Opencv（C++）系列学习---SIFT、SURF、ORB算子特征检测
对于特征检测和描述子的运行原理本文先不做具体介绍，在后续的更新中会依次详细解释。本文主要介绍常用三种特征检测算法的参数信息和简单应用。 1.SIFT、SURF、ORB三种算子的参数介绍 【1】SIFT算子定义介绍 ...
OpenCV中使用加速鲁棒特征检测SURF与图像降噪讲解与实战（附源码）
需要源码和图片请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、加速鲁棒特征检测加速鲁棒特征( Speeded Up Robust Features, SURF) 是一种类似SIFT并且由其启发的专利算法。SURF于2006年推出，使用Haar小波变换。SURF 最大的优点是比SIFT更快SURF算法如下输入：原始图像输出：图像的SIFT特征点方法：1：如果需要 将图像转换为灰度图像2：计算不同尺度的积分....
OpenCV(图像处理)-基于Python-特征检测-特征点匹配
1.图像特征图像特征就是指有意义的图像区域，具有独特性，易于识别性，比如角点、斑点以及高密度区。而为什么角点具有重要的特征呢？看下图：观察ABD三张图片，我们不容易得知图像的位置，而CEF三张图我们特别容易找到它们在原图中对应的位置，这是因为ABD比较平滑，我们不易找出他们的特点，而CEF三张图有很明显的轮廓特征，有很多边缘特征即角点，因此一幅图像中的角点非常重要。想让计算机具有识别图片的功能，....
【OpenCV图像处理12】特征检测与匹配（下）
1.3.2 实际应用使用SIFT的步骤：创建SIFT对象：sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()进行检测：kp = sift.detect(gray)绘制关键点：cv2.drawKeypoints(gray, kp, img)代码实现：import cv2 img = cv2.imread('../resource/chess.bmp') gray = cv2.....
【OpenCV图像处理12】特征检测与匹配（上）
十二、特征检测与匹配1、特征检测特征检测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。特征检测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。特征检测包括：边缘检测角检测区域检测脊检测特征检测应用场景：图像搜索，比如以图搜图拼图游戏图像拼接…以拼图游戏为例来说明特征检测的应用流程：寻找特征特征是唯....
OpenCV | ORB特征检测与描述
ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)ORB基本上是FAST关键点检测器和Brief描述符的融合，并进行了许多修改以增强性能。首先，它使用FAST查找关键点，然后应用哈里斯角点度量在其中找到前N个点。它还使用金字塔生成多尺度特征。但是一个问题是，FAST无法计算方向。那么旋转不变性呢？作者提出以下修改。它计算角点位于中心的贴片的强度加权质心。从此角点到质心的矢....
OpenCV 尺度不变特征检测：SIFT、SURF、BRISK、ORB
这个学期在上数字图像处理这门课。这门课没有考试，只有大作业，要求使用labwindows和NI Vision进行开发。我选的题目是全景图像的合成（图像拼接），其中要使用到一些特征点检测和匹配的算法。本文主要讨论一下opencv中一些尺度不变特征检测算法的实现。 乔帮主 1.概述 在计算机视觉领域，兴趣点（也称关键点或特征点）的概念已经得到了广泛的应用，包括目标识别、图像配准、视觉跟踪...
ROS系统下调用OpenCV：FAST特征检测算子
在我上一篇文章中说到，要在无人机上跑视觉算法。而团队师兄的方案是程序运行在ROS系统下，这样控制和视觉分离，比较好分工。ROS是什么？机器人操作系统(Robot Operating System, ROS)是一个应用于机器人上的操作系统,它操作方便、功能强大,特别适用于机器人这种多节点多任务的复杂场景。 因此自ROS诞生以来,受到了学术界和工业界的欢迎,如今已经广泛应用于机械臂、移动底...
OpenCV 实现特征检测
OpenCV 实现特征检测 目标 在这篇文章中你将学习到： 使用 FeatureDetector 接口来查找兴趣点，具体包括： 使用 SurfFeatureDetector 及其函数 detect 来执行检测过程 使用函数 drawKeypoints 来绘制检测到的关键点 代码 完整代码可从这里 下载 #in...
OpenCV教程(46) 快速特征检测
在计算harris特征角时候，我们要在两个方向计算梯度，计算代价有点大。在paper The article by E. Rosten and T. Drummond, Machine learning for high-speed corner detection, in In European Conference on Computer Vision, ...
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