Haar特征介绍(Haar Like Features) 高类间变异性 低类内变异性 局部强度差 不同尺度 计算效率高 这些所谓的特征不就是一堆堆带条纹的矩形么,到底是干什么用的?我这样给出解释,将上面的任意一个矩形放到人脸区域上,然后,将白色区域的像素和减去黑色区域的像素和,得到的值我们暂且称之为人脸特征值,如果你把这个矩形放到一个非人脸区域,那么计算出的特征值应该和人脸特征值是不一样的,而且越不一样越好,所以这些方块的目的就是把人脸特征量化,以区分人脸和非人脸. 为了增加区分度,可

图像特征描述 什么是图像特征 可以表达图像中对象的主要信息.并且以此为依据可以从其它未知图像中检测出相似或者相同对象 常见的图像特征 常见的图像特征  边缘  角点  纹理 图像特征描述  描述子生成 提取方法 特征提取与描述  SIFT  SURF  HOG  Haar  LBP  KAZE  AKAZE  BRISK DDM  Detection  Description  Matching

opencv中sift特征提取的步骤 使用SiftFeatureDetector的detect方法检测特征存入一个向量里,并使用drawKeypoints在图中标识出来 SiftDescriptorExtractor 的compute方法提取特征描述符,特征描述符是一个矩阵 使用匹配器matcher对描述符进行匹配,匹配结果保存由DMatch的组成的向量里 设置距离阈值,使得匹配的向量距离小于最小距离的2被才能进入最终的结果,用DrawMatch可以显示 代码 // 使用Flann进行特征点匹配

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念.它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征.特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点.连续的曲线或者连续的区域. 特征的定义  至今为止特征没有万能和精确的定义.特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定.特征是一个数字图像中"有趣"的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点.因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定.因此特征提取最重要的一个特性是"可重复性":同一

部分 V图像特征提取与描述 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 29 理解图像特征 目标本节我会试着帮你理解什么是图像特征,为什么图像特征很重要,为什么角点很重要等.29.1 解释 我相信你们大多数人都玩过拼图游戏吧.首先你们拿到一张图片的一堆碎片,要做的就是把这些碎片以正确的方式排列起来从而重建这幅图像.问题是,你怎样做到的呢?如果把你做游戏的原理写成计算机程序,那计算机就也会玩拼图游戏了.如果计算机可以玩拼图,我们就可以给计算机一大堆自然图片,然后就可以让计算机把它拼成一张大图

部分 V图像特征提取与描述 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 34 角点检测的 FAST 算法 目标 • 理解 FAST 算法的基础 • 使用 OpenCV 中的 FAST 算法相关函数进行角点检测原理 我们前面学习了几个特征检测器,它们大多数效果都很好.但是从实时处理的角度来看,这些算法都不够快.一个最好例子就是 SLAM(同步定位与地图构建),移动机器人,它们的计算资源非常有限.为了解决这个问题,Edward_Rosten 和 Tom_Drummond 在 2006 年提出里

https://blog.csdn.net/shadow_guo/article/details/44312691 基于SURF特征提取和金字塔LK光流法的单目视觉三维重建 1. 单目视觉三维重建问题 在前面的文章中,笔者用SIFT提取特征后用radio测试剔除了匹配中异常的特征点,然后根据匹配合格的特征点计算基础矩阵和本征矩阵,对本征矩阵SVD分解来估计和构造透视矩阵,根据透视矩阵和齐次坐标变换后的特征点三角化获得特征点在三维空间中的坐标. (1)找不到外极线 对于运动范围过大的两幅图像,有可

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

Opencv中Surf算子提取特征,生成特征描述子,匹配特征的流程跟Sift是完全一致的,这里主要介绍一下整个过程中需要使用到的主要的几个Opencv方法. 1. 特征提取 特征提取使用SurfFeatureDetector类中的detect方法,先定义一个SurfFeatureDetector类的对象,通过对象调用detect方法就可以提取输入图像的Surf特征.可以使用不带参数的默认构造函数构建SurfFeatureDetector对象,也可以使用含参数的构造函数: CV_WRAP SURF

没日没夜的改论文生活终于要告一段落了,比起改论文,学OpenCV就是一件幸福的事情.OpenCV的发展越来越完善了,已经可以直接使用BOW函数来进行对象分类了. 简单的通过特征点分类的方法:                                                                       一.train 1.提取+/- sample的feature,每幅图提取出的sift特征个数不定(假设每个feature有128维) 2.利用聚类方法(e.g K-me

1.定义特征提取器和描述子提取器: cv::Ptr<cv::FeatureDetector> detector; cv::Ptr<cv::DescriptorExtractor> descriptor; 2.设置提取器的类型(ORB\SIFT\SURF) detector=cv::FeatureDetector::create("ORB"); // 如果使用 sift, surf ,之前要初始化nonfree模块 // cv::initModule_nonfre

背景 看了些许的纹理特征提取的paper,想自己实现其中部分算法,看看特征提取之后的效果是怎样 运行环境 Mac OS Python3.0 Anaconda3(集成了很多包,浏览器界面编程,清爽) 步骤 导入包 from skimage.transform import rotate from skimage.feature import local_binary_pattern from skimage import data, io,data_dir,filters, feature fro

前言 基于深度学习的人脸识别系统,一共用到了5个开源库:OpenCV(计算机视觉库).Caffe(深度学习库).Dlib(机器学习库).libfacedetection(人脸检测库).cudnn(gpu加速库). 用到了一个开源的深度学习模型:VGG model. 最终的效果是很赞的,识别一张人脸的速度是0.039秒,而且最重要的是:精度高啊!!! CPU:intel i5-4590 GPU:GTX 980 系统:Win 10 OpenCV版本:3.1(这个无所谓) Caffe版本:Micros

SIFT特征检测介绍 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征检测关键特性: -建立尺度空间,寻找极值 -关键点定位(寻找关键点准确位置与删除弱边缘) -关键点方向指定 -关键点描述子 关键点定位 我们在像素级别获得了极值点的位置,但是更准确的 值应该在亚像素位置,如何得到 – 这个过程称为关键 点(准确/精准)定位 删除弱边缘- 通过Hassian 矩阵特征值实现,小于阈值 自动舍 建立尺度空间,寻找极值.工作原理 . 构建图像高斯金字塔,求取DOG,

https://github.com/ictlyh/ImageFeature 链接:http://pan.baidu.com/s/1mhUoPxI 密码:3cnn

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

最近的我们已经将整个项目搭起来了,项目比较复杂.由于我们做的是检索系统,所以我们用asp.net(c#)做了网页,但是算法的实现是在matlab下,所以我们不得不用matlab生成动态链接库dll,然后用c#调用matlab,单单这个配置问题就搞了我们一个多星期,不过还是顺利解决了,解决方法以后有时间再写个博客出来. 虽然我们整个项目已经能在c#下跑通了,但是检索效果真不理想,检查各种可能出现问题的地方,首先自然是特征的问题.我们做的是偏图像的检索,有些现成的特征提取算法是在opencv下实现的

1. 关于OpenCV进阶之路 前段时间写过一些关于OpenCV基础知识方面的系列文章,主要内容是面向OpenCV初学者,介绍OpenCV中一些常用的函数的接口和调用方法,相关的内容在OpenCV的手册里都有更详细的解释,当时自己也是边学边写,权当为一种笔记的形式,所以难免有浅尝辄止的感觉,现在回头看来,很多地方描述上都存在不足,以后有时间,我会重新考虑每一篇文章,让成长系列对基础操作的介绍更加详细一些. OpenCV进阶之路相比于成长系列,不会有太多的基础函数的介绍,相对来说会更偏向于工程实践

正如第4篇文章所说的图像直方图在特征提取方面有着很重要的作用,本文将举两个实际工程中非常实用的例子来说明图像直方图的应用. 一.直方图的反向映射. 我们以人脸检测举例,在人脸检测中,我们第一步往往需要先提取图像中皮肤区域来缩小人脸的检测范围,这一般获得皮肤的颜色范围还需要定义阈值并不断的调整,实际中参数太多而不容易控制. 这里我们就可以考虑用直方图的反射映射. 1,收集人脸皮肤样本. 2,拼合样本并计算其颜色直方图. 3,将得到的样本颜色直方图反射映射到待检测的图片中,然后进行阈值化即可. 这里

一.图像直方图的概念 图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表,其实横坐标代表了图像像素的种类,可以是灰度的,也可以是彩色的.纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比. 图像是由像素构成,因为反映像素分布的直方图往往可以作为图像一个很重要的特征.在实际工程中,图像直方图在特征提取.图像匹配等方面都有很好的应用. 二.利用OpenCV计算图像的直方图 OpenCV中计算图像直方图像函数是calcHist,它的参数比较多,下面分析一下它的接口和用法. void calcH