将最近所学opencv的图像处理做个小整理，下期打算整理视频处理的一些记录。1.使用OpenCV对图像进行Harris，SIFT特征点提取，并标注特征点更多可以了解 Harris角点检测和SIFT特征· 特征点是啥?图像处理中，特征点指的是图像灰度值发生剧烈变化的点或者在图像边缘上曲率较大的点(即两个边缘的交点)。图像特征点能够反映图像本质特征，能够标识图像中目标物体。通过特征点的匹配能够完成图像
前言前面我们介绍了《C++ OpenCV特征提取之SURF特征检测》，这一篇我们在介绍一下SIFT的特征提取。SIFT特征和SURF特征比较比较项目SIFTSURF尺度空间极值检测使用高斯滤波器，根据不同尺度的高斯差(DOG)图像寻找局部极值使用方形滤波器，利用海森矩阵的行列式值检测极值，并利用积分图加速运算关键点定位通过邻近信息插补来定位与SIFT类似方向定位通过计算关键点局部邻域的方向直方图，
OpenCV中一些相关结构说明：特征点类：class KeyPoint
{
Point2f pt; //坐标
float size; //特征点邻域直径
float angle; //特征点的方向，值为[0,360)，负值表示不使用
float response;
目录特征点分类1 ORB①特征点检测②计算特征描述2 SIFT1 SIFT特征检测的步骤①.在DOG尺度空间中获取极值点，即关键点。②.特征点方向估计③生成特征描述④.代码实现3.SURF①.SURF的介绍②.SURF算法步骤③. SIFT与SURF效果比较④代码实现4 FAST角点检测且阈值可调节补充图像金字塔灰度质心法实现思路：图像本身是由
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。&
一、初识在MediaPipe中进行人脸特征点检测，可以使用其提供的预训练模型和库。MediaPipe提供了一个名为"FaceMesh"的模型，用于实时检测人脸的468个特征点。以下是使用MediaPipe进行人脸特征点检测的基本步骤：安装MediaPipe：首先，你需要安装MediaPipe框架。设置输入和输出：确定输入数据的来源，可以是摄像头、视频文件或图像。同时，设置输出来存储检测到的人脸特征
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。&nb
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2023-12-08 09:35:55
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一：特征点的理解特征点是图像中与周围领域灰度值像素的暗点或亮点二：特征点的寻找 CV_WRAP void detect( const Mat& image, CV_OUT vector<KeyPoint>& keypoints, const Mat& mask=Mat() ) const;SIFT对象的detect函数可以寻找特征点第一个参数是输入图像
opencv 特征点提取算法 SIFT SURF ORB FAST LBP学习用opencv的traincascade.exe训练行人的HAAR、LBP和HOG特征的xml 特征点： 又称兴趣点、关键点，它是图像中突出且具有代表意义的一些点，通过这些点我们可以用来表征、识别图像、进行图像配准、进行3D重建等 旋转不变性和尺度不变性 角点： 最直观的印象就是在水平、竖直两个方向上变化均较大的
基本概念SURF(SpeededUp Robust Features)—加速稳健特征算法, 在2006 年由Bay.H和Van Gool.L共同提出, SURF是尺度不变特征变换SIFT的加速版。一般来说, 标准的SURF算子比SIFT算子快好几倍, 并且在多幅图像下具有更好的稳定性。SURF最大的特征在于采用了harr特征以及积分图像的概念, 这大大加快了程序运行时间,可以应用于物体识别以及三维
目录特征点检测描述子计算特征点匹配绘图各类函数的一些从属关系特征点检测 特征点检测是指利用detecter去检测图像中感兴趣的点，一般指角点，边缘点等等，其中各类特征点的也有不同的定义方式，譬如角点有harris角点，FAST角点等等。以FAST角点为例（FAST角点属于ORB特征）。 步骤1：定义KeyPoint容器； KeyPoint是C++中的一个模板类。可以理解为一种特殊的数据结
【 1. 人脸特征点含义 】在我们检测到人脸区域之后，接下来要研究的问题是获取到不同的脸部的特征，以区分不同人脸，即人脸特征检测(facial feature detection)。它也被称为人脸特征点检测(facial landmark detection)。人脸特征点通常会标识出脸部的下列数个区域：右眼眉毛(Right eyebrow)左眼眉毛(Left eyebrow)右眼(Right ey
前言前面我们学习了《C++ OpenCV特征提取之基本的LBP特征提取》，用的是基本的LBP特征的提取，这次我们接着上次的代码，来看看扩展的ELBP的特征提取。LBP的扩展介绍原始的LBP提出后，研究人员不断对其提出了各种改进和优化。圆形LBP算子基本的LBP算子的最大缺陷在于它只覆盖了一个固定半径范围内的小区域，这显然不能满足不同尺寸和频率纹理的需要。为了适应不同尺度的纹理特征，并达到灰度和旋转
1.基本概念特征点: 可以理解为区别于其它部分或物体的地方。根据特征应该能准确、唯一地识别出对应目标。 例如在一堆青苹果中，有几个红苹果。那么红色就是可以准确识别出红苹果的有效特征。人眼对特征的识别通常是在一个局部的小区域或小窗口完成的。 如果在各个方向上移动这个特征的小窗口，窗口内区域的灰度发生了较大的变化，那么就认为在窗口内遇到了特征点。特征检测： 在一幅图像上滑动比较，如果无论往哪个方向移动
1. cornerHarris()opencv中提供了Harris角点检测的接口，即cv::cornerHarris() 缺陷：角点是像素级别的，速度较慢dst = cv2.cornerHarris(gray,2,3,0.04)
img - 数据类型为 float32 的输入图像
blockSize - 角点检测中要考虑的领域大小
ksize - Sobel 求导中使用的窗口大小
k -
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2023-11-09 10:19:52
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图像特征类型可以分为如下三种：边缘角点（感兴趣关键点）斑点（感兴趣区域）其中，角点是个很特殊的存在。如果某一点在任意方向的一个微小变动都会引起灰度很大的变化，我们就把它称之为角点。角点作为图像上的特征点，包含有重要的信息，它们在图像中可以轻易的定位，同时，在人造物体场景，比如门、窗、桌等处也随处可见。角点的具体描述可以有以下几种：一阶导数（灰度的梯度）的局部最大所对应的像素点两条及两条以上边缘的交
java人脸识别 虹软ArcFace 2.0，java SDK使用、人脸识别-抽取人脸特征并做比对 虹软产品地址：http://ai.arcsoft.com.cn/product/arcface.html 虹软ArcFace功能简介人脸检测人脸跟踪人脸属性检测（性别、年龄）人脸三维角度检测人脸对比 本文使用到的SDK为本人自己使用JNA做的封装，2.0的使用比1.x的版本使用更方便，api更集中
我想计算Haar特征，自己手动计算感觉挺麻烦（主要在取各个不同位置、不同scale的特征），而且可能速度不够。
OpenCV 的这个把所有东西都封装起来了，由于我的online-boosting和它的框架不一样，不能直接使用。我在源码中看了半天，发现里面又有 internal haar feature又有fast haar feature，还有什么Thaar feature。源码中注释比较少，
一、 SIFT算法1、算法简介 尺度不变特征转换即SIFT (Scale-invariant feature transform)是一种计算机视觉的算法。它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。 &n
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2023-11-01 20:48:54
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关键点检测本质上来说，并不是一个独立的部分，它往往和特征描述联系在一起，再将特征描述和识别、寻物联系在一起。NARF 算法可以分成两个部分，第一个部分是关键点提取，第二个部分是关键点信息描述，本文仅涉及第一个部分。 在文章开始之前，有非常重要的一点要说明，点云中任意一点，都有一定概率作为关键点。关键点也是来自原始点云中的一个元素。和图像的边缘提取或者关键点检测算法追求n次插值，最终求的亚像素坐标
