8.【nonfree】,也就是一些具有专利的算法模块 ,包含特征检测和GPU相关的内容。最好不要商用,可能会被告哦。其中SIFT特征点的检测和处理都在此模块中。 9.【objdetect】——目标检测模块,包含Cascade Classification(级联分类)和Latent SVM这两个部分。 10.【ocl】——即OpenCL-accelerated Computer Vision,运用OpenC...
对于非线性的光线变化,梯度大小会受影响,但是梯度的方向不会有大的变化,我们可以根据前面描述的生物学原理解决此问题。 SIFT算法的GPU加速实现 由于sift算法适合于GPU加速并行,所以国外的牛人给出了一个SIFT的GPU加速实现,其中主要使用了GLSL加速和cuda加速,代码中可以自动选择加速的方式。其中的官网为参考文献2中的链接...
然后使用opencv自带的cv2.SIFT_create()创建SIFT对象，用于计算每幅图像的特征点和特征描述符。
另外,大部分特征提取都具有较好的并行性,可以通过GPU加速计算;例如经过GPU加速后的SIFT也可以满足实时计算要求。 特征提取 SIFT SIFT算法作为最为经典的一个特征提取算法,具有尺度不变性,可在图像中检测出关键点,是一种局部特征描述子。SIFT算法具有较好的稳定性和不变性,能够适应旋转、尺度缩放、亮度的变化,能在一定...
据官方说法,目前还不是太稳定的算法模块都在opencv_contrib里边,由于不稳定,所以不能在release版本里发行,只有在稳定以后才会放进release里边。但是这里边有很多我们经常要用的算法,比如SIFT,SURF等(在xfeatures2d 模块里边)。官网提供了说明,可以把opencv_contrib扩展模块添加编译到已安装的opencv3里边。
因此,使用GPU加速计算机视觉编程成为了解决这个问题的一种有效方法。2、GPU加速计算的优势GPU加速计算的主要优势在于其能够显著提高计算密集型任务的性能。这是因为GPU具有并行处理能力,可以同时处理多个数据线程。这种并行处理的特性使得GPU在图像处理、计算机视觉和深度学习等领域具有显著的优势。以下是GPU加速计算的主要...
- gpu:包含了一些gpu加速的接口,底层的加速是CUDA实现。- photo:计算摄像学(Computational Photography)相关的接口,当然这只是个名字,其实只有图像修复和降噪而已。- stitching:图像拼接模块,有了它可以自己生成全景照片。- nonfree:受到专利保护的一些算法,其实就是SIFT和SURF。
opencv3并不自带sift,fast等,需要额外安装。 drawMatches这个函数在OpenCV2.4.12中不存在。3.0以后才提供。所以运行时得到这样的报错。 更多的硬件加速,Neon、OpenCL、CUDA OpenCV3开始图片、视频编解码从highgui模块分离出来,组成了imgcodecs和videoio 增加Drawing Functions绘画的功能 ...
gpu:包含了一些gpu加速的接口,底层的加速是CUDA实现。 photo:计算摄像学(Computational Photography)相关的接口,当然这只是个名字,其实只有图像修复和降噪而已。 stitching:图像拼接模块,有了它可以自己生成全景照片。 nonfree:受到专利保护的一些算法,其实就是SIFT和SURF。
2011年6月起的2.3.x版本、2012年4月起的2.4.x版本,一面增加新方法,一面修复bug,同时加强对GPU、Java for Android、 OpenCL、并行化的支持等等,OpenCV愈加稳定完善,值得注意的是 SIFT和SURF从2.4开始被放到了nonfree模块(因为专利)。 考虑到过渡,OpenCV 2.4.x仍在维护,不过以后可能仅做bug修复和效率提升,不再...