通常使用一个带箭头的圆或直接使用箭头表示 区域的三个值:中心表示特征点位置,半径表示关键点尺度,箭头表示方向。如下图所示: 1.1.5 关键点描述 通过以上步骤,每个关键点就被分配了位置,尺度和方向信息。接下来我们为每个关键点建立一个描述符,该描述符既具有可区分性,又具有对某些变量的不变性,如光照,视角等。...
1.最近在用Python学习OpenCV,因为本人之前一直用的Pycharm编译器,后来了解到了Anaconda这个神器,就通过Anaconda来下载各种安装包,再和Pycharm连接就可以完成相应的配置。 2.Anaconda的NAVIGATOR软件相当于图形化操作界面,从直接的命令好操作转化为了图形化操作,我新建了一个VirtualEnvironment虚拟环境,python版本设置的为3.6(...
1//SiftGPU模块2#include <SiftGPU.h>34//标准C++5#include <iostream>6#include <vector>78//OpenCV图像9#include <opencv2/core/core.hpp>10#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>1112//boost库中计时函数13#include <boost/timer.hpp>1415//OpenGL16#include <GL/gl.h>1718usingnamespacestd;1920intma...
8.测试siftgpu (1)新建一个文件夹,eg:test_siftgpu,编写一个main.cpp文件,把下面代码放进去 // SiftGPU模块 #include <SiftGPU.h> //标准C++ #include <iostream> #include <vector> // OpenCV图像 #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> // boost库中计时函数 #i...
因为原版YOLOv4就是基于C语言开发的,所以迁移到OpenCV中相比较并不是特别难的事情,所以时隔3个月,OpenCV就快速支持了YOLOv4。 2.2 支持EfficientDet 谷歌家的EfficientDet 没话说,性能强悍,mAP和FPS的表现都很赞。 EfficientDet 2.3 支持FlowNet2 FlowNet2 是基于深度学习的光流估计网络,早期开源的版本就是基于Caffe框架...
project(test_SiftGPU) # OpenCV依赖 find_package( OpenCV REQUIRED ) # OpenGL find_package(OpenGL REQUIRED) # GLUT find_package(GLUT REQUIRED) # Glew find_package(GLEW REQUIRED) find_package(CUDA REQUIRED) # SiftGPU:手动设置其头文件与库文件所在位置 ...
角点家族的大护法是 J.shi 和 C.Tomasi在1994年提出的Shi-Tomasi 角点检测算子,它是对 Harris 角点检测算子的改进,并且有一个直接“叫嚣” Harris算子的名字——“Good Feaures to Track”,在opencv中实现函数是 goodfeaturesToTrack。它通过考察自相关矩阵M的两个特征值中的较小者来确定角点,大部分情况下,有比Har...
SIFT算法在OpenCV中如何实现图像匹配? OpenCV中的SIFT算法有哪些特点? SIFT算法在图像匹配中如何提取关键点? 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 //utils.h #ifndef _UTILS_H #define _UTILS_H #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/features2d/features2d.hpp> #include <opencv2...
既然OpenCV是Intel家的,自家产品的优化当然是首先要安排的。 7. 大量针对 CUDA的支持和优化。 使用CUDA的DNN模块,在NVIDIA GPU上速度也可以愉快飞起了。 8. opencv_contrib 新增低照度图像增强算法BIMEF (来自北大的论文 A Bio-Inspired Multi-Exposure Fusion Framework for Low-light Image Enhancement ,IEEE Trans...
例如,你可以使用GPU加速来计算高斯金字塔和差分高斯金字塔,或者使用更高效的算法来检测关键点和计算描述子。 5. 将SIFT算法应用于实际图像处理任务 SIFT算法可以应用于多种图像处理任务,如目标识别、图像拼接、图像检索等。在实际应用中,你需要根据具体任务的需求对SIFT算法进行调整和优化。例如,在图像拼接任务中,你可以...