可以看到KeyPoint这数据结构中有如下数据结构: angle:角度,表示关键点的方向,通过Lowe大神的论文可以知道,为了保证方向不变形,SIFT算法通过对关键点周围邻域进行梯度运算,求得该点方向。-1为初值。 class_id:当要对图片进行分类时,我们可以用class_id对每个特征点进行区分,未设定时为-1,需要靠自己设定 octave:代表...
octave:代表是从金字塔哪一层提取的得到的数据。 pt:特征点的坐标。 response:响应程度,代表该点强壮大小,即该点是特征点的程度。 注意:keypoint只是保存了opencv检测到的特征点的一些基本信息,也就上面所说的这些,但每个特征点所提取出来的特征向量其实不是在这个里面,特征向量结果放在一个Mat的数据结构中。 这个...
keypoints : 从任何特征检测算法(如SIFT / SURF / ORB)获得的关键点 size : 关键点直径 response : 关键点上的关键点检测器响应(即关键点的强度) octave : 已检测到关键点的pyramid octave class_id : 关键点 id 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. static float overlap (const KeyPoint &kp1, const KeyPoin...
opencv中cv2.KeyPoint和cv2.DMatch的理解 cv2.KeyPoint是opencv中关键点检测函数detectAndCompute()返回的关键点的类,他包含关键点的位置、方向等属性具体如下: point2f pt;//位置坐标 float size; //特征点邻域直径 float angle; //特征点的方向,值为[0,360),负值表示不使用 float response; int octave;//...
(1)上面高斯金字塔的'层'不叫'层',叫'组',或者直接叫Octave,Octave直译是八度音阶的意思。 (2)金字塔的每组(每个Octave)都有多个‘层’,就是每个Octave里面都有图像尺寸(或者说图像分辨率)相同的好几张(层)图像。就是不同层的图片尺寸是一样的,不同组里的图片尺寸是不一样的。
OpenCV中一些相关结构说明。方法/步骤 1 特征点类：class KeyPoint{ Point2f pt; //坐标 float size; //特征点邻域直径 float angle; //特征点的方向，值为[零,三百六十)，负值表示不使用 float response; int octave; //特征点所在的图像金字塔的组 int class_id; //用于聚类的id} ...
octave:代表是从金字塔哪一层提取得到的数据 pt:关键点点的坐标 response:响应程度,代表该点强壮大小 size:该点直径大小 注意:Keypoint只是保存了opencv的sift库检测到的特征点的一些基本信息,也就是上面所说的这些,但sift所提取出来的特征向量其实不在这里面。特征向量是通过SiftDescriptorExtractor 提取,结果放在一个...
scaleNormalized:是否在计算特征向量之前将特征周围的图像缩放到 keypoint 的大小 patternScale:均匀的缩放 FREAK 的接受域模式。其主要与 nOctave 参数相关,尽量不要修改默认值。 nbScales 是总缩放尺度数,其中每次尺度数都是固定,而不同尺度的空间将随着 nOctave 的增大而增大。
介绍一下关键点的属性:pt: 点的x y坐标 size: 表示特征的直径 angle: 特征方向 response: 关键点的强度 octave: 特征所在金字塔层级,算法进行迭代的时候, 作为参数的图像尺寸和相邻像素会发生变化octave属性表示检测到关键点所在的层级 ID: 检测到关键点的ID ...
介绍一下关键点的属性:pt: 点的x y坐标 size: 表示特征的直径 angle: 特征方向 response: 关键点的强度 octave: 特征所在金字塔层级,算法进行迭代的时候, 作为参数的图像尺寸和相邻像素会发生变化octave属性表示检测到关键点所在的层级 ID: 检测到关键点的ID ...