11、计算机视觉中的特征匹配与目标检测技术

计算机视觉中的特征匹配与目标检测技术

在计算机视觉领域，特征匹配和目标检测是非常重要的任务。本文将介绍基于 FLANN 的特征匹配、结合单应性的 FLANN 匹配、纹身法医的实际应用示例，以及目标检测和识别的相关技术，包括方向梯度直方图（HOG）、图像金字塔和滑动窗口。

基于 FLANN 的特征匹配

FLANN（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors）是一个用于在高维空间中进行快速近似最近邻搜索的库。其官方网站为 http://www.cs.ubc.ca/research/flann/ ，它具有比 SIFT 或 SURF 更宽松的许可，可在项目中自由使用。

FLANN 拥有内部机制，能根据数据集自动选择最佳算法和最优参数进行处理，比其他最近邻搜索软件快 10 倍。它用 C++ 编写，支持 C、MATLAB 和 Python 等语言绑定，在 GitHub 上也有开源代码：https://github.com/mariusmuja/flann 。

以下是一个基于 FLANN 的特征匹配示例代码：

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

queryImage = cv2.imread('images/bathory_album.jpg', 0)
trainingImage = cv2.imread('images/vinyls.jpg', 0)

# create SIFT and detect/compute
sift = cv2.xf