(c) 边缘去除:通过Hessian矩阵来计算出alfa 和 beta。 (3)确定关键点的主方向 以特征点(x0,y0,σ0)为圆心,在该特征点所在的高斯模糊图像的尺度的1.5倍为半径的圆内(即半径为1.5σ),计算所有的像素的梯度方向及其梯度幅值,并做1.5σ的高斯加权,即距离特征点越近的梯度越重要。说白了,就是在一组四幅图像...
("sift_image2_keypoints.jpg", output); std::cout << "图1特征点检测耗时(ms):" << tkpt << std::endl; std::cout << "图1特征描述符耗时(ms):" << tdes << std::endl; std::cout << "BF特征匹配耗时(ms):" << tmatch_bf << std::endl; std::cout << "KNN-NNDR特征匹配耗时...
大多数特征检测算法通过在图像上计算角点响应函数(C),然后检测超过阈值(并且是局部最大值)的像素。 如Harris特征使用的角点响应函数: Shi-Tomasi特征使用的角点响应函数: 计算候选角点附近的一个窗口和多个方向上的一小段距离的窗口之间的平方和差(SSD)。 C是如此获得的最小的SSD,从而确保提取的角点是在变化最大的...
std::cout << "图1特征点检测耗时(ms):" << tkpt << std::endl; std::cout << "图1特征描述符耗时(ms):" << tdes << std::endl; std::cout << "BF特征匹配耗时(ms):" << tmatch_bf << std::endl; std::cout << "KNN-NNDR特征匹配耗时(ms):" << tmatch_knn << std::endl; ...
前面我们介绍了《C++ OpenCV特征提取之SURF特征检测》,这一篇我们在介绍一下SIFT的特征提取。 SIFT特征和SURF特征比较 SIFT特征基本介绍 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征检测关键特征: 建立尺度空间,寻找极值 关键点定位(寻找关键点准确位置与删除弱边缘) ...
FeatureDetetor是虚类,通过定义FeatureDetector的对象可以使用多种特征检测方法。通过create()函数调用: Ptr<FeatureDetector> FeatureDetector::create(const string& detectorType); OpenCV 2.4.3提供了10种特征检测方法: "FAST" – FastFeatureDetector "STAR" – StarFeatureDetector ...
FeatureDetetor是虚类,通过定义FeatureDetector的对象可以使用多种特征检测方法。通过create()函数调用: Ptr<FeatureDetector> FeatureDetector::create(const string& detectorType); OpenCV 2.4.3提供了10种特征检测方法: "FAST" – FastFeatureDetector "STAR" – StarFeatureDetector ...
方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究...
opencv3 C++ SIFT,SURF特征检测函数用法 因为对opencv还不够熟练,所以在调试的时候浪费了很多时间,网上找的代码也时各种版本参杂,试了好久老是报错, 在这里自己记录一下。 我在ubuntu1804下进行,opencv版本是3.4.10及对应的contrib。测试主要有三个文件,png图片一张,cpp文件一个以及一个CMakeLists.txt。
opencv人脸特征向量 opencv人脸特征提取与检测 文章目录 一、安装 dlib和 opencv 1.dlib简介 2.安装 dlib 3.安装opencv 二、采集人脸信息、绘制68个特征点 三、给人脸绘制一幅墨镜 总结 参考 一、安装 dlib和 opencv 1.dlib简介 Dlib是一个包含机器学习算法的C++开源工具包。