从上面的代码可以看见,用OpenCV来做特征提取匹配相当简便,出去读图和显示结果的代码,真正核心的部分只有3段代码,分别是检测关键点,提取描述向量和特征匹配,一共只有11行代码。 在我的示例代码中,使用的是SURF特征,而在OpenCV中,实现了很多种特征,如SIFT,FAST等,这些特征的实现各不相同,但是都是从一个公共抽象基类派...
OpenCV在新版本中把很多C语言的代码都重新整理成了C++代码,让我们在使用的时候更加方便灵活。其中对于特征点的提取和匹配,充分体现了C++的强大。下面直接用例子来说明。假设我们有两幅图:1.bmp和2.bmp,要从中提取体征点并匹配,代码如下: // Load image from file IplImage *pLeftImage = cvLoadImage('1.bmp',...
* 2)DOG算子会产生较强的边缘响应,需要剔除不稳定的边缘响应点,获取特征点处的Hessian矩阵,主曲率通过一个2*2的Hessian矩 * 阵H求出 * 3)主曲率D和Hessian矩阵的特征值成正比,公式(r+1)*(r+1)/r的值在两个特征值相等时最小;这个值越大,说明两个特征值的比值 * 越大,即在某一个方向的梯度值越大,...
OpenCV中特征点提取和匹配的通用方法 OpenCV在新版本中把很多C语言的代码都重新整理成了C++代码，让我们在使用的时候更加方便灵活。其中对于特征点的提取和匹配，充分体现了C++的强大。下面直接用例子来说明。假设我们有两幅图：1.bmp和2.bmp，要从中提取体征点并匹配，代码如下： //Loadimagefromfile IplImage*...
主要思想是通过图像的局部的小窗口观察图像,角点的特征是窗口沿任意方向移动都会导致图像灰度的明显变化。将上述过程转换成数学形式即 E(u,v)=∑x,yw(x,y)[I(x+u,y+v)−I(x,y)]2 其中w(x,y)是窗口函数,可以是矩形窗口,也可以是给每个像素赋予不同权值的高斯窗口。I(x,y)是局部窗口的图像灰度,I...
Shi-Tomasi角点检测的理论和Harris角点检测的理论几乎完全一致,唯一不同的是在使用矩阵特征 计算角度响应的时候 先上视频效果 视频内容 相关API C++: void goodFeaturesToTrack( InputArray image, OutputArray corners, int maxCorners,--表示返回角的数目,如果检测出来角点数大于最大数目 ...
一、常用图像特征描述 SIFT、SURF、HOG、Haar、LBP、KAZE、AKAZE、BRISK 关于详情查看 OpenCV—python 角点特征检测之二(SIFT、SURF、ORB) SIFT 是用于描述图像中的局部特征,在空间尺度(使用高斯卷积核实现多尺度空间)中寻找极值点(LoG近似DoG找到关键点),并且提取出其位置、尺度、旋转不变量,因此具有...
C++ OpenCV特征提取之亚像素级角点检测 前言 前面我们学习了Harris角点检测还有Shi-Tomasi角点检测等,如果我们要对有点的精度有更高的要求,就需要用到了亚像素级角点检测。其实在实际应用中可以看到,几乎所有的角点不会是一个真正的准确像素点。比如说我们得到的角点是(80,20),但是实际上是(80.223,20.789)。
我们可以直观的概括下角点所具有的特征: >轮廓之间的交点; >对于同一场景,即使视角发生变化,通常具备稳定性质的特征; >该点附近区域的像素点无论在梯度方向上还是其梯度幅值上有着较大变化; 算法基本思想是使用一个固定窗口在图像上进行任意方向上的滑动,比较滑动前与滑动后两种情况,窗口中的像素灰度变化程度,如果...
C++ OpenCV特征提取之Harris角点检测 简介 算法基本思想是使用一个固定窗口在图像上进行任意方向上的滑动,比较滑动前与滑动后两种情况,窗口中的像素灰度变化程度,如果存在任意方向上的滑动,都有着较大灰度变化,那么我们可以认为该窗口中存在角点。 关于角点的应用在图像处理上比较广泛,如图像匹配(FPM特征点匹配)、相机...