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

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

目录: 前言 1.高斯尺度空间GSS 2.高斯差分DOG 用DoG检测特征点 GSS尺度选择 3.图像金字塔建立 用前一个octave中的倒数第三幅图像生成下一octave中的第一幅图像 每层octave为什么生成s+3幅图像 4.高斯核性质在SIFT中的应用 5.除去不好的特征点 6.给特征点赋值一个128维方向参数 7.根据SIFT进行Match 8.补充 前言 SIFT算子是一种检测局部特征的算法,通过求一幅图中的特征点及其有关尺寸scale和方向orientation的描述子得到特征,进

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

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

今天的计算机视觉课老师讲了不少内容,不过都是大概讲了下,我先记录下,细讲等以后再补充. SIFT特征: 尺度不变性:用不同参数的高斯函数作用于图像(相当于对图像进行模糊,得到不同尺度的图像),用得到的图像作差,找极值(相 当于穷举不同尺度空间的图像,找其特征点,在不同尺度下,都在极值范围之内,故能满足尺度不变性. 然后要找到极值点的位置,对其进行定位. 然后对极值进行描述. 旋转不变性:用梯度方向来表示极值点的方向,定义主方向能保证旋转不变性. 光照不变性 SIFT的特征点检测是在DOG图像上进

上一节中,我们介绍了Harris角点检测.角点在图像旋转的情况下也可以检测到,但是如果减小(或者增加)图像的大小,可能会丢失图像的某些部分,甚至导致检测到的角点发生改变.这样的损失现象需要一种与图像比例无关的角点检测方法来解决.尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)可以解决这个问题.我们使用一个变换来进行特征变换,并且该变换会对不同的图像尺度输出相同的结果. 到底什么是SIFT算法?通俗一点说,SIFT算法利用DoG(差分高斯)来提取关键

转自:https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52561656 一. 图像金字塔 图像金字塔是一种以多分辨率来解释图像的结构,通过对原始图像进行多尺度像素采样的方式,生成N个不同分辨率的图像.把具有最高级别分辨率的图像放在底部,以金字塔形状排列,往上是一系列像素(尺寸)逐渐降低的图像,一直到金字塔的顶部只包含一个像素点的图像,这就构成了传统意义上的图像金字塔. 获得图像金字塔一般包括二个步骤: 1. 利用低通滤波器平滑图像 2. 对平滑图像进行抽样

SIFT :scale invariant feature transform HOG:histogram of oriented gradients 这两种方法都是基于图像中梯度的方向直方图的特征提取方法. 1. SIFT 特征  实现方法: SIFT 特征通常与使用SIFT检测器得到的感兴趣点一起使用.这些感兴趣点与一个特定的方向和尺度(scale)相关联.通常是在对一个图像中的方形区域通过相应的方向和尺度变换后,再计算该区域的SIFT特征. 首先计算梯度方向和幅值(使用Canny边缘算子在

http://blog.csdn.net/cy513/article/details/4414352 SURF算法是SIFT算法的加速版,OpenCV的SURF算法在适中的条件下完成两幅图像中物体的匹配基本实现了实时处理,其快速的基础实际上只有一个——积分图像haar求导,对于它们其他方面的不同可以参考本blog的另外一篇关于SIFT的文章. 不论科研还是应用上都希望可以和人类的视觉一样通过程序自动找出两幅图像里面相同的景物,并且建立它们之间的对应,前几年才被提出的SIFT(尺度不变特征)算法提

基于古老的Marr视觉理论,视觉识别和场景重建的基础即第一阶段为局部显著性探测.探测到的主要特征为直觉上可刺激底层视觉的局部显著性--特征点.特征线.特征块. SalientDetection 已经好就没有复习过了,DNN在识别领域的超常表现在各个公司得到快速应用,在ML上耗了太多时间,求职时被CV的知识点虐死... 点探测总结(SIft.PCA-SIft.Surf.GLOH.Brief.Brisk.ORB.Freak) 特征点寻找的准则之一是算法的通用准则-泛化性能,即在一个场景中中适用,在另

SIFT特征提取: 角点检测: Morvavec角点检测算子: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 Harris角点检测算子:不止考察水平,垂直4个方向上的灰度差异,而是考察了所有方向上的灰度差异,并且具有旋转不变性和部分放射变换的稳定性. Shi-Tomasi角点检测算子:通过考察自相关矩阵M的两个特征值中的较小者来确定角点,大部分情况下,有比Harris更好的检测效果. FAST算子:通过考察像素点与其邻域内16个像素点的差异来确

Canny算子是John Canny在1986年提出的,那年老大爷才28岁,该文章发表在PAMI顶级期刊上的(1986. A computational approach to edge detection. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 8, 1986, pp. 679-698).老大爷目前在加州伯克利做machine learning,80-90年代视觉都是图像处理,现在做视觉都是机器

/*********************************************************************************************************** .....从前,一种叫WALL-E的小机器人被送往地球清除垃圾,但WALL-E并不适合地球的环境,大批量地来也大批量地坏,最后只剩下WALL Tang还在日复一日的按照程序收拾废品.就这么过了几百年,仅存的WALL Tang还在垃圾堆里淘到不少人造宝贝,它也开始有了自我意识,懂得什

一般情况下,我们通过C++/Matlab/Python等语言进行实现K-means算法,结合近期我刚刚学的C++,先从C++实现谈起,C++里面我们一般采用的是OpenCV库中写好的K-means函数,即cvKmeans2,首先来看函数原型: 从OpenCV manual看到的是:     int cvKMeans2(const CvArr* samples, int nclusters,  CvArr* labels, CvTermCriteria termcrit,  int attempt

在深度学习在图像识别任务上大放异彩之前,词袋模型Bag of Features一直是各类比赛的首选方法.首先我们先来回顾一下PASCAL VOC竞赛历年来的最好成绩来介绍物体分类算法的发展. 从上表我们可以发现,在2012年之前,词袋模型是VOC竞赛分类算法的基本框架,几乎所有算法都是基于词袋模型的,可以这么说,词袋模型在图像分类中统治了很多年.虽然现在深度学习在图像识别任务中的效果更胜一筹,但是我们也不要忘记在10年前,Bag of Features的框架曾经也引领过一个时代.那这篇文章就是要

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

图像识别.人脸识别可行的算法有很多.但是作为学习,如果能理清这个问题研究的历程及其主线,会对你深入理解当前研究最新的发展有很多帮助.本文是自己在学习过程中的笔记,大多内容来自于网络,出处请参考最后的引文部分. Sift算法 Sift算法是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子,并于2004年进行了更深入的发展和完善.Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生平移.旋转.仿射变换情况下的匹配问题,具有很强的匹配能力.总体来说,Sift算子具有以下特性: Sift特征是图像的局部特征

airTest是国内网易自研的一套基于图像识别进行UI自动化测试的框架,目前已经可以支持andriod,ios,web端的UI测试,在google开发者大会上得到了google的高度认可. 最近在学习使用这个框架,首先来了解下他的原理 一. airTest框架的构成 airTest        ---这里指的是airTest核心源代码 airTestIDE  ---集成的开发环境,可以快速开发airTest脚本 (注意它自带了python 3.X版本,不能直接使用本地的python库) Poc