SIFT.HOG.LBP,这三者都属于局部特征. 一.三者原理上的区别 1.SIFT:Scale-Invariant Feature Taransform,尺度不变特征变换. 尺度空间的极值检测:搜索所有尺度空间上的图像,通过高斯微分函数来识别潜在的对尺度和旋转鲁棒性较强的点. 特征点定位:在每个候选位置上,通过一个拟合精细模型(尺度空间DoG函数进行曲线拟合)来确定位置尺度,关键点的选取依据他们的稳定程度. 特征方向赋值:基于图像局部的梯度方向,分配给每个关键点位置一个或多个方向,后续的所有操

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.

最近日本推出的反美颜应用Primo可能让感到不胜惶恐.其实,这样反人类的应用,你也能写出,不过必须了解的一些技术,就是计算机视觉.目前,计算机视觉库包括FastCV.OpenCV.JavaCV等. 相对来讲,OpenCV是一个较为成熟的视觉库,它包含了Harris.SURF.SIFT.FAST等算法,支持面向对象的C++ API,并可针对不同硬件进行优化,比如台式机.移动设备等. JavaCV则是封装了OpenCV.libdc1394.OpenKinect.videoInput和ARToolKi

转自 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674 ,感谢july的辛勤劳动 前言 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:http://weibo.com/1580904460/z1PosdcKj:2.神经网络:http://weibo.com/1580904460/yBmhfrOGl:3.编程艺术第28章:http://weibo.com/1580904460/z4ZGFiDcY.你看到,blog内

转自 http://blog.csdn.net/likika2012/article/details/39619687 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:2.神经网络:3.编程艺术第28章.你看到,blog内的文章与你于别处所见的任何都不同.于是,等啊等,等一台电脑,只好等待..”.得益于田,借了我一台电脑(借他电脑的时候,我连表示感谢,他说“能找到工作全靠你的博客,这点儿小忙还说,不地道”,有的时候,稍许感受到受人信任也是一种压力,愿我不辜负大家对我的信任

转载自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674/ 从K近邻算法.距离度量谈到KD树.SIFT+BBF算法 前言 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:2.神经网络:3.编程艺术第28章.你看到,blog内的文章与你于别处所见的任何都不同.于是,等啊等,等一台电脑,只好等待..”.得益于田,借了我一台电脑(借他电脑的时候,我连表示感谢,他说“能找到工作全靠你的博客,这点儿小忙还说,不地道”,有的时

原文链接:http://blog.csdn.net/myarrow/article/details/51878004 1. 基本概念 1)CNN:Convolutional Neural Networks 2)FC:Fully Connected 3)IoU:Intersection over Union (IoU的值定义:Region Proposal与Ground Truth的窗口的交集比并集的比值,如果IoU低于0.5,那么相当于目标还是没有检测到) 4)ICCV:Internationa

牛人主页(主页有很多论文代码) Serge Belongie at UC San Diego Antonio Torralba at MIT Alexei Ffros at CMU Ce Liu at Microsoft Research New England Vittorio Ferrari at Univ.of Edinburgh Kristen Grauman at UT Austin Devi Parikh at  TTI-Chicago (Marr Prize at ICCV2011

catalog . 简介 . Ext2文件系统 . Ext3文件系统 . 小结 1. 简介 VFS虚拟文件系统接口和数据结构构成了一个框架,各个文件系统的实现都必须在框架内运转,但这并不要求每个文件系统在持久存储其内容的块设备上组织文件时,都需要采用同样的思想.方法和概念,与此相反,Linux支持多种文件系统概念即使由于虚拟文件系统的存在,使得这些文件系统从用户空间和内核空间都可以通过相同的接口访问,我们接下里重点讨论Ext2/3文件系统,它们已经说明了文件系统开发中的关键概念Ext2/3的特征

转自:C语言字符串操作函数 - strcpy.strcmp.strcat.反转.回文 C++常用库函数atoi,itoa,strcpy,strcmp的实现 作者:jcsu C语言字符串操作函数 1. 字符串反转 - strRev2. 字符串复制 - strcpy3. 字符串转化为整数 - atoi4. 字符串求长 - strlen5. 字符串连接 - strcat6. 字符串比较 - strcmp7. 计算字符串中的元音字符个数8. 判断一个字符串是否是回文1. 写一个函数实现字符串反转 版本1

爬取知乎大v张佳玮的文章“标题”.“摘要”.“链接”,并存储到本地文件 # 爬取知乎大v张佳玮的文章“标题”.“摘要”.“链接”,并存储到本地文件 # URL https://www.zhihu.com/people/zhang-jia-wei/posts import requests import time import openpyxl import csv headers = { 'accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application

前言 传统数据库遇到的问题,数据量很大的时候无法存储:没有很好的备份机制:数据达到一定数量开始缓慢,很大的话基本无法支撑:因此我们需要探究更加合适的数据库来支撑我们的业务. HBase 什么是HBase Hbase(Hadoop Database)是建立在HDFS之上的分布式.面向列的NoSQL的数据库系统. HBase特点 优点: 海量存储:适合存储PB级别的海量数据,采用廉价PC存储的情况下,能在几十到百毫秒内返回数据. 列式存储(半结构化或非结构化数据):即列族存储,对于数据结构字段不够确

opencv2中SurfFeatureDetector.SurfDescriptorExtractor.BruteForceMatcher在opencv3中发生了改变.具体如何完成特征点匹配呢?示例如下: //寻找关键点 int minHessian = 700; Ptr<SURF>detector = SURF::create(minHessian); detector->detect( srcImage1, keyPoint1 ); detector->detect( srcI

堆: ①堆通常是一个可以被看做一棵树的数组对象.堆总是满足下列性质: ·堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值: ·堆总是一棵完全二叉树.将根节点最大的堆叫做最大堆或大根堆,根节点最小的堆叫做最小堆或小根堆.常见的堆有二叉堆.斐波那契堆等. ②堆是在程序运行时,而不是在程序编译时,申请某个大小的内存空间.即动态分配内存,对其访问和对一般内存的访问没有区别. ③堆是应用程序在运行的时候请求操作系统分配给自己内存,一般是申请/给予的过程. ④堆是指程序运行时申请的动态内存,而栈只是指一种使用

如果要得到pose视图,除非有精密的测量方法,否则进行大量的样本采集时很耗时耗力的.可以采取一些取巧的方法,正如A Survey on Partial of 3d shapes,描述的,可以利用已得到的3D模型,利用投影的方法 (page10-透视投影或者正射投影),自动得到精确的3D单向视图. 其中的遇到了好几个难题:透视投影的视角问题:单侧面的曲面补全问题(曲面插值问题):pose特征的描述性问题. 一篇文章看完视觉及相关通略. 先普及一下基础知识: 一:图像处理.计算机图形学.计算机视觉和

RCNN系列.Fast-RCNN.Faster-RCNN.R-FCN检测模型对比 一．RCNN 问题一:速度 经典的目标检测算法使用滑动窗法依次判断所有可能的区域.本文则预先提取一系列较可能是物体的候选区域,之后仅在这些候选区域上提取特征,进行判断. 问题二:训练集 经典的目标检测算法在区域中提取人工设定的特征(Haar,HOG).本文则需要训练深度网络进行特征提取.可供使用的有两个数据库: 一个较大的识别库(ImageNet ILSVC 2012):标定每张图片中物体的类别.一千万图像,100

Array 是javascript中经常用到的数据类型.javascript 的数组其他语言中数组的最大的区别是其每个数组项都可以保存任何类型的数据.本文主要讨论javascript中数组的声明.转换.排序.合并.迭代等等基本操作. 原文:http://www.cnblogs.com/kelsen/p/4850274.html 创建数组和数组检测 1.使用Array构造函数 创建数组. //创建一个空数组 var cars = new Array(); //创建一个指定长度的数组 var car

vmware里面的名词 vSphere.vCenter Server.ESXI.vSphere Client vSphere.vCenter Server.ESXI.vSphere Client VSphere包含很多产品组件,是vmware虚拟化的平台ESXI实际就是一个Linux操作系统,就是一个宿主机,用户不是root,而是admin,并且需要服务器支持硬件虚拟化 多台ESXI主机组成集群,多个集群组成一个数据中心,Vcenter既可以管理集群,也可以管理数据中心 vCenter Serv

摘要 面向对象设计(OOD)有助于我们开发出高性能.易扩展以及易复用的程序.其中,OOD有一个重要的思想那就是依赖倒置原则(DIP),并由此引申出IoC.DI以及Ioc容器等概念.通过本文我们将一起学习这些概念,并理清他们之间微妙的关系. 目录 前言 依赖倒置原则(DIP) 控制反转(IoC) 依赖注入(DI) IoC容器 总结 前言 对于大部分小菜来说,当听到大牛们高谈DIP.IoC.DI以及IoC容器等名词时,有没有瞬间石化的感觉?其实,这些“高大上”的名词,理解起来也并不是那么的难,关键在

刚过去的周五(3-14)例行地主持了技术会议,主题正好是<UI层的设计模式——从Script.Code Behind到MVC.MVP.MVVM>,是前一天晚上才定的,中午花了半小时准备了下就开讲了. 今天看到了大家在为MVVM knockout.js友(ji)好(lie)地交流,所以就整理下然后更扩展地分享. 主要目的也不是为了争论,毕竟只是正巧主题相近,原本的打算也就是一次技术分享并且记录下来. 那么我们就按照大致的历史进程将这些概念进行划分: Script Code Blocks.Code