本节记录另一种特征点检测算子FAST(Features from Accelerated Segment Test)，它依赖少数像素的比较来确定是否接受一个特征点，其检测效率要好于Harris。FAST算法可以获得非常快速的特征点检测，在需要考虑运行速度的时候可以选用，比如在高帧率的视频序列中进行视觉跟踪。...
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2015-03-09 00:32:02
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在计算机视觉中，特征点的概念被大量用于解决物体识别、图像匹配、视觉跟踪、三维重建等问题，比如图像中物体的角点，它们是在图像中可被轻易而精确地定位的二维特征。顾名思义，特征点检测的思想是无需观察整幅图像，而是通过选择某些特殊点，然后对它们执行局部分析。如果能检测到足够多的这种点，同时它们的区分度很高，并且可以精确定位稳定的特征，那么这个方法就很有效。这里使用几种改进的Harris特征检测器检测图像角点。...
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2015-03-08 01:29:08
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如果我们进行图像处理的目的不是用于识别特征点而是进行稽核测量，则通常需要更高的精度，而cvGoodFeatureToTrack()只能提供简单的像素坐标值，但有时候我们会需要实际坐标值而不是证书坐标值，例如，我们想要确定图形中一个尖锐的峰值点的位置，但是峰值点的位置一般都不会位于一个像素点的正中心，，这时候就可以使用亚像素检测方法。亚像素级角点的位置在社星际标定、跟踪并重建蛇形阿基的轨迹或者重建被跟...
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2015-03-06 19:07:53
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在OpenCv中提供了两种实现目标跟踪的关键算法，LK算法和HS算法，也就是通常所说的稀疏光流和稠密光流。寻找角点角点，其实也就是一幅图像中，容易被跟踪的特征点，通常来说，这个点在两个正交方向上都有明显的倒数，该点在图像中我们认为是独一无二的。
从直观上讲，角点是一类有足够信息并且能够从当前帧和下一帧都能提取出来的点。关于角点的定义，是由Harris提出的，其基础是图像灰度强度的二阶导数矩阵 。该...
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2015-03-06 17:13:27
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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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2015-02-04 09:20:49
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研究图像特征检测已经有一段时间了，图像特征检测的方法很多，又加上各种算法的变形，所以难以在短时间内全面的了解，只是对主流的特征检测算法的原理进行了学习。总体来说，图像特征可以包括颜色特征、纹理特等、形状特征以及局部特征点等。其中局部特点具有很好的稳定性，不容易受外界环境的干扰，本篇文章也是对这方面知...
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2015-01-30 16:56:17
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以一个圆柱体为例：圆柱体的一个特征点假设为（0，0，0），如下图示：当特征点变为（0,0.4f,0）时，我们看到的圆柱体就如下所示：当特征点变为（0,0.8f,0）时，我们看到的圆柱体就如下所示：以上变化都是针对（x,y,z）中的y坐标进行变化的。很容易可以想到在其它维坐标的变化图像。
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2015-01-06 21:20:56
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关于Gabor滤波器是如何提取出特征点，这个过程真是煎熬。看各种文章，结合百度、文章内部的分析才有一点点明白。Gabor滤波器究竟是什么？很多表述说的是加窗傅里叶变换。怎么理解呢？公式有下面几种表述 （1） （2）（3）文章中的和第三种最相似，那么我理解是：傅里叶变换的基是e^(j2πfx)，...
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2015-01-06 02:03:32
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在上篇博客特征点检测学习_1(sift算法)中简单介绍了经典的sift算法，sift算法比较稳定，检测到的特征点也比较多，其最大的确定是计算复杂度较高。后面有不少学者对其进行了改进，其中比较出名的就是本文要介绍的surf算法，surf的中文意思为快速鲁棒特征。本文不是专门介绍surf所有理论（最好....
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2014-12-02 19:07:19
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识别算法概述：SIFT/SURF基于灰度图，一、首先建立图像金字塔，形成三维的图像空间，通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值，然后进行在极值点周围26个点进行NMS，从而得到粗略的特征点，再使用二次插值法得到精确特征点所在的层（尺度），即完成了尺度不变。二、在特征点选取一个与尺度相应的邻域，...
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2014-11-26 13:42:54
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