依旧转载自作者:tornadomeet 出处:http://www.cnblogs.com/tornadomeet 特征点检测学习_2(surf算法) 在上篇博客特征点检测学习_1(sift算法) 中简单介绍了经典的sift算法,sift算法比较稳定,检测到的特征点也比较多,其最大的确定是计算复杂度较高.后面有不少学者对其进行了改进,其中比较出名的就是本文要介绍的surf算法,surf的中文意思为快速鲁棒特征.本文不是专门介绍surf所有理论(最好的理论是作者的论文)的,只是对surf算法进行了…

在上篇博客特征点检测学习_1(sift算法) 中简单介绍了经典的sift算法,sift算法比较稳定,检测到的特征点也比较多,其最大的确定是计算复杂度较高.后面有不少学者对其进行了改进,其中比较出名的就是本文要介绍的surf算法,surf的中文意思为快速鲁棒特征.本文不是专门介绍surf所有理论(最好的理论是作者的论文)的,只是对surf算法进行了下整理,方便以后查阅. 网上有些文章对surf做了介绍,比如: http://wuzizhang.blog.163.com/blog/static/78…

这里承接上一篇文章,继续记录关于继承的那些事儿... NVI(non-Virtual Interface)和strategy模式 NVI模式和strategy模式是两种不同的方法,可以用来替代virtual函数的方法.下面就一个具体任务(随便杜撰的哈)来阐述这三种方法: 任务(胡诌的):在设计游戏时,通常都会有非玩家控制角色(NPC)的野怪或者boss等.某个时刻,用户想查看野怪或者boss的剩余生命值,以此来确定自己的攻击策略,所以,需要在设计野怪或者boss对应的类时,提供一个函数接口,该函…

/* 双键的使用 */ #include <windows.h> LRESULT CALLBACK WndProc(HWND,UINT,WPARAM,LPARAM); int WINAPI WinMain(HINSTANCE hInstance, HINSTANCE hPrevInstance, PSTR szCmdLine, int iCmdShow) { static TCHAR szAppName[] = TEXT ("HelloWin"); HWND hwnd; M…

#include <windows.h> //#define WM_MYMSG (WM_USER +100) LRESULT CALLBACK WndProc(HWND,UINT,WPARAM,LPARAM); int WINAPI WinMain(HINSTANCE hInstance, HINSTANCE hPrevInstance, PSTR szCmdLine, int iCmdShow) { static TCHAR szAppName[] = TEXT ("HelloWi…

1.pycharm部分技巧 1)创建时路径尽量要避免中文2)用滚轮调整编辑器字体大小    1.file->setting...->editor->general 搜索'mouse'    2.找到并打勾“change font size(zoom) with ctrl+Mouse Wheel”    3.ok或apply保存设置    4.“ctrl+鼠标滚轮”就可以调整字体大 3)在代码区域空白处,右击出现菜单,“run”可以直接运行当前的文件4)写代码时,红色波浪线代表语法错误,无…

PCA(主成分分析)算法,主要用于数据降维,保留了数据集中对方差贡献最大的若干个特征来达到简化数据集的目的. 实现数据降维的步骤: 1.将原始数据中的每一个样本用向量表示,把所有样本组合起来构成一个矩阵,通常需对样本矩阵进行处理,得到中性化样本矩阵 2.求样本矩阵的协方差矩阵 3.求协方差矩阵的特征值和特征向量 4.将求出的特征向量按照特征值的大小进行组合形成一个映射矩阵.并根据指定的PCA保留的特征个数取出映射矩阵的前n行或者前n列作为最终的映射矩阵. 5.用映射矩阵对数据进行映射,达到数据降…

Surf特征提取分析 Surf Hessian SIFT 读"H.Bay, T. Tuytelaars, L. V. Gool, SURF:Speed Up Robust Features[J],ECCV,2006"笔记 SURF:Speed Up Robust Features,加速鲁棒特征. 我觉得SURF是SIFT特征的一种近似计算,在相似性能甚至更好性能的同时提高了算法的速度.这些近似体现在 在尺度空间中,使用box filtes与原图像卷积,而不是使用DoG算子 确定关键点方…

图像识别.人脸识别可行的算法有很多.但是作为学习,如果能理清这个问题研究的历程及其主线,会对你深入理解当前研究最新的发展有很多帮助.本文是自己在学习过程中的笔记,大多内容来自于网络,出处请参考最后的引文部分. Sift算法 Sift算法是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子,并于2004年进行了更深入的发展和完善.Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生平移.旋转.仿射变换情况下的匹配问题,具有很强的匹配能力.总体来说,Sift算子具有以下特性: Sift特征是图像的局部特征…

SURF:speed up robust feature,翻译为快速鲁棒特征.首先就其中涉及到的特征点和描述符做一些简单的介绍: 特征点和描述符 特征点分为两类:狭义特征点和广义特征点.狭义特征点的位置本身具有常规的属性意义,比如角点.交叉点等等.而广义特征点是基于区域定义的,它本身的位置不具备特征意义,只代表满足一定特征条件的特征区域的位置.广义特征点可以是某特征区域的任一相对位置.这种特征可以不是物理意义上的特征,只要满足一定的数学描述就可以,因而有时是抽象的.因此,从本质上说,广义特征点可…