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…

OpenCV特征点检测------ORB特征 ORB是是ORiented Brief的简称.ORB的描述在下面文章中: Ethan Rublee and Vincent Rabaud and Kurt Konolige and Gary Bradski, ORB: an efcient alternative to SIFT or SURF, ICCV 2011 没有加上链接是因为作者确实还没有放出论文,不过OpenCV2.3RC中已经有了实现,WillowGarage有一个talk也提到了这个…

上面的算法如SIFT.SURF提取到的特征也是非常优秀(有较强的不变性),但是时间消耗依然很大,而在一个系统中,特征提取仅仅是一部分,还要进行诸如配准.提纯.融合等后续算法.这使得实时性不好,降系了统性能. Edward Rosten和Tom Drummond两位大神经过研究,于2006年在<Machine learning for high-speed corner detection>中提出了一种FAST特征点,并在2010年稍作修改后发表了<Features From Accele…

一 原始方法 简介 在局部特征点检测快速发展的时候,人们对于特征的认识也越来越深入,近几年来许多学者提出了许许多多的特征检测算法及其改进算法,在众多的特征提取算法中,不乏涌现出佼佼者. 从最早期的Moravec,到Harris,再到SIFT.SUSAN.GLOH.SURF算法,可以说特征提取算法层出不穷.各种改进算法PCA-SIFT.ICA-SIFT.P-ASURF.R-ASURF.Radon-SIFT等也是搞得如火如荼,不亦乐乎.上面的算法如SIFT.SURF提取到的特征也是非常优秀(有较强的…

        ORB算法 目录(?)[+] 什么是ORB 如何解决旋转不变性 如何解决对噪声敏感的问题 关于尺度不变性 关于计算速度 关于性能 Related posts 什么是ORB 七 4 Year 2011 passionke未分类 ORB是是ORiented Brief的简称.ORB的描述在下面文章中: Ethan Rublee and Vincent Rabaud and Kurt Konolige and Gary Bradski, ORB: an efcient alternat…

1.Harris角点检测 Harris角点检测算法是一个极为简单的角点检测算法,该算法在1988年就被发明了,算法的主要思想是如果像素周围显示存在多于一个方向的边,我们认为该点为兴趣点.基本原理是根据公式: 化简为求解矩阵,最后根据矩阵的特征值判断是否为角点 实现效果: 代码(不用OpenCV): # -*- coding: utf-8 -*- from pylab import * from PIL import Image from numpy import * from scipy.ndi…

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…

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…

学习OpenCV--Surf(特征点篇)&flann 分类: OpenCV特征篇计算机视觉 2012-04-20 21:55 19887人阅读评论(20)收藏举报 检测特征 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…

特征点检测 目标 在本教程中,我们将涉及: 使用 FeatureDetector 接口来发现感兴趣点.特别地: 使用 SurfFeatureDetector 以及它的函数 detect 来实现检测过程 使用函数 drawKeypoints 来绘制检测到的关键点 理论 代码 这个教程的代码如下所示.你还可以从 这个链接下载到源代码 #include <stdio.h> #include <iostream> #include "opencv2/core/core.hpp&q…

#include <stdio.h> #include <iostream> #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/features2d/features2d.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" using namespace cv; void readme(); /** @function main */…

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…

1.FAST(featuresfrom accelerated segment test)算法 http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/7411438 特征点检测和匹配是计算机视觉中一个很有用的技术.在物体检测,视觉跟踪,三维常年关键等领域都有很广泛的应用.很多传统的算法都很耗时,而且特征点检测算法只是很多复杂图像处理里中的第一步,得不偿失.FAST特征点检测是公认的比较快速的特征点检测方法,只利用周围像素比较的信息就可以得到特征点,简…

FAST特征点检测算法由E.Rosten和T.Drummond在2006年在其论文"Machine Learning for High-speed Corner Detection"中首次提出.英文全称是"Features from  Accelerated Segment Test",可以翻译成"基于加速分割测试的特征".从论文名字可以看出FAST是一种高效的特征点(角点)检测算法,基本上可以满足实时检测系统要求,是计算机视觉领域最主流的角点检…

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…

一直想基于传统图像匹配方式做一个融合Demo,也算是对上个阶段学习的一个总结. 由此,便采购了一个摄像头,在此基础上做了实时检测平面目标的特征匹配算法. 代码如下: # coding: utf-8 ''' @author: linxu @contact: 17746071609@163.com @time: 2021-07-26 上午11:54 @desc: 基于特征匹配的实时平面目标检测算法 @Ref: https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutor…

一.关于检测算法 分类器训练: 通过正样本与负样本训练可得到分类器,opencv有编译好的训练Demo,按要求训练即可生成,这里我们直接使用其已经训练好的分类器检测: 检测过程: 检测过程很简单,可以通过两种方式进行检测: 1.缩放图像:根据要检测的人脸尺寸范围对原图进行缩放,然后利用窗口(训练时正样本的尺寸),逐个遍历该尺寸下图像的所有潜在人脸位置,与分类器匹配,若通过每一级强分类器,则为人脸,若不能通过任何一级强分类器,则被判定不是人脸: 2.缩放特征:与缩放图像类似,不同的是缩放图像方式遍…

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…

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…

之前角点检测的时候提到过角点检测的算法,第一个是cornerHarris计算角点,但是这种角点检测算法容易出现聚簇现象以及角点信息有丢失和位置偏移现象,所以后面又提出一种名为 shi_tomasi的角点检测算法,名称goodFeatureToTrack,opencv的feature2D接口集成了这种算法,名称为GFTTDetector,接口如下 Ptr<GFTTDetector> create( int maxCorners=1000, double qualityLevel=0.01, do…

4.3目标检测 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.1目标定位 对象定位localization和目标检测detection 判断图像中的对象是不是汽车--Image classification 图像分类 不仅要判断图片中的物体还要在图片中标记出它的位置--Classification with localization定位分类 当图片中有 多个 对象时,检测出它们并确定出其位置,其相对于图像分类和定位分类来说强调一张图片中有 多个 对象--Detection目标检测…

如何构建与选择异常检测算法中的features 如果我的feature像图1所示的那样的正态分布图的话,我们可以很高兴地将它送入异常检测系统中去构建算法. 如果我的feature像图2那样不是正态分布的话,虽然我们也可以很好的运行算法,但是我们通常会使用一些转换方法,使数据看下来更像高斯分布,这样算法会工作得更好. 给出上图中下面的这个数据集,可以对其进行一个求对数的转换,这样可以得到一个更像高斯分布的图,这样我们就可以评估出u和σ2了. 在octave里面使用hist来画柱状图,默认是10个柱…

目标检测解决的是计算机视觉任务的基本问题:即What objects are where?图像中有什么目标,在哪里?这意味着,我们不仅要用算法判断图片中是不是要检测的目标, 还要在图片中标记出它的位置, 用边框或红色方框把目标圈起来.如下图 目前存在的一些挑战在于:除了计算机视觉任务都存在的不同视角.不同光照条件以及类内差异等之外,还存在目标旋转和尺度变化(如小目标),如何精确的目标定位,密集和遮挡条件下的目标检测,以及如何加快检测速度等. 下图是目标检测的发展历程: 以年为界,目标检测分为传统…

Oriented FAST and Rotated BRIEF www.cnblogs.com/ronny   这篇文章我们将介绍一种新的具有局部不变性的特征 -- ORB特征,从它的名字中可以看出它是对FAST特征点与BREIF特征描述子的一种结合与改进,这个算法是由Ethan Rublee,Vincent Rabaud,Kurt Konolige以及Gary R.Bradski在2011年一篇名为"ORB:An Efficient Alternative to SIFT or SURF&qu…

Features From Accelerated Segment Test 1. FAST算法原理 博客中已经介绍了很多图像特征检测算子,我们可以用LoG或者DoG检测图像中的Blobs(斑点检测),可以根据图像局部的自相关函数来求得Harris角点(Harris角点),后面又提到了两种十分优秀的特征点及它们的描述方法SIFT特征与SURF特征.SURF特征算是为了提高运算效率对SIFT特征的一种近似,虽然在有些实验环境中已经达到了实时,但是我们实践工程应用中,特征点的提取与匹配只是整个应用算…

AdaBoost算法是一种自适应的Boosting算法,基本思想是选取若干弱分类器,组合成强分类器.根据人脸的灰度分布特征,AdaBoost选用了Haar特征[38].AdaBoost分类器的构造过程如图2-4所示. 图2-4  Adaboost分类器的构造过程 1)Haar-like矩形特征 Haar-like矩形特征是根据图像的区域灰度对比特性进行设计的,常用的Haar-like特征[39]如图2-5所示,Haar-like特征值定义为白色区域像素值之和与黑色区域像素值之和的差值. 图2-5…

目标检测是很多计算机视觉任务的基础,不论我们需要实现图像与文字的交互还是需要识别精细类别,它都提供了可靠的信息.本文对目标检测进行了整体回顾,第一部分从RCNN开始介绍基于候选区域的目标检测器,包括Fast R-CNN.Faster R-CNN 和 FPN等.第二部分则重点讨论了包括YOLO.SSD和RetinaNet等在内的单次检测器,它们都是目前最为优秀的方法. 一.基于候选区域的目标检测器 1.1  滑动窗口检测器 自从 AlexNet 获得 ILSVRC 2012 挑战赛冠军后,用 CN…

每当听到有人问“如何入门计算机视觉”这个问题时,其实我内心是拒绝的,为什么呢?因为我们说的计算机视觉的发展史可谓很长了,它的分支很多,而且理论那是错综复杂交相辉映,就好像数学一样,如何学习数学?这问题似乎有点笼统.有点宽泛.所以我都会具体问问你想入门计算机视觉的哪个话题,只有顺着一个话题理论联合实际,才有可能扩展到几个话题. yolo类算法,从开始到现在已经有了3代,我们称之为v1.v2.v3,一路走来,让人能感觉到的是算法的性能在不断的改进,以至于现在成为了开源通用目标检测算法的领头羊(ps:…

区域检测算法-MSERs:最大稳定极值区域 参考书籍——<图像局部不变性特征与描述>王永明.王贵锦著 MSER最大极值稳定区域的提取步骤:1.像素点排序   2.极值区域生成   3.稳定区域判定   4.区域拟合   5.区域归一化 MSER算法介绍:参看博客——http://www.cnblogs.com/frischzenger/p/3334569.html 问题综合: 1.<图像局部不变性特征与描述>P103,分水岭算法的思想是怎么样的? 答:1)分水岭算法步骤和openc…

目标检测(object detection)是计算机视觉中非常具有挑战性的一项工作,一方面它是其他很多后续视觉任务的基础,另一方面目标检测不仅需要预测区域,还要进行分类,因此问题更加复杂.最近的5年使用深度学习方法进行目标检测取得了很大的突破,因此想写一个系列来介绍这些方法.这些比较重要的方法可以分成两条主线,一条是基于区域候选(region proposal)的方法,即通过某种策略选出一部分候选框再进行后续处理,比如RCNN-SPP-Fast RCNN-Faster RCNN-RFCN等:另一…