SIFT、SURF 、HOG 讲解博文

最新推荐文章于 2024-05-02 09:27:12 发布
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本文汇总了SIFT、SURF及HOG三种特征检测算法的主要原理与应用, 对比了它们各自的优势与不足, 并提供了深入理解这些算法的链接资源。

SIFT 讲解博文：

1.   http://www.cnblogs.com/starfire86/p/5735061.html

2.   http://blog.youkuaiyun.com/abcjennifer/article/details/7639681/


SURF 讲解博文：

1. http://www.360doc.com/content/15/0303/09/20590214_452140553.shtml


HOG 讲解博文：

1. http://blog.youkuaiyun.com/liulina603/article/details/8291093

第14节：传统图像特征提取 - 形状特征（HOG、SIFT与SURF）
2401_82355416的博客
04-26 1166
方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients, HOG）是由Navneet Dalal和Bill Triggs于2005年提出的一种用于行人检测的特征描述子。HOG特征通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征，能够很好地描述图像的局部形状信息。尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform, SIFT）由David Lowe于1999年提出，2004年完善。
机器视觉特征简单介绍：HOG、SIFT、SURF、ORB、LBP、HAAR
Danger的博客
02-10 4798
视觉特征提取：HOG、SIFT、SURF、ORB、LBP、HAAR
HOG特征详解：Histograms of Oriented Gradients for Human Detection
Hi_Bitch的博客
07-24 5215
参考论文《Histograms of Oriented Gradients for Human Detection》 花了一天多的时间，整理了一下HOG特征。接下来就HOG特征进行一些解释： HOG含义 HOG具体计算 HOG源码 一、HOG含义 在参考论文中，作者设计了一种方向梯度直方图（Histograms of Oriented Gradient,HOG）对行人进行检测，它通过计算...
机器视觉特征提取介绍：HOG、SIFT、SURF、ORB、LBP、HAAR
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yuanlulu的博客
08-28 5万+
一. 概述 这里主要记录自己的一些感悟，不是很系统。想要详细系统的理论，请参考文末的《图像处理之特征提取》。 个人不是专业cv工程师，很多细节没有深究，描述可能不严谨。 在总结物体检测算法之前先把基础的特征点理论整理一下。 二. HOG 求取前先灰度化然后Gamma校正，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪音的干扰。 HOG主要捕获轮廓信息。统计每个cell的梯...
HOG、SIFT、SURF、ORB、LBP、HAAR简单描述
weixin_45560365的博客
07-03 960
方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。HOG特征通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。 1、主要思想： 在一副图像中，局部目标的表象和形状能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述。其本质为：梯度的统计信息，而梯度主要存在于边缘的地方。 Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。 2、实现方法： 首先将图像分成小的连通区域，这
第三篇【传奇开心果短博文系列】Python的OpenCV库技术点案例示例：物体检测与识别_python opencv 图像物体检测
最新发布
05-02 1077
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。在物体检测与识别领域，OpenCV可以用于实现包括人脸识别、目标检测、目标跟踪等功能。人脸检测与识别：OpenCV提供了基于Haar特征的级联分类器（Cascade Classifier），可以用于检测和识别人脸。通过使用训练好的级联分类器，可以在图像或视频中检测出人脸，并进行人脸识别和人脸特征提取。
车辆检测训练和检测工具
05-28
特征提取是识别车辆的关键，通常采用如SIFT、SURF或HOG等方法。分类器训练则涉及机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林或深度学习模型，如YOLO（You Only Look Once）和Faster R-CNN。 在训练阶段，我们需要...
第十四篇【传奇开心果系列】Python的OpenCV库技术点案例示例：图像特征提取与描述
jackchuanqi的博客
02-06 2113
OpenCV图像特征提取与描述：OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉和图像处理领域的开源库，提供了丰富的图像特征提取和描述的功能。包括提取图像特征点、计算特征描述子等功能。通过使用OpenCV的图像特征提取与描述功能，我们可以从图像中提取出有意义的特征点，并计算出对应的特征描述子。这些特征点和描述子可以应用于许多计算机视觉任务，如目标检测、图像拼接、三维重建等。下面是一些常见的图像特征提取与描述的功能介绍：特征点检测：特征点是图像中具有显著变化的局部区域，例如角点、边缘等。
Windows下使用CMake配置OpenCV的步骤与技巧
3. **优化的算法实现：** 除了基本的图像处理操作外，还包含了如HOG、SIFT、SURF等复杂的图像特征提取算法。 4. **易于集成：** 与OpenCV等流行计算机视觉库兼容，可方便地集成到现有的计算机视觉项目中。 5. **跨...
神经网络基础（重要特征，数据是核心，过拟合，泛化能力，损失函数）
wulimmya的博客
08-08 1678
这篇博文真的很难梳理出来一个逻辑···就是个基础重点知识的杂碎集合，我使劲概括成了6个问题，将就将就 1、学习—>损失函数—>梯度下降 神经网络的重要特征就是可以从数据中学习, 即， 由数据自动决定最优的参数。 为了使NN进行学习，就必须引入损失函数。学习，就是以损失函数为基准，找出使它达到最小的参数。 为了找到尽可能小的损失函数的值，就要使用利用了函数斜率的梯度下降法。 2、为什...
HOG的详细讲解
08-27
有关HOG的解析很详细，很经典，看完后觉得很清晰的！
LBP/HOG/SIFT/SURF特征SVM的trainAuto范例
01-30
在开源的车牌识别系统EasyPR中，用SVM（支持向量机）模型甄选出候选车牌中真正的车牌。目前EasyPR1.4的SVM模型输入的是LBP特征，本代码将EasyPR的svm_train.cpp独立出来，包含SIFT和SURF结合BOW作为SVM输入，以及LBP和HOG特征作为SVM的输入。
SIFT、SURF、ORB的区别与联系
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从原理上面讲解了SIFT、SURF、ORB的区别和联系，理解起来非常容易。
分割 反比 权重图 梯度 灰度_图像处理之特征提取
weixin_39728213的博客
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知乎上看到一个话题——目前火热的 Deep Learning 会灭绝传统的 SIFT / SURF 特征提取方法吗？由于之前研究过SIFT和HOG这两种传统的特征提取方法，故本篇文章先对SIFT和HOG作一综述，并比较二者优缺点。之后，将SIFT和HOG同神经网络特征提取做一对比，浅谈对上述问题的看法。如果能写得快一些，再简单介绍其他几种传统的特征提取的方法——SURF、ORB、LBP、HAAR等...
Hog算法讲解
歆萌的专栏
03-31 8302
原博客地址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_9f4bc8e30101672y.html HOG即histogram of oriented gradient, 是用于目标检测的特征描述子，该技术将图像局部出现的方向梯度次数进行计数，该方法和边缘方向直方图、scale-invariant feature transform类似，不同的是hog的计算基于一致
图像特征（HOG、LBP、SIFT、SURF）
罟霖同学的站点
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图像特征介绍，包括HOG、LBP、SURF、SIFT
OpenCV图像特征提取与检测C++(三)SURF特征检测、SIFT特征检测、HOG特征检测、LBP特征检测、Haar特征
法兰西流浪者博客
08-16 3654
SURF特征检测 SURF(Speeded Up Robust Features 加速的稳定的特征，不会随着环境变化而改变)特征关键特性： -特征检测 -尺度空间 放缩到不同尺度空间，尺度不变性 -选择不变性 光照不变性，旋转不变性 -特征向量 将上面的特性描述成特征向量，然后就可以进行特征匹配 尺度不变性：人类在识别一个物体时，不管这个物体或远或近，都能对它进行正确的...
图像特征检测描述(一):SIFT、SURF、ORB、HOG、LBP特征的原理概述及OpenCV代码实现
昊虹AI笔记
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什么叫特征检测？就是检测图像中目标的特征呗，所谓特征，不管你怎么旋转目标，离目标远近，它的特征都应不变才对，这两个特性称为叫旋转不变性和尺度不变性。当然还有其它特征，如光照不一样，也不应该变化嘛，只是旋转不变性和尺度不变性是最基本的两个要求。 对特征的描述有很多种方法和算子，常见的有SIFT特征描述算子、SURF特征描述算子、ORB特征描述算子、HOG特征描述、LBP特征描述以及Harr特征描述...
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