git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision DoG和SIFT特征提取与描述 # coding:utf-8 import cv2 # 读取图片 img = cv2.imread("../data/walez1.jpg") # 转为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 创建一个sift对象 并计算灰度图像 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_creat

目录 sift sift特征简介 sift特征提取步骤 surf surf特征简介 surf特征提取步骤 orb orb特征简介 orb特征提取算法 代码实现 特征提取 特征匹配 附录 sift sift特征简介 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征,即尺度不变特征变换,是一种计算机视觉的特征提取算法,用来侦测与描述图像中的局部性特征. 实质上,它是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点),并计算出关键点的方向.SIFT所查找到的关键点是一些十分突出.

使用FLANN进行特征点匹配 目标 在本教程中我们将涉及以下内容: 使用 FlannBasedMatcher 接口以及函数 FLANN 实现快速高效匹配( 快速最近邻逼近搜索函数库(Fast Approximate Nearest Neighbor Search Library) ) 理论 代码 这个教程的源代码如下所示.你还可以从 以下链接下载得到源代码 #include <stdio.h> #include <iostream> #include "opencv2/c

import cv2 as cv import numpy as np # def draw_keypoints(img, keypoints): # for kp in keypoints: # x, y = kp.pt # cv.circle(img, (int(x), int(y)), 2, (0, 255, 0)) # 两张键盘图片,用于特征匹配 img1 = cv.imread('../images/keyboard1.jpg') img2 = cv.imread('../images

现在的手游基本都是重复操作,一个动作要等好久,结束之后继续另一个动作.很麻烦,所以动起了自己写一个游戏辅助的心思. 这个辅助本身没什么难度,就是通过不断的截图,然后从这个截图中找出预先截好的能代表相应动作的按钮或者触发条件. 找到之后获取该子区域的左上角坐标,然后通过windows API调用鼠标或者键盘做操作就行了. 这里面最难的也就是找图了,因为要精准找图,而且最好能适应不同的分辨率下找图,所以在模板匹配的基础上,就有了SIFT和SURF的特征点找图方式. 在写的过程中查找资料,大都是C++

include头文件中有slamBase.h # pragma once // 各种头文件 // C++标准库 #include <fstream> #include <vector> using namespace std; // OpenCV #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> //PCL #include <pcl/io/pcd_io.h&

#include "opencv2/core/core.hpp" #include "highgui.h" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/features2d/features2d.hpp" #include "opencv2/nonfree/nonfree.hpp" #include "opencv2/legac

DMatch struct CV_EXPORTS_W_SIMPLE DMatch { CV_WRAP DMatch() : queryIdx(-), trainIdx(-), imgIdx(-), distance(FLT_MAX) {} CV_WRAP DMatch( int _queryIdx, int _trainIdx, float _distance ) : queryIdx(_queryIdx), trainIdx(_trainIdx), imgIdx(-), distance(_d

The dog task Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K Total Submissions: 2559   Accepted: 1038   Special Judge Description Hunter Bob often walks with his dog Ralph. Bob walks with a constant speed and his route is a polygonal line (possibly self-in

http://blog.csdn.net/huixingshao/article/details/42672073 /** * @file SURF_Homography * @brief SURF detector + descriptor + FLANN Matcher + FindHomography * @author A. Huaman */ #include <stdio.h> #include <iostream> #include <cv.h> #inc

配置文件 在进入正题之前先做一些铺垫,在openvslam中,配置文件是必须要正确的以.yaml格式提供,通常需要指明使用的相机模型,ORB特征检测参数,跟踪参数等. #==============# # Camera Model # #==============# Camera.name: "EuRoC monocular" Camera.setup: "monocular" Camera.model: "perspective" # 相机内

题意:每个人有喜欢的猫和不喜欢的狗.留下他喜欢的猫他就高心,否则不高心.问最后最多有几个人高心. 思路:二分图求最大匹配 #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<iostream> #include<cstdlib> #include<string> #include<cmath> #include<vector> #def

1 题干内容 请实现一个函数用来匹配包括.和*的正则表达式.模式中的字符.表示任意一个字符,而*表示它前面的字符可以出现任意次(包含0次). 在本题中,匹配是指字符串的所有字符匹配整个模式. 例如,字符串aaa与模式a.a和ab*ac*a匹配,但是与aa.a和ab*a均不匹配. 2 题意解析 "匹配"是指完全匹配,即aaa与aaaa不匹配,只有aaa与aaa才能说是匹配. b*可以理解是''"也可以是"bbbbbb*",例如ab*ac*a可以理解为&quo

SIFT算法中,在DoG空间找到极值点后,需要对极值点进行修正,本文主要详细的讲解一下为什么需要修正,以及如何对极值点进行修正. 下图演示了二维函数离散空间得到的极值点与连续空间的极值点之间的差别 利用已知的离散空间点插值得到连续空间极值点的方法叫做子像元插值. 首先来看一个一维函数插值的例子(如图): 这个图中,我们清晰的看到,离散空间的极值点和连续空间的极值点并不是同一个点 我们对函数f(x)使用泰勒级数,将其展开为: 注:此处说一下离散空间的一阶导和二阶导的求法: 然后对f(x)求导,可以

#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 */

特征匹配(Feature Match)是计算机视觉中很多应用的基础,比如说图像配准,摄像机跟踪,三维重建,物体识别,人脸识别,所以花一些时间去深入理解这个概念是不为过的.本文希望通过一种通俗易懂的方式来阐述特征匹配这个过程,以及在过程中遇到的一些问题. 首先我通过几张图片来指出什么是特征匹配,以及特征匹配的过程. 图像一:彩色圆圈为图像的特征点 图像二: 图像一与图像二的匹配: 概念理解:什么是特征,什么是特征描述,什么是特征匹配 假设这样的一个场景,小白和小黑都在看一个图片,但是他们想知道他们

SLAM 主要分为两个部分:前端和后端,前端也就是视觉里程计(VO),它根据相邻图像的信息粗略的估计出相机的运动,给后端提供较好的初始值.VO的实现方法可以根据是否需要提取特征分为两类:基于特征点的方法,不使用特征点的直接方法. 基于特征点的VO运行稳定,对光照.动态物体不敏感. 图像特征点的提取和匹配是计算机视觉中的一个基本问题,在视觉SLAM中就需要首先找到相邻图像对应点的组合,根据这些匹配的点对计算出相机的位姿(相对初始位置,相机的旋转和平移). 本文对这段时间对特征点的学习做一个总结,主

SLAM 主要分为两个部分:前端和后端,前端也就是视觉里程计(VO),它根据相邻图像的信息粗略的估计出相机的运动,给后端提供较好的初始值.VO的实现方法可以根据是否需要提取特征分为两类:基于特征点的方法,不使用特征点的直接方法. 基于特征点的VO运行稳定,对光照.动态物体不敏感. 图像特征点的提取和匹配是计算机视觉中的一个基本问题,在视觉SLAM中就需要首先找到相邻图像对应点的组合,根据这些匹配的点对计算出相机的位姿(相对初始位置,相机的旋转和平移). 本文对这段时间对特征点的学习做一个总结,主

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,

相关: KD树+BBF算法解析 SURF原理与源代码解析 SIFT的原理已经有非常多大牛的博客上做了解析,本文重点将以Rob Hess等人用C实现的代码做解析,结合代码SIFT原理会更easy理解.一些难理解点的用了☆标注. 欢迎大家批评指正. 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/47377611 SIFT(Scale-invariant feature transform)即尺度不变特征转换,提取的局部特征点具有

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