opencv::AKAZE检测与匹配

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::Brisk检测与匹配

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…

OpenCV绘制检测结果

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…

使用Opencv中matchTemplate模板匹配方法跟踪移动目标

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

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…

OPENCV条形码检测与识别

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

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?…

keras系列︱人脸表情分类与识别：opencv人脸检测+Keras情绪分类（四）

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…

OpenCV——KAZE、AKAZE特征检测、匹配与对象查找

AKAZE是KAZE的加速版特征点查找和绘制:把surf中的surf改成KAZE或AKAZE即可 #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**…

[opencv]KAZE、AKAZE特征检测、匹配与对象查找

AkAZE是KAZE的加速版与SIFT,SUFR比较: 1.更加稳定 2.非线性尺度空间 3.AKAZE速度更加快 4.比较新的算法,只有Opencv新的版本才可以用 AKAZE局部匹配介绍 1.AOS构造尺度空间 2.Hessian矩阵特征点 3.方向指定基于一阶微分图像 4.描述子生成特征点查找和绘制:把surf中的surf改成KAZE或AKAZE即可 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/features2d.hpp&g…

使用OpenCV对图片进行特征点检测和匹配（C++）

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…

OpenCV——Brisk特征检测、匹配与对象查找

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…

使用OpenCV&&C++进行模板匹配.

一:课程介绍 1.1:学习目标学会用imread载入图像,和imshow输出图像. 用nameWindow创建窗口,用createTrackbar加入滚动条和其回调函数的写法. 熟悉OpenCV函数matchTemplate并学会通过该函数实现模板匹配. 学会怎样将一副图片中自己感兴趣的区域标记出来 1.2:什么是模板匹配? 在一副图像中寻找和另一幅图像最相似(匹配)部分的技术. 1.3:案例展示输入有两幅图像一副是 template.jpg 另一幅是 original.jpg .匹配完成的…

OpenCV——ORB特征检测与匹配

原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/S4b1OGjRWX1kktefyHAo8A #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…

OpenCV——SIFT特征检测与匹配

SIFT特征和SURF特征比较比较项目 SIFT SURF 尺度空间极值检测使用高斯滤波器,根据不同尺度的高斯差(DOG)图像寻找局部极值使用方形滤波器,利用海森矩阵的行列式值检测极值,并利用积分图加速运算关键点定位通过邻近信息插补来定位与SIFT类似方向定位通过计算关键点局部邻域的方向直方图,寻找直方图中最大值的方向作为关键点的主方向通过计算特征点周围像素点x,y方向的哈尔小波变换,将x.y方向小波变换的和向量的最大值作为特征点方向特征描述子是关键点邻域高斯图像梯度方向直…

OpenCV——SURF特征检测、匹配与对象查找

SURF原理详解:https://wenku.baidu.com/view/2f1e4d8ef705cc1754270945.html SURF算法工作原理选择图像中的POI(Points of interest) Hessian Matrix 在不同的尺度空间发现关键点,非最大信号压制发现特征点方法.旋转不变性要求生成特征向量 SURF构造函数介绍 C++: SURF::SURF( double hessianThreshold, --阈值检测器使用Hessian的关键点,默认值在 3…

opencv surf特征点匹配拼接源码

http://blog.csdn.net/huixingshao/article/details/42672073 /** * @file SURF_Homography * @brief SURF detector + descriptor + FLANN Matcher + FindHomography * @author A. Huaman */ #include <stdio.h> #include <iostream> #include <cv.h> #inc…

opencv 7 直方图与匹配

图像直方图概述直方图的计算与绘制计算直方图:calcHist()函数找寻最值:minMaxLoc()函数示例程序:绘制H-S直方图 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" using namespace cv; //-----------------------------------[ShowHelpText( )函数]-----------…

OpenCV人形检测Hog

#include "iostream" #include "queue" using namespace std; #include "opencv2/opencv.hpp" #include "Windows.h" #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "…

opencv人脸检测分类器训练小结

这两天在初学目标检测的算法及步骤,其中人脸检测作为最经典的算法,于是进行了重点研究.该算法最重要的是建立人脸检测分类器,因此我用了一天的时间来学习分类器的训练.这方面的资料很多,但是能按照一个资料运行出结果的确实没有找到,因此我总结了自己的训练经验. 目标检测分为三个步骤: 1.样本的创建 2.训练分类器 3.利用训练的分类器进行目标检测第一步:样本的创建 ◆ 样本分两种: 正样本与负样本(也有人翻译成:正例样本和反例样本),其中正样本是指待检目标样本(例如人脸,汽车,鼻子等),负样本…

opencv行人检测里遇到的setSVMDetector()问题

参考了博客http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7841443 后,自己动手后发现了一些问题,博客里提到的一些问题没有解决 ,是关于为什么图像的HOG特征向量debug后是15876的问题.答案是因为原作者的窗口是64*64的,所以维数为9*4*7*7=1764(图像的大小也是64*64,所以图像的特征维数与一个窗口的维数是相同的,compute()里的窗口步进(8,8)也是无效的).而我的图像时64*128大小的,我把窗口也换成 64*…