手掌:轮廓特征明显:HOG特征(行人检测一般用这个); (在博客中,我会参考各牛人的博客和资料来整理Haar特征、LBP特征、HOG特征和Shif特征等这些内容,具体见博客更新) 分类器算法: 感觉目标比较盛行的有:SVM支持向量机、AdaBoost算法等;其中检测行人的一般是HOG特征+SVM,OpenCV中检测人脸的一般是Haar+AdaBoost,OpenCV中...
特征,也称 兴趣点 或 关键点,如下所示:蓝框内区域平坦,无特征;黑框内有 "边缘",红框内有"角点",后二者都可称为"特征" 以角点为例,它具有旋转不变性:当图像旋转时,代表角点响应函数 R 的特征椭圆,其形状保持不变 然而,角点不具有尺度不变性,左图中被检测为角点的特征,当放大到右图的尺度空间时,会被检测...
关键点描述符可用于图像的特征匹配通常,在计算图A 是否包含图 B 的特征区域时,将图A 称为训练图像,将图 B 称为查询图像。 图A的关键点描述符称为训练描述符,图 B的关键点描述符称为查询描述符。 1. 暴力匹配器 暴力匹配器使用描述符进行特征比较。在比较时,暴力匹配器首先在查询描述符中取一个关键点的描...
在这里,斑点被很好地检测到。 现在,让我们进入特征描述符算法。 3. 特征描述符算法 特征通常是图像中的不同点,描述符给出特征,因此它描述了所考虑的关键点。它提取该点周围的局部邻域,从而创建局部图像块并计算来自该局部块的特征。 3.1 定向梯度直方图(HoG...
我们将讨论 OpenCV 库中用于检测特征的一些算法。 1. 特征检测算法 1.1 Harris角点检测 Harris角点检测算法用于检测输入图像中的角点。该算法有三个主要步骤。 确定图像的哪个部分的强度变化很大,因为角落的强度变化很大。它通过在整个图像中移动一个滑动窗口来实现这一点。
在surf中,也是在特征点周围取一个正方形框,框的边长为20s(s是所检测到该特征点所在的尺度)。该框带方向,方向当然就是第4步检测出来的主方向了。然后把该框分为16个子区域,每个子区域统计25个像素的水平方向和垂直方向的haar小波特征,这里的水平和垂直方向都是相对主方向而言的。该haar小波特征为水平方向值之和...
2 SIFT特征点检测 2.1 SIFT综述 尺度不变特征转换(SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置、尺度、旋转不变量,此算法由 David Lowe在1999年所发表,2004年完善总结。 SIFT算法的特点有:1. SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持...
特征检测(feature detection)是图像处理和计算机视觉里的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征检测的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。(摘自Wikipedia) ...
# 使用opencv的一些内置的算法来实现对图像特征的检测, 从图像中提取的到的特征可以用来进行图像的匹配和检索 # 常用的图像特征检测算法 # Harris: 检测角点 # SIFT: 检测斑点 # SURF: 检测斑点 # FAST: 检测角点 # BRIEF: 检测斑点 # # 图像特征就是图像中最具有独特性和具有区别性的图像区域. ...
非特征点判别方法:首先对候选点周围90°的点进行测试,如果p是角点,那么这4ge90°的点中至少有3个符合要求,否则剔除。 缺点: 获得的候选点多 特征点选取不是最优 进行非特征点判别时大量的点被丢弃 前三个可以利用机器学习进行解决 检测到很多的特征点都是相邻的 ...