文章目录一、简述Harris角点检测二、Harris角点检测原理三、实验要求四、实验代码五、实验结果及分析1.边缘丰富区域2.纹理角点丰富区域3.纹理平坦区域六、总结 一、简述Harris角点检测基于特征的图像配准方法是图像配准中最常见的方法之一。它不是直接利用图像像素值，二十通过像素值导出的符号特征（如特征点、特征线、特征区域）来实现图像配准，因此可以克服利用灰度信息进行图像配准的缺点，主要体
1. 特征点提取的意义 2.角点 3. Harris角点检測的基本原理 4.Harris角点检測算法的步骤 5.Harris角点提取算法设计 <span style="font-size:18px;">function [ptx,pty] = HarrisPoints(ImgIn,threshold
转载
2017-07-15 13:23:00
448阅读
2评论
一、综述Scale-invariant feature transform(简称SIFT)是一种图像特征提取与匹配算法。SIFT算法由David.G.Lowe于1999年提出，2004年完善总结，后来Y.Ke(2004)将其描述子部分用PCA代替直方图的方式，对其进行改进。SIFT算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、尺度变化、光照变化情况下的特征匹配问题，并能在一定程度上对视角变化
转载
2023-11-06 19:46:54
167阅读
一、步骤二、代码三、部分结果展示3.1 使用Sobel算子且方向为vertical，进行边缘检测3.2 特征点提取（部分）3.3 特征点匹配一、步骤Step1：读取彩色图片 1.新建实验用的文件夹，准备好实验用到的图片，在MATLAB2021a软件中编写相关脚本文件。 2.清理变量空间以及命令行。 3.用imread()函数读取彩色图片，使用imfu
原创
2022-11-10 10:42:10
441阅读
第五章：特征提取与描述本章节你将学习图像的主要特征、Harris角点检测、Shi-Tomasi角点检测、SIFT、SURF、特征匹配等OpenCV图像特征提取与描述的相关内容。一、理解图像特征目标：本章节你需要学习以下内容:*在本章中，我们将尝试了解哪些是图像的特征，理解为什么图像特征很重要，理解为什么角点很重要等等。解释相信大多数人都玩过拼图游戏。你会得到许多零零散散的碎片，然后需要正确地组装它
一.特征检测（提取） 基于特征的图像配准方法是图像配准中最常见的方法之一。它不是直接利用图像像素值，二十通过
原创
2022-08-01 15:28:35
836阅读
opencv图像特征点的提取和匹配(二)在上面一节大概分析了一下在opencv中如何实现特征的提取，这一节分析一下opencv中如何生成特征点的描述子并对描述子进行匹配。opencv提取的特征点都保存在一个向量(vector)中，元素的类型是Point类。所有实现特征点描述子提取的类均派生于DescriptorExtractor类。特征描述子的匹配是由DescriptorMatcher类实现，匹配
转载
2024-01-08 14:06:05
91阅读
文章目录十、特征提取和特征匹配10.1 特征提取10.1.1 Harris角点检测10.1.2 Shi-Tomasi角点检测10.1.3 SIFT算法和SURF算法10.1.4 角点检测的FAST算法10.1.5 BRIEF算法10.1.6 ORB算法10.2 特征匹配10.2.1 BF算法10.2.2 FLANN匹配算法10.3 特征匹配和单应性查找对象 十、特征提取和特征匹配10.1 特征提
转载
2024-01-02 21:11:11
194阅读
前几天ubuntn16虚拟机又被弄爆了，这几天配置了一个深度deepin的系统，然后安装完anaconda和pycharm配置好环境解决了matplotlib中文现实问题。进入正题1.Sklearn简介Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归(Regression)、降维(Dimensionality Reduction)、分
转载
2023-08-09 18:41:19
118阅读
# Python特征提取与匹配指南
在计算机视觉和机器学习的领域中，特征提取和匹配是非常重要的步骤。特征提取是转换数据为可以用于学习的特征的过程，而特征匹配则是比较这些特征以识别或分类数据。本文将教你如何在Python中完成特征提取与匹配，我们会介绍流程步骤以及需要使用的代码。
## 流程步骤
以下是进行“Python特征提取与匹配”的步骤概览：
| 步骤 | 描述
一、随便扯扯的概述 在进入到计算机图形学的研究中已经过去了好几个月了，自然免不了要跟PCL打交道。在学习PCL的过程中，越来越觉得PCL真的是个非常强大的工具，让人爱不释手，但同时也让人感到沮丧，因为你会发现，你有的想去实现的想法PCL里面都早就实现了，并且效果还非常好。这里就我在学习提取点云特征的过程中遇到的一个PCL里面的一个非常简单并且基
今天介绍一种特征提取算法：BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Kepoints)BRISK是Stefan等人在ICCV11上发表的。通过对原论文进行泛读后，对该算法有了一定的了解。 BRISK是一种改进的BRIEF算法，该算法具有高计算效率和旋转、尺度不变性的特点，对噪声也有一定鲁棒性。该算法总的来说分为以下几步：构建尺度空间尺度空间
转载
2023-12-11 19:27:58
72阅读
小白带你继续学图像特征点
原创
2021-07-29 15:43:32
773阅读
1.FAST（featuresfrom accelerated segment test）算法特征点检测和匹配是计算机视觉中一个很有用的技术。在物体检测，视觉跟踪，三维常年关键等领域都有很广泛的应用。很多传统的算法都很耗时，而且特征点检测算法只是很多复杂图像处理里中的第一步，得不偿失。FAST特征点检测是公认的比较快速的特征点检测方法，只利用周围像素比较的信息就可以得到特征点，简单，有效。&
文章目录图像连通区域邻域图像邻域分析法两遍扫描法种子填充法连通区域操作不带统计信息的API带有统计信息的API综合代码 图像连通区域图像的连通域是指图像中具有相同像素值并且位置相邻的像素组成的区域，连通域分析是指在图像中寻找出彼此互相独立的连通域并将其标记出来。提取图像中不同的连通域是图像处理中较为常用的方法，例如在车牌识别、文字识别、目标检测等领域对感兴趣区域分割与识别。一般情况下，一个连通域
SURF特征是一种图像的局部特征，当目标图像发生旋转、尺度缩放、亮度变化时，具有保持不变性，并且对视角变化、仿射变换和噪声等也具有保持一定程度的稳定性。SURF特征提取算法的流程主要包括：特征点检测、特征点描述和特征点匹配三部分。特征点检测采用了基于Hessian矩阵的检测器，其在稳定性和可重复性方面都优于基于Harris的检测器。特征点描述采用Haar小波作为特征描述子，由于Harr特征最大的特
开发工具: Java文件大小: 35 KB上传时间: 2015-03-02下载次数: 46提 供 者: 常杰详细说明：java语言写的特征提取源代码，有搞文字识别的可以下载一看，简单易学-Feature extraction of the Java language to write the source code, a character recognition can download a s
转载
2023-10-12 08:46:50
45阅读
近期一直研究图像的拼接问题。图像拼接前，找到各个图像的特征点是个非常关键的步骤。这期专栏，我将介绍两种较常用的特征匹配方法(基于OpenCV)，Brute-Force匹配和FLANN匹配。1、BF匹配cv2.BFMatch( normType, crossCheck=True/False)其中normType是用来指定要使用的距离测试类型。默认值为cv2.Norm_L2,适用于SIFT,SURF方
转载
2023-07-13 15:22:56
184阅读
文章目录1 定义2. 字典特征提取API3. 字典特征提取案例：1.实现效果：2.实现代
原创
2023-01-09 17:08:53
364阅读
概述上一篇文章我们一起学习了GCN网络，它的作用是提取特征点和描述子，用于匹配得到位姿。本次我们一起学习它的改进版GCNv2，改进版在速度上大幅度提升，精度上和原网络性能相当。并且改进版所提取的特征点具有和ORB一样的格式，因此作者把它在ORB-SLAM中替换掉了ORB特征，也就是GCN-SLAM。论文链接：https://arxiv.org/abs/1902.11046v1代码链接
