大奥特曼打小怪兽

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

摘要： 在前面我们已经陆续介绍了许多特征检测算子，我们可以根据图像局部的自相关函数求得Harris角点，后面又提到了两种十分优秀的特征点以及他们的描述方法SIFT特征和SURF特征。SURF特征是为了提高运算效率对SIFT特征的一种近似，虽然在有些实验环境中已经达到了实时，但是我们实践工程应用中，特征点的提 阅读全文

摘要： 在一个月前，我就已经介绍了yolo目标检测的原理，后来也把tensorflow实现代码仔细看了一遍。但是由于这个暑假事情比较大，就一直搁浅了下来，趁今天有时间，就把源码解析一下。关于yolo目标检测的原理请参考前面一篇文章：第三十五节，目标检测之YOLO算法详解。 一 准备工作 在讲解源码之前，我们 阅读全文

摘要： 上一节我们已经介绍了SIFT算法,SIFT算法对旋转、尺度缩放、亮度变化等保持不变性，对视角变换、仿射变化、噪声也保持一定程度的稳定性，是一种非常优秀的局部特征描述算法。但是其实时性相对不高。 SURF(Speeded Up Robust Features)算法改进了特征了提取和描述方式，用一种更为 阅读全文

摘要： 上一节中,我们介绍了Harris角点检测。角点在图像旋转的情况下也可以检测到，但是如果减小(或者增加)图像的大小，可能会丢失图像的某些部分，甚至导致检测到的角点发生改变。这样的损失现象需要一种与图像比例无关的角点检测方法来解决。尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Tra 阅读全文

摘要： OpenCV可以检测图像的主要特征，然后提取这些特征、使其成为图像描述符，这类似于人的眼睛和大脑。这些图像特征可作为图像搜索的数据库。此外，人们可以利用这些关键点将图像拼接起来，组成一个更大的图像，比如将许多图像放在一块，然后形成一个360度全景图像。 这里我们将学习使用OpenCV来检测图像特征， 阅读全文

摘要： 人脸检测是OpenCV的一个很不错的功能，它是人脸识别的基础。什么是人脸识别？其实就是一个程序能够识别出给定图像或者视频中的人脸。实现这一目标的方法之一是用一系列分好类的图像(人脸数据库)来训练，并基于这些图像进行识别。 人脸识别所需要的人脸库可以通过两种方式来获得：自己获得图像或从人脸数据库免费获 阅读全文

摘要： 人脸检测属于计算机视觉的范畴，早期人们的主要研究方向是人脸识别，即根据人脸来识别人物的身份，后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大，人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。 目前人脸检测的方法主要有两大类：基于知识和基于统计。 基于知识的方法：主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合，根据眼睛 阅读全文

摘要： 在集成学习值Adaboost算法原理和代码小结(转载)中，我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结，本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结。GBDT有很多简称，有GBT（G 阅读全文