手掌:轮廓特征明显:HOG特征(行人检测一般用这个); (在博客中,我会参考各牛人的博客和资料来整理Haar特征、LBP特征、HOG特征和Shif特征等这些内容,具体见博客更新) 分类器算法: 感觉目标比较盛行的有:SVM支持向量机、AdaBoost算法等;其中检测行人的一般是HOG特征+SVM,OpenCV中检测人脸的一般是Haar+AdaBoost,OpenCV中...
特征通常是图像中的不同点,描述符给出特征,因此它描述了所考虑的关键点。它提取该点周围的局部邻域,从而创建局部图像块并计算来自该局部块的特征。 3.1 定向梯度直方图(HoG) 在深度学习出现之前,HoG 是对象检测应用中最突出的特征描述符之一。HoG 是一种用于计算图像局部中梯度方向出现的技术。 让我们实现这个算法。
关键点描述符可用于图像的特征匹配通常,在计算图A 是否包含图 B 的特征区域时,将图A 称为训练图像,将图 B 称为查询图像。 图A的关键点描述符称为训练描述符,图 B的关键点描述符称为查询描述符。 1. 暴力匹配器 暴力匹配器使用描述符进行特征比较。在比较时,暴力匹配器首先在查询描述符中取一个关键点的描...
在这里,斑点被很好地检测到。 现在,让我们进入特征描述符算法。 3. 特征描述符算法 特征通常是图像中的不同点,描述符给出特征,因此它描述了所考虑的关键点。它提取该点周围的局部邻域,从而创建局部图像块并计算来自该局部块的特征。 3.1 定向梯度直方图(HoG...
1特征检测 1.1 SIFT SIFT 全称 Scale Invariant Feature Transform,是特征检测中里程碑式的算法,也是目前最有效的特征检测,该算法申请了专利,2020年3月已过保护期 OpenCV 从 4.4.0 起,已经将 SIFT 移到了主模块 feature2d 中,SIFT 继承自 Feature2D 类,而 Feature2D 继承自 Algorithm 类,SIFT 的 create() 函...
在surf中,也是在特征点周围取一个正方形框,框的边长为20s(s是所检测到该特征点所在的尺度)。该框带方向,方向当然就是第4步检测出来的主方向了。然后把该框分为16个子区域,每个子区域统计25个像素的水平方向和垂直方向的haar小波特征,这里的水平和垂直方向都是相对主方向而言的。该haar小波特征为水平方向值之和...
特征检测(feature detection)是图像处理和计算机视觉里的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征检测的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。(摘自Wikipedia) ...
一、图像特征理解 图像特征是图像中独特的, 易于跟踪和比较的特定模板或特定结构,如下图所示: 其中E和F是在图像中独特的、特殊的模板,而ABCD四个在图像中是普遍存在的,没有特殊性。 特征就是有意义的图像区域, 该区域具有独特性或易于识别性! 图像特征提取与匹配是计算机视觉中的一个关键问题, 在目标检测、物体...
1. Harris角点检测 1.1 角点的定义 角点是图像中某些属性较为突出的像素点,例如像素值最大或者最小的点、线段的顶点、孤立的边缘点等,图中圆圈包围的线段的拐点就是一些常见的角点。常用的角点有以下几种。 - 灰度梯度的最大值对应的像素点; - 两条直线或者曲线的交点; ...
我们知道很多关于特征检测器和描述符。 现在是学习如何匹配不同描述符的时候了。 OpenCV提供了两种技术,Brute-Force匹配器和基于FLANN的匹配器。 2.目标 我们将看到如何将一副图像中的特征与其它图像特征匹配 我们将在OpenCV中使用Brute-Force匹配器和FLANN Matcher ...