SIFT特征提取分析（转载）

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SIFT特征提取分析

SIFT特征提取分析 sift 关键点,关键点检测读'D. G. Lowe. Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints[J],IJCV,2004' 笔记关键点是指图像中或者视觉领域中明显区别于其周围区域的地方,这些关键点对于光照,视角相对鲁棒,所以对图像关键点提取特征的好坏直接影响后续分类.识别的精度. 特征描述子就是对关键点提取特征的过程,应该具备可重复性.可区分性.准确性.有效性和鲁棒性. SIFT(Scale-I…

[转]SIFT特征提取分析

SIFT(Scale-invariant feature transform)是一种检测局部特征的算法,该算法通过求一幅图中的特征点(interest points,or corner points)及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配,获得了良好效果,详细解析如下: 算法描述 SIFT特征不只具有尺度不变性,即使改变旋转角度,图像亮度或拍摄视角,仍然能够得到好的检测效果.整个算法分为以下几个部分: 1. 构建尺度空间这是一个初始化操作,尺度空间…

SIFT特征提取分析（转载）

转载自: http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7639681 SIFT(Scale-invariant feature transform)是一种检测局部特征的算法,该算法通过求一幅图中的特征点(interest points,or corner points)及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配,获得了良好效果,详细解析如下: 算法描述 SIFT特征不只具有尺度不变性,即使改变旋转角度…

Surf特征提取分析

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…

3. opencv进行SIFT特征提取

opencv中sift特征提取的步骤使用SiftFeatureDetector的detect方法检测特征存入一个向量里,并使用drawKeypoints在图中标识出来 SiftDescriptorExtractor 的compute方法提取特征描述符,特征描述符是一个矩阵使用匹配器matcher对描述符进行匹配,匹配结果保存由DMatch的组成的向量里设置距离阈值,使得匹配的向量距离小于最小距离的2被才能进入最终的结果,用DrawMatch可以显示代码 // 使用Flann进行特征点匹配…

HOG特征提取分析（转）

背景引言方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)是用于在计算机视觉和图像处理领域,目标检测的特征描述子.该项技术是用来计算图像局部出现的方向梯度次数或信息进行计数.此种方法跟边缘方向直方图.尺度不变特征变换以及形状上下文方法有很多相似.但与它们的不同点是:HOG的计算基于一致空间的密度矩阵来提高准确率.即:在一个网格密集的大小统一的细胞单元上计算,而且为了提高性能,还采用了重叠的局部对比度归一化技术.HoG特征与SVM分类器结合,已经被广泛应用于图…

Graphic32中TBitmap32.TextOut性能分析[转载]

转载:http://blog.csdn.net/avan_lau/article/details/6958497 最近在分析软件中画线效率问题,发现在画一些标志性符号的方法,存在瓶颈,占用较大的时间.而画这些符号的,则最终是调用TBitMap32.TextOut.大致状况如下: TextOutSignWithAngle为画特殊符号方法,中间调用了API:GetObject用于获取LogFont信息,然后填充logFont角度信息,再调用API:CreateFontIndirect,设置创建后的字…

SIFT 特征提取算法总结

原文链接:http://www.cnblogs.com/cfantaisie/archive/2011/06/14/2080917.html 主要步骤 1).尺度空间的生成: 2).检测尺度空间极值点: 3).精确定位极值点: 4).为每个关键点指定方向参数: 5).关键点描述子的生成. L(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff D(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff 关于尺度空间的理解说明:图中的2是必须的,尺度空间是连续的.在 …

EasyUI学习总结(三)——easyloader源码分析(转载)

声明:这一篇文章是转载过来的,转载地址忘记了,原作者如果看到了,希望能够告知一声,我好加上去! easyloader模块是用来加载jquery easyui的js和css文件的,而且它可以分析模块的依赖关系,先加载依赖项.模块加载好了会调用parse模块来解析页面.把class是easyui开头的标签都转化成easyui的控件. 先看Demo1例子,再分析源代码. <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>easyloader…

突变注释工具SnpEff,Annovar,VEP,oncotator比较分析--转载

https://www.jianshu.com/p/6284f57664b9 目前对于variant进行注释的软件主要有4个: Annovar, SnpEff, VEP(variant Effect Predictor), Oncotator, 选择合适的软件注释variants对于下游分析是很关键的, 今天我们来比较下这4种软件在variants 注释上的差异,进而帮助我们选择更合适的注释软件. 首先简要介绍下这4个软件的一些特点: Oncotator: 主要用于癌症特异性突变位点的注释,下面…