Sift之前的江湖 在Sift横空出世之前,特征点检测与匹配江湖上占据霸主地位的是角点检测家族.先来探究一下角点家族不为人知的恩怨情仇. 角点家族的族长是Moravec在1977年提出的Moravec角点检测算子,它是一种基于灰度方差的角点检测方法,该算子计算图像中某个像素点沿水平.垂直方向上的灰度差异,以确定角点位置,Moravec是第一个角点检测算法,也是角点家族的开山鼻祖. 角点家族的九袋长老是Chris Harris & Mike Stephens在1988年提出的Harris角点检测算…

SIFT算法是一种基于尺度空间的算法.利用SIFT提取出的特征点对旋转.尺度变化.亮度变化具有不变性,对视角变化.仿射变换.噪声也有一定的稳定性. SIFT实现特征的匹配主要包括四个步骤: 提取特征点 计算关特征点的描述子 利用描述子的相似程度对特征点进行匹配 消除误匹配点 1. 提取特征点 构建尺度空间:模拟图像的多尺度特征.经证实,唯一可能的尺度空间核是高斯函数.用L(x,y,σ)表示一幅图像的尺度空间,由可变尺度的高斯函数G(x,y,σ)和图像卷积产生,即,其中,(x,y)表示图像上的点,…

SIFT算法的过程实质是在不同尺度空间上查找特征点(关键点),用128维方向向量的方式对特征点进行描述,最后通过对比描述向量实现目标匹配. 概括起来主要有三大步骤: 1.提取关键点: 2.对关键点附加详细的信息(局部特征)也就是所谓的描述器: 3.通过两方特征点(附带上特征向量的关键点)的两两比较找出相互匹配的若干对特征点,建立物体间的对应关系. Opencv中Sift算子的特征提取是在SiftFeatureDetector类中的detect方法实现的. 特征点描述是在SiftDescripto…

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…

https://www.zhihu.com/question/23371175 我需要把一张照片和训练集中的图片进行匹配.我把一张照片提取特征值并建立kd树,然后把训练集的图片依次读进来,然后把图片的特征点依次放进kd树里面找最近的点,第一个问题就是这2个点的距离,方向之比,长度之比在什么范围内算是匹配的?第二个问题是匹配的特征点与总共的特征点之比达到什么范围就可以认为2幅图片是匹配的?第三个问题是我们是需要找到一幅匹配的图片就结束还是遍历所有图片以后找到最匹配的图片再结束? 关注者 180  …

Surf算法是一把牛刀,我们可以很轻易的从网上或各种Opencv教程里找到Surf的用例,把例程中的代码或贴或敲过来,满心期待的按下F5,当屏幕终于被满屏花花绿绿的小圆点或者N多道连接线条霸占时,内心的民族自豪感油然而生,仿佛屠龙宝刀在手,屁颠屁颠的很开心. 如果对Surf的探究或者使用到此为止,我觉得只是用Surf这把牛刀吓唬了一个小鸡仔,万里长征才刚刚开始第一步,最少有三个问题需要得到解答: 1. 保存特征点信息的keyPoints向量内每个元素包含有哪些内容? 2. 通过comput方法生…

介绍 匹配不同图片的特征是计算机视觉常见的问题. 当所有要匹配的图片很相似的时候(大小,方位),简单的角点检测算子就可以匹配,但是,当你的图片大小,方位不同的时候,你就要用到尺度不变特征变换(scale invariant feature transform). 为什么是SIFT? SIFT算子不仅仅具有尺度不变特性,你可以改变以下的内容,还可以得到很好的结果: scale尺度 rotation旋转 Illumination亮度 Viewpoint视角 下面是一个例子: 我们要查找这些内容: 我…

1. 特征点提取的意义 2.角点 3. Harris角点检測的基本原理 4.Harris角点检測算法的步骤 5.Harris角点提取算法设计 <span style="font-size:18px;">function [ptx,pty] = HarrisPoints(ImgIn,threshold) % Harris角点提取算法 %计算图像亮度f(x,y)在点(x,y)处的梯度----------------------------------------- fx = […

目录 django请求生命周期流程图 1.Django请求的生命周期的含义 2.Django请求的生命周期图解及流程 3.Django的请求生命周期(分布解析) 路由层 1.路由匹配 2.path转换器 3.re_path正则匹配 4.正则匹配之无名分组 5.正则匹配之有名分组 6.django版本区别 反向解析 1.什么是反向解析 2.反向解析概念 3.反向解析路由配置 4.前后端反向解析 5.无名有名反向解析 路由分发 1.总路由配置 名称空间 解决 方式一:名称空间 解决 方式二:起别名…

SIFT特征点相对于ORB计算速度较慢,在没有GPU加速情况下,无法满足视觉里程计的实时性要求,或者无法运行在手机平台上,但是效果更好,精度更高.在应用时可以择优选取,了解其本质原理的动机是为了自己使用时,可以对其进行修改,针对自己的应用场景优化算法. 有足够的时间,可以去看D. Lowe的论文,理解起来更透彻． 1. 用高斯核构建尺度空间 对于构建的高斯金字塔,金字塔每层多张图像合称为一组(Octave),每组有多张(也叫层Interval)图像.通常高斯金字塔最底层为原始图像第0组,octa…