图像特征与描述子（直方图，聚类，边缘检测，兴趣点/关键点， Harris角点，斑点（Blob), SIFI, 纹理特征）

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图像特征与描述子（直方图，聚类，边缘检测，兴趣点/关键点， Harris角点，斑点（Blob), SIFI, 纹理特征）

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…

BRIEF特征点描述子

简介 BRIEF是2010年的一篇名为<BRIEF:Binary Robust Independent Elementary Features>的文章中提出,BRIEF是对已检测到的特征点进行描述,它是一种二进制编码的描述子,摈弃了利用区域灰度直方图描述特征点的传统方法,大大的加快了特征描述符建立的速度,同时也极大的降低了特征匹配的时间,是一种非常快速,很有潜力的算法. BRIEF具体算法由于BRIEF仅仅是特征描述子,所以事先要得到特征点的位置,可以利用FAST特征点检测算法或Harris…

第三讲_图像特征与描述Image Feature Descriptor

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…

Brief描述子

一.Brief算法 1.基本原理 BRIEF是2010年的一篇名为<BRIEF:Binary Robust Independent Elementary Features>的文章中提出,Brief为特征描述子,对已检测到的特征点进行描述,是一种二进制编码描述子,摒弃了区域灰度直方图描述特征点的传统方法,加快特征描述子建立速度,降低特征匹配时间.因为需要事先得到特征点的位置,可以利用Fast特征点检测算法或Harris角点检测算法或者SIFT.Surf等算法检测特征点的位置,接下来利用特征点邻域…

[OpenCV-Python] OpenCV 中图像特征提取与描述部分 V (一)

部分 V图像特征提取与描述 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 29 理解图像特征目标本节我会试着帮你理解什么是图像特征,为什么图像特征很重要,为什么角点很重要等.29.1 解释我相信你们大多数人都玩过拼图游戏吧.首先你们拿到一张图片的一堆碎片,要做的就是把这些碎片以正确的方式排列起来从而重建这幅图像.问题是,你怎样做到的呢?如果把你做游戏的原理写成计算机程序,那计算机就也会玩拼图游戏了.如果计算机可以玩拼图,我们就可以给计算机一大堆自然图片,然后就可以让计算机把它拼成一张大图…

（一）ORB描述子提取

ORBSLAM2中使用ORB描述子的方法经典的视觉SLAM系统大体分为两种:其一是基于特征点法的,其二是基于直接法的.那么本文主要就讲特征点法的SLAM. 基于特征点法的视觉SLAM系统典型的有PTAM,ORBSLAM等.本文主要围绕ORBSLAM2的方案来阐述特征点法SLAM,因为ORBSLAM2可以说是特征点法SLAM的巅峰之作.ORBSLAM2采用三个主要线程:跟踪,局部建图和闭环以及一个额外线程:全局BA,该线程只有在闭环时才会触发.值得注意的是,ORBSLAM2中每个模块中都采用OR…

LBP纹理特征[转自]

LBP方法(Local binary patterns)是一个计算机视觉中用于图像特征分类的一个方法.LBP方法在1994年首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和 D. Harwood 提出,用于纹理特征提取.后来LBP方法与HOG特征分类器联合使用,改善了一些数据集[45]上的检测效果. 对LBP特征向量进行提取的步骤如下: 首先将检测窗口划分为16×16的小区域(cell),对于每个cell中的一个像素,将其环形邻域内的B个点(也可以是环形邻域多个点,如下图,使用LBP算…