opencv学习笔记二十九:SIFT特征点检测与匹配 SIFT(Scale-invariant feature transform)是一种检测局部特征的算法,该算法通过求一幅图中的特征点(interest points,or corner points)及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配,获得了良好效果,详细解析如下: 算法描述 SIFT特征不只具有尺度不变性,...
FLANN与SURF匹配使用上区别不大,只是在匹配和绘制之间多了 快速计算关键点间的最大最小距离 保存符合条件的匹配结果 这两步。对匹配后的输出图进行了处理,然后才绘制。 #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<opencv2/xfeatures2d.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main(...
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接口,通过类下面...
【OpenCV学习笔记】三十八、特征检测与匹配(三)——SURF特征点检测与匹配 https://blog.csdn.net/abc8730866/article/details/70157199 分类:OpenCV eustoma 粉丝-46关注 -14 +加关注
OpenCV——SIFT特征检测与匹配 SIFT特征和SURF特征比较 比较项目 SIFT SURF 尺度空间极值检测 使用高斯滤波器,根据不同尺度的高斯差(DOG)图像寻找局部极值 使用方形滤波器,利用海森矩阵的行列式值检测极值,并利用积分图加速运算 关键点定位 通过邻近信息插补来定位 与SIFT类似 方向定位 通过计算关键点局部邻域的方向直方图...
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featuresfromacceleratedsegmenttest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成长之路(9)特征点检测与图像匹配 OpenCV成长之路(9):特征...
java opencv 特征点 opencv特征点检测与匹配,关于特征检测和匹配的具体原理会在后续的文章中具体讲解,本文主要介绍Opencv实现的简单过程:第一步:定义特征检测器(SIFT,SURF,ORB等)。第二步:对图像中特征点进行检测,并将特征点存储在Keypoints中。第三步:提取特征点
这样每个小区域就有4个值,所以每个特征点就是16*4=64维的向量,相比sift而言,少了一半,这在特征匹配过程中会大大加快匹配速度。 二、特征点的匹配过程 surf特征点的匹配过程和sift类似,这里不做详细介绍 三、实验部分 本次实验采用网上流行的open surf,用c++完成的,用到了opencv库,下载地址为:http://www.chris...
goodFeaturesToTrack(image,corner,500,//最多检测到的角点数0.01,//阈值系数10);//角点间的最小距离 它可以得到与上面基本一致的结果。 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...