09 2018 档案
摘要:在说到人脸检测我们首先会想到利用Harr特征提取和Adaboost分类器进行人脸检测(有兴趣的可以去一看这篇博客第九节、人脸检测之Haar分类器),其检测效果也是不错的,但是目前人脸检测的应用场景逐渐从室内演变到室外,从单一限定场景发展到广场、车站、地铁口等场景,人脸检测面临的要求越来越高,比如:人
阅读全文
摘要:其实在深度学习中我们已经介绍了目标检测和目标识别的概念、为了照顾一些没有学过深度学习的童鞋,这里我重新说明一次:目标检测是用来确定图像上某个区域是否有我们要识别的对象,目标识别是用来判断图片上这个对象是什么。识别通常只处理已经检测到对象的区域,例如,人们总是会在已有的人脸图像的区域去识别人脸。 传统
阅读全文
摘要:在前面的一些小节中,我们已经使用到的图像描述符匹配相关的函数,在OpenCV中主要提供了暴力匹配、以及FLANN匹配函数库。 一 暴力匹配以及优化(交叉匹配、KNN匹配) 暴力匹配即两两匹配。该算法不涉及优化,假设从图片A中提取了个特征描述符,从B图片提取了个特征描述符。对于A中个
阅读全文
摘要:之前我们已经介绍了SIFT算法,以及SURF算法,但是由于计算速度较慢的原因。人们提出了使用ORB来替代SIFT和SURF。与前两者相比,ORB有更快的速度。ORB在2011年才首次发布。在前面小节中,我们已经提到了ORB算法。ORB算法将基于FAST关键点的技术和基于BRIEF描述符的技术相结合,
阅读全文
摘要:我们已经知道SIFT算法采用128维的特征描述子,由于描述子用的是浮点数,所以它将会占用512字节的空间。类似的SUFR算法,一般采用64维的描述子,它将占用256字节的空间。如果一幅图像中有1000个特征点,那么SIFT或SURF特征描述子将占用大量的内存空间,对于那些资源紧张的应用,尤其是嵌入式
阅读全文
摘要:纹理作为一种重要的视觉线索,是图像中普遍存在而又难以描述的特征,图像的纹理特征一般是指图像上地物重复排列造成的灰度值有规则的分布。纹理特征的关键在于纹理特征的提取方法。目前,用于纹理特征提取的方法有很多,最具有代表性的是有基于二阶概率密度的灰度共生矩阵、符合人眼视觉特性的小波变换、纹理谱法以及基于图
阅读全文