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) 在深度学习出现之前,HoG 是...
而SIFT因为其巨大的特征计算量而使得特征点提取的过程异常花费时间,所以在一些注重速度的场合难有应用场景。但是SIFT相对于SURF的优点就是,由于SIFT基于浮点内核计算特征点,因此通常认为, SIFT算法检测的特征在空间和尺度上定位更加精确,所以在要求匹配极度精准且不考虑匹配速度的场合可以考虑使用SIFT算法。 SIFT特征检测的...
方法/步骤 1 目标区域和背景区域灰度值近似的图像,如下图所示:在图中,比较平滑的地方为路面--目标,纹理较丰富的地方为树林--背景;这是遥感图像;那么问题来了:如何在这幅图像中,分割出路面目标区域?2 在上图中,常见的阈值分割法肯定是不行的。这里给出了一种纹理分割方法,使用了三种特征来表征某一像...
特征检测:包括角点检测、边缘检测等,用于寻找图像中的显著特征点。 物体检测:通过分类器和检测器实现物体在图像中的识别和定位,常用的方法包括 Haar 特征分类器、HOG 特征描述子等。 图像配准:通过寻找图像间的变换关系实现图像配准和拼接,常用的算法包括 SURF、SIFT 等。 图像分割:将图像分成若干个区域或对象,常用的...
它通过考察自相关矩阵M的两个特征值中的较小者来确定角点,大部分情况下,有比Harris更好的检测效果。 角点家族的大堂主是E.Rosten 和 T.Drummond 在 2006年提出的 FAST(Feature from Accelerated Segment Test)算子。它通过考察像素点与周围领域内 16个像素点的差异来确定特征点(角点),并且通过分割测试算法对检测...
SURF特征点检测与匹配之误匹配点删除 SURF(SpeededUp Robust Feature)是加速版的具有鲁棒性的算法,是SIFT算法的加速版。 但是SURF特征匹配之后有大量的误匹配点,需要对这些误匹配点进行删除。 这里不从理论上讲解SURF原理等,直接说用法。 特征匹配的步骤分为三步: 1、找出特征点 2、描述特征点 3、特征点匹配 具...
寻梦还影创建的收藏夹py内容:图像分割、目标检测、特征提取、边缘检测、图像滤波、人脸识别...终于有人把OpenCV那些必备的知识点讲透彻了!从入门到图像处理实战!,如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
目标检测实战项目:车辆统计 二、特征点检测与匹配 图像特征 特征匹配 图像查找 几何变换 平移 缩放 旋转 仿射 特征点检测与匹配的实战项目:图像拼接 三、图像分割与修复 四、机器学习 一、目标识别 背景图像视频 读取图像 import cv2 img = cv2.imread('图像路径', 0) # 0灰度图、1彩色图 ...
SURF特征点检测与匹配之误匹配点删除 SURF(SpeededUp Robust Feature)是加速版的具有鲁棒性的算法,是SIFT算法的加速版。 但是SURF特征匹配之后有大量的误匹配点,需要对这些误匹配点进行删除。 这里不从理论上讲解SURF原理等,直接说用法。 特征匹配的步骤分为三步: ...
基于区域分割, 圖像分割之概述, 图像分割中分水岭算法和cvWatershed 3、边缘分割 3.1 原理 图像分割的一种重要途径是通过边缘检测,即检测灰度级或者结构具有突变的地方,表明一个区域的终结,也是另一个区域开始的地方。这种不连续性称为边缘。不同的图像灰度不同,边界处一般有明显的边缘,利用此特征可以分割图像。