cv::Mat eValuesMat;//特征值 cv::Mat eVectorsMat;//特征向量 eigen(src, eValuesMat, eVectorsMat);//通过openCV中eigen函数得到特征值与特征向量 1. 2. 3. 5.1、保留最大的50个特征值对图片进行处理 a、对特征值进行排序 for (int i = 0; i < eValuesMat.rows; i++)//对特征值进行由大到...
LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子;它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和D. Harwood 在1994年提出,用于纹理特征提取。而且,提取的特征是图像的局部的纹理特征; KAZE KAZE Features 算法是由法...
其特征值的大小有如下的关系 两者都很小,说明图像窗口的移动不会带来明显的特征值变化,是平面。 λ2>λ1或λ1>λ2,说明图像的灰度值在某一方向移动时会产生剧烈的灰度变化,是边。 两者都很大,说明图像窗口在所有方向移动都会产生剧烈的灰度变化,是角点。 而Harris角点计算方法不使用特征值,而是使用角点响应值$R$...
需要以特征点为中心,以 6s(s 为特征点的尺度)为半径的圆形区域内,对图像进行 Harr 小波相应运算。这样做实际就是对图像进行梯度运算,但是利用积分图像,可以提高计算图像梯度的效率,为了求取主方向值,需哟啊设计一个以方向为中心,张角为 60 度的扇形滑动窗口,以步长为 0.2 弧度左右旋转这个滑动窗口,并对窗口内的...
一:HOG特征提取 概述 在一副图像中,局部目标的表象和形状能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述。(本质:梯度的统计信息,而梯度主要存在于边缘的地方)。HOG特征提取的目标其实就是这些局部区域的表象和形状,该算法大致的实现过程是:首先将图像分成小的连通区域,我们把它叫细胞单元,如果不理解什么是细胞单元也没关...
OpenCV中的大多数特征提取算法的python接口都相同,所以如果你想要使用SIFT特征,只需要用SIFT_create替换KAZE_create就行。 首先,程序会用extract_features检测图像上的关键点(局部模式的中心点)。因为关键点数量随图像的不同有所不同,因此我们需要添加一些规则,以确保所得到的特征向量大小始终相同(这是因为在计算时,我...
图像特征提取与描述 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 34 角点检测的 FAST 算法 目标 • 理解 FAST 算法的基础 • 使用 OpenCV 中的 FAST 算法相关函数进行角点检测 原理 我们前面学习了几个特征检测器,它们大多数效果都很好。但是从实时处理的角度来看,这些算法都不够快。一个最好例子就是 SLAM(同步定位与...
特征点检测广泛应用到目标匹配,目标跟踪,三维重建等应用中,在进行目标建模时会对图像进行目标特征的提取,常用的有颜色,角点,特征点,轮廓,纹理等特征。而下面学习常用的特征点检测。 总结一下提取特征点的作用: 1,运动目标跟踪 2,物体识别 3,图像配准
OpenCV里提取目标轮廓的函数是findContours,它的输入图像是一幅二值图像,输出的是每一个连通区域的轮廓点的集合:vector<vector<Point>>。外层vector的size代表了图像中轮廓的个数,里面vector的size代表了轮廓上点的个数。下面我们通过实例来看函数的用法。