KAZE系列笔记:
1. OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波
2. OpenCV学习笔记(28)KAZE 算法原理与源码分析(二)非线性尺度空间构建
3. OpenCV学习笔记(29)KAZE 算法原理与源码分析(三)特征检测与描述
4. OpenCV学习笔记(30)KAZE 算法原理与源码分析(四)KAZE特征的性能分析与比较
5. OpenCV学习笔记(31)KAZE 算法原理与源码分析(五)KAZE的性能优化及与SIFT的比较
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KAZE算法资源:
1. 论文: http://www.robesafe.com/personal/pablo.alcantarilla/papers/Alcantarilla12eccv.pdf
2. 项目主页:http://www.robesafe.com/personal/pablo.alcantarilla/kaze.html
3. 作者代码:http://www.robesafe.com/personal/pablo.alcantarilla/code/kaze_features_1_4.tar
(需要boost库,另外其计时函数的使用比较复杂,可以用OpenCV的cv::getTickCount代替)
4. Computer Vision Talks的评测:http://computer-vision-talks.com/2013/03/porting-kaze-features-to-opencv/
5.

本文是OpenCV学习笔记的第29篇,深入解析KAZE算法的特征点检测与描述向量构建过程,包括Hessian矩阵计算、亚像素定位、主方向确定以及M-SURF描述符的生成。通过对源码的分析,阐述KAZE在保持图像旋转不变性方面的独特之处。
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