2019年10月24日
HOG特征基础（一）
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， 阅读全文
posted @ 2019-10-24 09:46 量子与太极 阅读(1407) 评论(0) 推荐(1) 编辑
SURF特征点检测实现
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： 阅读全文
posted @ 2019-10-24 09:28 量子与太极 阅读(857) 评论(0) 推荐(0) 编辑
SURF特征点检测原理
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 阅读全文
posted @ 2019-10-24 09:27 量子与太极 阅读(6295) 评论(0) 推荐(0) 编辑
亚像素角点检测
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 阅读全文
posted @ 2019-10-24 09:25 量子与太极 阅读(822) 评论(0) 推荐(0) 编辑