图像配准需要将一张测试图片按照第二张基准图片的尺寸.角度等形态信息进行透视(仿射)变换匹配,本例通过Surf特征的定位和匹配实现图像配准. 配准流程: 1. 提取两幅图像的Surf特征 2. 对Surf特征进行匹配,找到最匹配的特征点对 3. 提取最优配对点的坐标,生成透视变换矩阵 4. 对测试图像经过透视变换,生成配准图像 以下是Opencv代码实现: #include "highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/nonfree/nonf

SURF算子,参考这篇文章的解释http://www.ipol.im/pub/art/2015/69/ SURF 是   Speeded Up Robust Features 加速鲁棒特征的含义. The source code and the online demo are accessible at the IPOL web page of this article1. Theproposed implementation of the SURF algorithm is written i

Opencv中Surf算子提取特征,生成特征描述子,匹配特征的流程跟Sift是完全一致的,这里主要介绍一下整个过程中需要使用到的主要的几个Opencv方法. 1. 特征提取 特征提取使用SurfFeatureDetector类中的detect方法,先定义一个SurfFeatureDetector类的对象,通过对象调用detect方法就可以提取输入图像的Surf特征.可以使用不带参数的默认构造函数构建SurfFeatureDetector对象,也可以使用含参数的构造函数: CV_WRAP SURF

Surf算法是一把牛刀,我们可以很轻易的从网上或各种Opencv教程里找到Surf的用例,把例程中的代码或贴或敲过来,满心期待的按下F5,当屏幕终于被满屏花花绿绿的小圆点或者N多道连接线条霸占时,内心的民族自豪感油然而生,仿佛屠龙宝刀在手,屁颠屁颠的很开心. 如果对Surf的探究或者使用到此为止,我觉得只是用Surf这把牛刀吓唬了一个小鸡仔,万里长征才刚刚开始第一步,最少有三个问题需要得到解答: 1. 保存特征点信息的keyPoints向量内每个元素包含有哪些内容? 2. 通过comput方法生

SURF原理详解:https://wenku.baidu.com/view/2f1e4d8ef705cc1754270945.html SURF算法工作原理 选择图像中的POI(Points of interest) Hessian Matrix 在不同的尺度空间发现关键点,非最大信号压制 发现特征点方法.旋转不变性要求 生成特征向量 SURF构造函数介绍 C++:  SURF::SURF( double hessianThreshold, --阈值检测器使用Hessian的关键点,默认值在 3

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/33320997 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中.我们一起探讨了Ope

图像识别.人脸识别可行的算法有很多.但是作为学习,如果能理清这个问题研究的历程及其主线,会对你深入理解当前研究最新的发展有很多帮助.本文是自己在学习过程中的笔记,大多内容来自于网络,出处请参考最后的引文部分. Sift算法 Sift算法是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子,并于2004年进行了更深入的发展和完善.Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生平移.旋转.仿射变换情况下的匹配问题,具有很强的匹配能力.总体来说,Sift算子具有以下特性: Sift特征是图像的局部特征

上一节我们已经介绍了SIFT算法,SIFT算法对旋转.尺度缩放.亮度变化等保持不变性,对视角变换.仿射变化.噪声也保持一定程度的稳定性,是一种非常优秀的局部特征描述算法.但是其实时性相对不高. SURF(Speeded Up Robust Features)算法改进了特征了提取和描述方式,用一种更为高效的方式完成特征点的提取和描述. 一 使用快速Hessian算法和SURF来提取和检测特征 我们先用OpenCV库函数演示一下快速Hessian算法和SURF来提取的效果,然后再来讲述一下SURF算

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品.转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/30974513 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中,我们一起探讨了Ope

1999年的SIFT(ICCV 1999,并改进发表于IJCV 2004,本文描述):参考描述:图像特征点描述. 参考原文:SURF特征提取分析 本文有大量删除,如有疑义,请参考原文. SURF对SIFT的改进: 引用Wiki百科中对SURF描述为:"SURF (Speeded Up Robust Features) is a robust local feature detector, first presented by Herbert Bay et al. in 2006, that ca

识别算法概述: SIFT/SURF基于灰度图, 一.首先建立图像金字塔,形成三维的图像空间,通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值,然后进行在极值点周围26个点进行NMS,从而得到粗略的特征点,再使用二次插值法得到精确特征点所在的层(尺度),即完成了尺度不变. 二.在特征点选取一个与尺度相应的邻域,求出主方向,其中SIFT采用在一个正方形邻域内统计所有点的梯度方向,找到占80%以上的方向作为主方向:而SURF则选择圆形邻域,并且使用活动扇形的方法求出特征点主方向,以主方向对齐即完成旋转不变

这几天学习SURF特征检测,直接看的视频和书本有点吃不消,现在是基本看懂了,如果写博客记录没有必要,因为网上都差不多,笔记都在书上了,以下是个人认为比较浅显易懂的文章,当然海有很多好文章我没看到. 看第一篇入门就可以,后面讲的不是很好: http://blog.csdn.net/jwh_bupt/article/details/7621681 harris:    http://www.cnblogs.com/ronny/p/4009425.html Harr:  http://blog.csd

opencv中的SVM图像分类(二) 标签: svm图像 2015-07-30 08:45 8296人阅读 评论(35) 收藏 举报  分类: [opencv应用](5)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   原创作品 转载请注明出http://blog.csdn.net/always2015/article/details/47107129 上一篇博文对图像分类理论部分做了比较详细的讲解,这一篇主要是对图像分类代码的实现进行分析.理论部分我们谈到了使

基于古老的Marr视觉理论,视觉识别和场景重建的基础即第一阶段为局部显著性探测.探测到的主要特征为直觉上可刺激底层视觉的局部显著性--特征点.特征线.特征块. SalientDetection 已经好就没有复习过了,DNN在识别领域的超常表现在各个公司得到快速应用,在ML上耗了太多时间,求职时被CV的知识点虐死... 点探测总结(SIft.PCA-SIft.Surf.GLOH.Brief.Brisk.ORB.Freak) 特征点寻找的准则之一是算法的通用准则-泛化性能,即在一个场景中中适用,在另

Abstract: 本文提出一种用于大规模的长期回环检测,基于一种内存管理方法:限制用于回环检测的位置数目,以满足实时性要求. introduction: 大场景存在的最关键问题:随着场景增大,回环检测处理的数据量增大,可能会产生延时.该论文的研究重心在于设计一种在线的基于外观回环检测方法.为了限制搜索之前经过位置的时间,在贝叶斯框架下采用动态管理用于闭环检测的位置.Working Memory的大小取决于需要处理实时获得图片的时间,保留最近且最常观测到的位置,将其他的位置放入Long Term

opencv中的SIFT,SURF,ORB,FAST 特征描叙算子比较 参考: http://wenku.baidu.com/link?url=1aDYAJBCrrK-uk2w3sSNai7h52x_eWeRu9p9GhZd49WJ1bEOB7VluQdBdRKeehAO2Q3B7RatTXDruq-M9cR-W2yqATerDlIU1T3whYoyQfi http://www.cvchina.info/2011/07/04/whats-orb/ http://www.bubuko.com/in

Surf(Speed Up Robust Feature) Surf算法的原理                                                                            1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间 其实surf构造的金字塔图像与sift有很大不同,就是因为这些不同才加快了其检测的速度.Sift采用的是DOG图像,而surf采用的是Hessian矩阵行列式近似值图像.Hessian矩阵是Surf算法的核心,为了方便运

Surf(Speed Up Robust Feature) Surf算法的原理                                                                            1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间 其实surf构造的金字塔图像与sift有很大不同,就是因为这些不同才加快了其检测的速度.Sift采用的是DOG图像,而surf采用的是Hessian矩阵行列式近似值图像.Hessian矩阵是Surf算法的核心,为了方便运

Surf(Speed Up Robust Feature) Surf算法的原理                                                                           1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间 其实surf构造的金字塔图像与sift有很大不同,就是因为这些不同才加快了其检测的速度.Sift采用的是DOG图像,而surf采用的是Hessian矩阵行列式近似值图像.Hessian矩阵是Surf算法的核心,为了方便运算

Surf(Speed Up Robust Feature) Surf算法的原理                                                                           1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间 事实上surf构造的金字塔图像与sift有非常大不同,就是由于这些不同才加快了其检測的速度. Sift採用的是DOG图像.而surf採用的是Hessian矩阵行列式近似值图像.Hessian矩阵是Surf算法的核心,为了方

学习OpenCV--Surf(特征点篇)&flann 分类: OpenCV特征篇计算机视觉 2012-04-20 21:55 19887人阅读评论(20)收藏举报 检测特征 Surf(Speed Up Robust Feature) Surf算法的原理                                                                           1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间 其实surf构造的金字塔图像与sift有很大不同