10 2019 档案
摘要：HOG特征简介 HOG 全称为 Histogram of Oriented Gradients ，即方向梯度的直方图。HOG 是由 Navneet Dalal & Bill Triggs 在 CVPR 2005发表的论文中提出来的， 目的是为了更好的解决行人检测的问题。先来把这几个字拆开介绍，首先，
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摘要：SURF特征点检测的实现如下所示： SURF函数的用法： 一般create（）用minHessian即可 代码： 结果显示：
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摘要：SURF算法原理： 1、SURF特征检测的步骤 1.尺度空间的极值检测：搜索所有尺度空间上的图像，通过Hessian来识别潜在的对尺度和选择不变的兴趣点。 2.特征点过滤并进行精确定位。 3.特征方向赋值：统计特征点圆形邻域内的Harr小波特征。即在60度扇形内，每次将60度扇形区域旋转0.2弧度进
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摘要：亚像素角点检测原理： 为了检测出图像中精确的亚像素角点，可以采用如下的算法。 API介绍： 1.cornerSubPix()函数 image： 输入图像，即源图像； corners： 提供输入角点的初始坐标和精确的输出坐标。 winSize： Size类型，表示搜索窗口的半径。若winSize=Si
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摘要：一、 SIFT算法 1、算法简介 尺度不变特征转换即SIFT (Scale-invariant feature transform)是一种计算机视觉的算法。它用来侦测与描述影像中的局部性特征， 它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发
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摘要：阈值的设定主要是通过R值矩阵中的R值大小来确定的： 通过阈值来确定需要的角点R值的范围 R值矩阵的计算参看:https://www.cnblogs.com/Jack-Elvis/p/11640931.html harris和shiTomasi两种自定义阈值的角点检测代码如下： 结果： 1.harri
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摘要：shi-Tomasi角点检测相对Harris检测的计算量会更小，速度快。 结果： 拖动滑动条时显示的检测到的角点数;
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摘要：Harris角点检测 1.角点概述 角点是图像很重要的特征,对图像图形的理解和分析有很重要的作用。角点在保留图像图形重要特征的同时,可以有效地减少信息的数据量,使其信息的含量很高, 有效地提高了计算的速度,有利于图像的可靠匹配,使得实时处理成为可能。角点在三维场景重建运动估计，目标跟踪、目标识别、图
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