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搜索关键字:特征点    ( 309个结果
OpenCV中特征点提取和匹配的通用方法
OpenCV在新版本中把很多C语言的代码都重新整理成了C++代码,让我们在使用的时候更加方便灵活。其中对于特征点的提取和匹配,充分体现了C++的强大。下面直接用例子来说明。假设我们有两幅图:1.bmp和2.bmp,要从中提取体征点并匹配,代码如下:// Load image from fileIpl...
分类:其他好文   时间:2014-11-26 10:49:01    阅读次数:167
OpenCV245之SURF源码分析
一、fastHessianDetector函数分析 (1)参数 const Mat& sum                积分图片 const Mat& mask_sum vector& keypoints   关键点 int nOctaves                  金字塔的阶数 int nOctaveLayers             每阶金字塔的中间层数 floa...
分类:其他好文   时间:2014-11-20 15:29:29    阅读次数:362
SURF算法解析
SURF算法解析...
分类:编程语言   时间:2014-11-20 15:28:32    阅读次数:527
FAST算法解析
一、FAST特征点     在像素点的周围邻域内有足够多的像素点与该点处于不同的灰度区域。在灰度图像中,也就是有足够多的像素点的灰度值大于该点的灰度值或者小于该点的灰度值。 通常选取以像素点为中心的半径为3的离散化的Bresenham元形区域。     在OpenCV中,当patternSize为16时,用以下数组表示这16个点相对于圆心的坐标:   static const int ...
分类:编程语言   时间:2014-11-20 15:25:00    阅读次数:218
“未声明的标识符:SurfFeatureDetector”问题解决办法
在VS中使用opencv2.4.X版本的时候,如果使用SurfFeatureDetector(或者SiftFeatureDetector)做特征点检测的时候,按照官方文档上的示例代码include头文件为:opencv2/features2d/features2d.hpp,则会出现如下报错:errorC2065: “SurfFeatureDetector”: 未声明的标识符。   1、实际上2...
分类:其他好文   时间:2014-11-15 12:51:33    阅读次数:298
SIFT 和SURF
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...
分类:其他好文   时间:2014-11-14 10:41:23    阅读次数:286
OpenCV2.4.4中调用SIFT特征检测器进行图像匹配
OpenCV中一些相关结构说明:特征点类: class KeyPoint{ Point2f pt; //坐标 float size; //特征点邻域直径 float angle; //特征点的方向,值为[0,360),负值表示不使用 f...
分类:其他好文   时间:2014-11-14 10:39:01    阅读次数:286
ORB特征点检测
Oriented FAST and Rotated BRIEF这篇文章我们将介绍一种新的具有局部不变性的特征 —— ORB特征,从它的名字中可以看出它是对FAST特征点与BREIF特征描述子的一种结合与改进,这个算法是由Ethan Rublee,Vincent Rabaud,Kurt Konolig...
分类:其他好文   时间:2014-11-08 18:05:09    阅读次数:366
Fast特征点检测
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...
分类:其他好文   时间:2014-11-06 16:47:36    阅读次数:291
OpenCV学习笔记[5]FLANN特征匹配
OpenCV学习笔记:FLANN特征匹配 本次给出FLANN特征匹配的Java实现。特征匹配记录下目标图像与待匹配图像的特征点(KeyPoint),并根据特征点集合构造特征量(descriptor),对这个特征量进行比较、筛选,最终得到一个匹配点的映射集合。我们也可以根据这个集合的大小来衡量两幅图片的匹配程度。...
分类:其他好文   时间:2014-11-05 19:52:34    阅读次数:256
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