURF.AKANA.同时OpenCV还有一些利用特征点的信息对特征点进行匹配的算法,比如BF.FLANN.我们可以先把参与匹配的每个图片的特征…