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摘要: 在sift算法实现中,出现了这个问题 出现问题:\vs2015opencv\vs2015\project\mode\mode\sift算法1.cpp(3): fatal error C1083: 无法打开包括文件: “opencv2/nonfree/features2d.hpp”: No such 阅读全文
posted @ 2019-09-12 16:04 浮沉沉浮 阅读(1104) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: vs编译出现如下错误: 错误 1 error MSB3073: 命令“setlocalH:\PCL_BACKUP\PCL\CMake\bin\cmake.exe -DBUILD_TYPE=Release -P cmake_install.cmakeif %errorlevel% neq 0 goto 阅读全文
posted @ 2019-09-12 12:34 浮沉沉浮 阅读(1661) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 介绍官网:https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_feature2d/py_sift_intro/py_sift_intro.html 在极值点的精确定位后,还需要为找到的特征点进行方向匹配; 特征点方向分配: 可参考:SIFT算法详 阅读全文
posted @ 2019-09-09 16:34 浮沉沉浮 阅读(5053) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在SIFT解析(一)建立高斯金字塔中,我们得到了高斯差分金字塔; 检测DOG尺度空间极值点 SIFT关键点是由DOG空间的局部极值点组成的.以中心点进行3X3X3的相邻点比较,检测其是否是图像域和尺度域的相邻点的极大值或极小值. (1)为了确保不是噪声我们先进型阈值二值化; n和S一样,你想提取多少 阅读全文
posted @ 2019-09-08 11:07 浮沉沉浮 阅读(4362) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 高斯金字塔是SIFT特征提取的第一步,之后特征空间中极值点的确定,都是基于高斯金字塔,因此SIFT特征学习的第一步是如何建立的高斯金字塔。 八度(octave) 简单地说八度就是在特定尺寸(长宽)下,经不同高斯核模糊的图像的集合。八度的集合是高斯金字塔。 为什么要构建高斯金字塔: 整个高斯金字塔,或 阅读全文
posted @ 2019-09-07 20:51 浮沉沉浮 阅读(3294) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 图像金字塔 图像金字塔是图像多尺度表达的一种,是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得,直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔,层级越高,则图像越小,分 阅读全文
posted @ 2019-09-07 20:18 浮沉沉浮 阅读(3104) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: "模糊"的算法有很多种,其中有一种叫做"高斯模糊"(Gaussian Blur)。它将正态分布(又名"高斯分布")用于图像处理。 所谓"模糊",可以理解成每一个像素都取周边像素的平均值。 正态分布 正态分布中,越接近中心点,取值越大,越远离中心,取值越小。计算平均值的时候,我们只需要将"中心点"作为 阅读全文
posted @ 2019-09-07 19:47 浮沉沉浮 阅读(829) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在暑假的学习中,我简单的学习了一下阈值处理以及其实现,可见博客: 阈值处理 阈值处理——实例分析 之前看绿皮书觉得里面讲的虽然很好,但是就是不是很懂,经过一段时间的学习后,在反过来看绿皮书,才觉得是真的写的好; 一张图片分为前景和后景,我们感兴趣的一般是前景,所以我们一般使用阈值将前景和后景分割开来 阅读全文
posted @ 2019-09-06 09:40 浮沉沉浮 阅读(1111) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、Matlab自带排序函数sort用法 [Y,I] = sort(X,DIM,MODE) sort函数默认Mode为'ascend'为升序,sort(X,'descend')为降序排列。 sort(X)若X是矩阵,默认对X的各列进行升序排列 sort(X,dim) dim=1时等效sort(X) 阅读全文
posted @ 2019-09-05 13:51 浮沉沉浮 阅读(3648) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Hough变换检测圆(附:MATLAB程序) 阅读全文
posted @ 2019-09-05 10:04 浮沉沉浮 阅读(5107) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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