Speeded Up Robust Features(SURF,加速稳健特征),是一种稳健的局部特征点检测和描述算法.最初由Herbert Bay发表在2006年的欧洲计算机视觉国际会议(Europen Conference on Computer Vision,ECCV)上,并在2008年正式发表在Computer Vision and Image Understanding期刊上. Surf是对David Lowe在1999年提出的Sift算法的改进,提升了算法的执行效率,为算法在实时计算机…

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…

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…

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 前言 特征点检测广泛应用到目标匹配,目标跟踪,三维重建等应用中,在进行目标建模时会对图像进行目标特征的提取,常用的有颜色,角点,特征点,轮廓,纹理等特征.而下面学习常用的特征点检测. 总结一下提取特征点的作用: 1,运动目标跟踪 2,物体识别 3,图像配准 4,全景图像拼接 5,三维重建 而一种重要的点…

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…

前面描述角点检测的时候说到,角点其实也是一种图像特征点,对于一张图像来说,特征点分为三种形式包括边缘,焦点和斑点,在OPENCV中,加上角点检测,总共提供了以下的图像特征点检测方法 FAST SURF ORB BRISK KAZE AKAZE MESR GFTT good feature to tack Bob斑点 STAR AGAST 接下来分别讲述这是一种图像特征检测算法,但是首先,需要了解OPENCV的一种数据结构, KeyPoint结构,该结构的头文件定义如下: class KeyPoi…

最终效果: 其实这个小功能非常有用,甚至加上只有给人感觉好像人脸检测,目标检测直接成了demo了,主要代码如下: // localize the object std::vector<Point2f> obj; std::vector<Point2f> scene; for (size_t i = 0; i < good_matches.size(); ++i) { // get the keypoints from the good matches obj.push_bac…

识别算法概述: SIFT/SURF基于灰度图, 一.首先建立图像金字塔,形成三维的图像空间,通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值,然后进行在极值点周围26个点进行NMS,从而得到粗略的特征点,再使用二次插值法得到精确特征点所在的层(尺度),即完成了尺度不变. 二.在特征点选取一个与尺度相应的邻域,求出主方向,其中SIFT采用在一个正方形邻域内统计所有点的梯度方向,找到占80%以上的方向作为主方向:而SURF则选择圆形邻域,并且使用活动扇形的方法求出特征点主方向,以主方向对齐即完成旋转不变…

Surf(Speed Up Robust Feature) Surf算法的原理                                                                           1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间 其实surf构造的金字塔图像与sift有很大不同,就是因为这些不同才加快了其检测的速度.Sift采用的是DOG图像,而surf采用的是Hessian矩阵行列式近似值图像.Hessian矩阵是Surf算法的核心,为了方便运算…

一.简介 二.opencv中的SURF算法接口 三.特征点匹配方法 四.代码 1.特征点提取 #include "opencv2/opencv.hpp" #include <opencv2/nonfree/nonfree.hpp> #include <vector> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; void main() { Mat srcImg1 = imrea…