以上两篇文章中检测在DOG空间中稳定的特征点,lowe已经提到这些特征点是比Harris角点等特征还要稳定的特征.下一步骤我们要考虑的就是如何去很好地描述这些DOG特征点. 下面好好说说如何来描述这些特征点.许多资料中都提到SIFT是一种局部特征,这是因为在SIFT描述子生成过程中,考虑的是该特征点邻域特征点的分布情况(而没有利用全局信息).本步骤中主要计算过程包括:确定特征点的方向和生成特征描述符. 确定特征点方向 在特征点的确定过程中,特征点的坐标以及尺度被确定下来(坐标很重要,尺度更重要,

我们已经知道SIFT算法采用128维的特征描述子,由于描述子用的是浮点数,所以它将会占用512字节的空间.类似的SUFR算法,一般采用64维的描述子,它将占用256字节的空间.如果一幅图像中有1000个特征点,那么SIFT或SURF特征描述子将占用大量的内存空间,对于那些资源紧张的应用,尤其是嵌入式的应用,这样的特征描述子显然是不可行的.而且,越占有越大的空间,意味着越长的匹配时间. 但是实际上SIFT或SURF的特征描述子中,并不是所有维都在匹配中有着实质性的作用.我们可以用PCA.LDA等特

来源:http://www.cnblogs.com/justany/archive/2012/12/06/2804211.html 一种场景特征描述 场景特征描述? 通常的特征描述符都是对图片的局部特征进行描述的,以这种思路进行场景描述是不可行的. 比如:对于“大街上有一些行人”这个场景,我们必须通过局部特征辨认图像是否有大街.行人等对象,再断定这是否是满足该场景.但这个计算量无疑是巨大的,且特征向量也可能大得无法在内存中存储计算. 例如即使使用GIST进行1MB的图像数据搜索,也需要3.8GB

GIST特征描述符使用 一种场景特征描述 场景特征描述? 通常的特征描述符都是对图片的局部特征进行描述的,以这种思路进行场景描述是不可行的. 比如:对于“大街上有一些行人”这个场景,我们必须通过局部特征辨认图像是否有大街.行人等对象,再断定这是否是满足该场景.但这个计算量无疑是巨大的,且特征向量也可能大得无法在内存中存储计算. 例如即使使用GIST进行1MB的图像数据搜索,也需要3.8GB的RAM空间. —— Evaluation of GIST descriptors for web­scal

右键点击你的web项目名--->Java EE Tools-->Generate Deployment  Descriptor Stub 要想自动生成,只需在创建web项目时,把最后一页的generate web.xml deployment  descriptor 选上

介绍官网:https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_feature2d/py_sift_intro/py_sift_intro.html 在极值点的精确定位后,还需要为找到的特征点进行方向匹配: 特征点方向分配: 可参考:SIFT算法详解和SIFT算法原理详解 对于在DOG金字塔中检测出的关键点点,采集其所在高斯金字塔图像3σ领域窗口内像素的梯度和方向分布特征.梯度的模值和方向如下: 也就是说我们在高斯差分图中找到了极值点,再回到原

Binary Robust Independent Elementary Features www.cnblogs.com/ronny 1. BRIEF的基本原理 我们已经知道SIFT特征采用了128维的特征描述子,由于描述子用的浮点数,所以它将会占用512 bytes的空间.类似地,对于SURF特征,常见的是64维的描述子,它也将占用256bytes的空间.如果一幅图像中有1000个特征点(不要惊讶,这是很正常的事),那么SIFT或SURF特征描述子将占用大量的内存空间,对于那些资源紧张的应用

颜色和边缘的方向性描述符(Color and Edge Directivity Descriptor,CEDD) 本文节选自论文<Android手机上图像分类技术的研究>. CEDD具有抽取特征速度较快,特征描述符占用空间较小的优势.下面就对CEDD原理进行详细的阐述和分析. 1.颜色信息 CEDD特征结合了颜色和纹理两方面信息,本小结将给出颜色信息提取的过程,重点分析RGB-HSV模型转换.10-bins模糊过滤器和24-bins模糊过滤器的原理. 1.1.RGB模型转换为HSV模型 RGB

本文节选自<基于MPEG-7与内容的图像检索技术的研究>. MPEG-7 标准中视觉描述工具包括基本结构和描述符.本文主要介绍各描述符. (1)颜色描述符 MPEG-7 主要定义了七种颜色描述符:颜色空间.主颜色.颜色的量化.颜色直 方图.颜色布局.GOF/GOP 颜色.颜色结构.对颜色的特征和结构进行描述.他们之间的关系如图 2.2 所示. ①颜色空间,该描述符主要用于其它基于颜色的描述.当前描述所支持的颜色空间有:RGB.YCbCr.HSV.HMMD.关于 RGB 的线性变换矩阵.单色.

Abstract摘要本文提出了一种从图像中提取特征不变性的方法,该方法可用于在对象或场景的不同视图之间进行可靠的匹配(适用场景和任务).这些特征对图像的尺度和旋转不变性,并且在很大范围的仿射失真.3d视点的变化.噪声的增加和光照的变化中提供了鲁棒的匹配.从某种意义上说,一个单一的特征可以与来自许多图像的特征的大型数据库进行高概率的正确匹配.本文还介绍了一种利用这些特征进行目标识别的方法.识别的过程是使用快速最近邻算法将单个特征与来自已知对象的特征数据库相匹配,然后进行hough变换以识别属于单个

SIFT算法:DoG尺度空间生产  SIFT算法:KeyPoint找寻.定位与优化 SIFT算法:确定特征点方向  SIFT算法:特征描述子 目录: 1.确定描述子采样区域 2.生成描述子 2.1 旋转图像至主方向 2.2 生成特征向量 3.归一化特征向量 附:SIFT开源代码集 1 确定描述子采样区域 SIFI 描述子h(x, y, θ)是对特征点附近邻域内高斯图像梯度统计结果的一种表示,它是一个三维的阵列,但通常将它表示成一个矢量.矢量是通过对三维阵列按一定规律进行排列得到的.特征描述子与特

特征描述算子-sift http://boche.github.io/download/sift/Introduction%20to%20SIFT.pdf

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

介绍 在机器学习算法的世界里,特征工程是非常重要的.实际上,作为一名数据科学家,这是我最喜欢的方面之一!从现有特征中设计新特征并改进模型的性能,这就是我们进行最多实验的地方. 世界上一些顶级数据科学家依靠特征工程来提高他们在竞赛排行榜得分.我相信你甚至会在结构化数据上使用各种特征工程技术. 我们可以将此技术扩展到非结构化数据(例如图像)吗?对于计算机视觉爱好者来说,这是一个有趣的问题,我们将在本文中解决这个问题.准备好对图像数据进行特征提取形式的特征工程吧! 在本文中,我将向你介绍一种流行的图像

1,报告描述符概述    1.1) 报表描述符        报表描述符和USB的其他描述符是不一样的,它不是一个简单的表格,报表描述符是USB所有描述符中最复杂的.报表描述符非常复杂而有弹性,因为它需要处理各种用途的设备.报表的数据必须以简洁的格式来储存,这样才不会浪费设备内的储存空间以及数据传输时的总线时间.实际上可以这样理解,报表内容的简洁,是通过报表描述符全面的.复杂的数据描述实现的.报表描述符必须先描述数据的大小与内容.报表描述符的内容与大小因设备的不同而不同,在进行报表传输之前,主机

""" #描述符实例是托管类的类属性:此外,托管类还有自己实例的同名属性 #20.1.1 LineItem类第三版:一个简单的描述符#栗子20-1 dulkfood_v3.py 使用 Quantity 描述符管理 LineItem 的属性class Quantity:# 描述符基于协议实现,无需创建子类. def __init__(self,storage_name): self.storage_name = storage_name def __set__(self, in

6.23 自我总结 1.描述符__get__,__set__,__delete__ 描述符是什么:描述符本质就是一个新式类,在这个新式类中,至少实现了____get__(),__set__(),__delete__()中的一个,这也被称为描述符协议 __get__():调用一个属性时,触发 __set__():为一个属性赋值时,触发 __delete__():采用del删除属性时,触发 这三者来对于类的属性生成一个类,然后对一个新类立面的特征进行调用方法 使用方法 class FooSet: d

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

介绍文件描述符的概念以及工作原理,并通过源码了解 Android 中常见的 FD 泄漏. 一.什么是文件描述符? 文件描述符是在 Linux 文件系统的被使用,由于Android基 于Linux 系统,所以Android也继承了文件描述符系统.我们都知道,在 Linux 中一切皆文件,所以系统在运行时有大量的文件操作,内核为了高效管理已被打开的文件会创建索引,用来指向被打开的文件,这个索引即是文件描述符,其表现形式为一个非负整数. 可以通过命令  ls -la /proc/$pid/fd 查看当

CVPR2020:端到端学习三维点云的局部多视图描述符 End-to-End Learning Local Multi-View Descriptors for 3D Point Clouds 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Li_End-to-End_Learning_Local_Multi-View_Descriptors_for_3D_Point_Clouds_CVPR_2020_paper.pdf