sift，The Scale Invariant Feature Transform ，尺度不变特征变换，是检测图像中具有唯一性、对图像平移、旋转、缩放、甚至仿射变换（如从不同角度拍摄图片）保持不变性的图像局部特征的一种有效方法。可以容易地应用到图像匹配的应用中，如目标检测与识别，或者计算图像间的几...
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2014-11-27 01:29:27
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1.SIFTSIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，获...
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2014-11-14 10:41:23
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图像处理之高斯一阶及二阶导数计算图像的一阶与二阶导数计算在图像特征提取与边缘提取中十分重要。一阶与二阶导数的作用，通常情况下：一阶导数可以反应出图像灰度梯度的变化情况二阶导数可以提取出图像的细节同时双响应图像梯度变化情况常见的算子有Robot, Sobel算子，二阶常见多数为拉普拉斯算子，如图所示：...
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2014-11-11 14:08:25
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1、HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检測的特征描写叙述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检測中...
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2014-11-10 13:38:56
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Features From Accelerated Segment Test 1. Fast算法原理 博客中已经介绍了很多图像特征检测算子，我们可以用LoG或者DoG检测图像中的Blobs（斑点检测），可以根据图像局部的自相关函数来求得Harris角点（Harris角点），后面又提到了两种十分优秀的...
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2014-11-06 16:47:36
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基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征，而线条、轮廓、块往往是最能体现特征的几个元素，这篇文章就针对于这几个重要的图像特征，研究它们在OpenCV中的用法，以及做一些简单的基础应用。一、Canny检测轮廓在上一篇文章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与ma...
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2014-10-29 10:46:08
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在前面的讨论中，用到的激励函数都是sigmoid函数：以为最终的输出层所有输出的范围是[0,1],而我们在自编码学习的动机就是使得输出等于输入，于是所有输入必须调整到[0,1]范围内，但是问题来了，有些数据集输入范围容易调整，比如Minist，但是PCA白化处理的输入并不满足[0,1],所以需要找到...
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2014-10-26 13:07:31
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一幅图像的纹理是在图像计算中经过量化的图像特征。图像纹理描述图像或其中小块的空间颜色分布和光强分布。 纹理特征的提取分为基于结构的方法和基于统计数据的方法。一个基于结构的纹理特征提取方法是将所要检测的纹理进行建模，在图像中搜索重复的模式。该方法对人工合成的纹理识别效果较好。但对于交通图像中...
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2014-10-25 17:14:29
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本文介绍一种用于高维空间中的快速最近邻和近似最近邻查找技术——Kd-Tree（Kd树）。Kd-Tree，即K-dimensional
tree，是一种高维索引树形数据结构，常用于在大规模的高维数据空间进行最近邻查找(Nearest Neighbor)和近似最近邻查找(Approximate Nearest Neighbor)，例如图像检索和识别中的高维图像特征向量的K近邻查找与匹配。本文首先介...
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2014-10-22 11:03:01
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SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检測局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描写叙述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好...
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2014-10-21 19:18:31
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