在OpenCV中进行特征点检测与匹配是一个常见的计算机视觉任务,它通常涉及多个步骤,包括读取图像、检测特征点、计算描述子、匹配特征点等。下面我将按照您提供的提示,详细解释每个步骤,并附上相应的Python代码片段。 1. 导入OpenCV库并读取待处理的图片 首先,需要安装OpenCV库(如果尚未安装),然后导入它,并读取你想要处理...
二、FAST特征点 harris特征在算法复杂性上比较高,在大的复杂的目标识别或匹配应用上效率不能满足要求,OpenCV提供了一个快速检测角点的类FastFeatureDetector,而实际上FAST并不是快的意思,而是Features from Accelerated Segment Test,但这个算法效率确实比较高,下面我们来看看这个类的用法。 OpenCV里为角点检测提供了统一的...
#include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2\highgui\highgui.hpp> #include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp> #include <opencv2/xfeatures2d.hpp> using namespace cv; //包含cv命名空间 using namespace std; using namespace xfeatures2d; int main() { system("color 2E"); /...
【特征点的检测与匹配】是计算机视觉中非常重要的技术之一。在物体检测、视觉跟踪、三维重建等领域都有很广泛的应用。 opencv提供了10种特征检测方法: 【FAST】 【STAR】 【SIFT】 【SURF】 【ORB】 【MSER】 【GFTT】 【HARRIS】 【Dense】 【SimpleBlob】 1【SURF特征点检测】 SURF---加速版的具有鲁棒性的特...
在计算机视觉中,特征点检测与匹配非常重要,可用于相机标定、图像拼接、稠密重建、场景理解等任务。在深度学习出现之前,特征点都是需要人工花费几年的时间设计出来的。现在能流传下来的特征点检测算法都经过了时间的考验,有自己独到的特点。虽然现在可以通过OpenCV、Halcon等图像处理算法库直接调包使用这些算法,但还是有必要...
#include<iostream>#include<opencv2/opencv.hpp>#include<opencv2/core/core.hpp>#include<opencv2/xfeatures2d.hpp>#include<opencv2/features2d/features2d.hpp>usingnamespacecv;usingnamespacestd;usingstd::cout;usingstd::endl;usingstd::vector;usingcv::Mat;usingcv::xfeatures2d::SiftFeatureDetector;using...
一、主流的特征点方法 1.1 opencv能够提供的方法 SIFT SURF(Speeded Up Robust Feature) ORB FAST Harris角点 HOG、Harr、LBP等 二、对应的匹配方法 2.1 匹配优化方法 随机一致性 SIFT的作者Lowe提出了比较最近邻距离与次近邻距离的SIFT匹配方式 未完待续
也就是说二进制描述符将兴趣点的信息编码成一系列数字,并作为一种数字“指纹” ,可用于区分一个特征和另一个特征。目前,最流行的二进制描述符是 BRIEF、 BRISK、 ORB、 FREAK 和KAZE(所有这些都可以在 OpenCV 库中找到)。 二进制描述符 从高层次的角度来看,二进制描述符由三个主要部分组成:...
在「小白学视觉」公众号后台回复:Python视觉实战项目,即可下载包括图像分割、口罩检测、车道线检测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪检测、文本内容提取、面部识别等31个视觉实战项目,助力快速学校计算机视觉。 下载3:OpenCV实战项目20讲 在「小白学视觉」公众号后...
opencv4特征点检测与匹配 特征点检测算法 在上篇博客特征点检测学习_1(sift算法) 中简单介绍了经典的sift算法,sift算法比较稳定,检测到的特征点也比较多,其最大的确定是计算复杂度较高。后面有不少学者对其进行了改进,其中比较出名的就是本文要介绍的surf算法,surf的中文意思为快速鲁棒特征。本文不是专门介绍surf...