看SIFT有感触

最新推荐文章于 2022-04-01 15:27:15 发布
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今天偶然间了解下SIFT算法，这个算法确实蛮厉害的，可以用来寻找一幅图像的特征点，并且这些特征点不受图像尺度变化（缩放、旋转、添加噪声等）的影响，然后在找出特征点的基础之上可以做很多应用，例如图像识别（匹配）、图像拼接（融合）等等。算法介绍里面涉及到的公式只是见过，有的甚至都没听说过，突然发现老外的数学功底和代码功底确实不一般，而自己平常写很多程序其实都没涉及到算法，还敢抱怨难难难！最近注意力都在纠结找一个好工作，静不下心来学习充电，真的应该感觉到羞愧！从明天开始要安排好时间，即使有其它事情，也要腾出2个小时充电，学习新东西，加油吧，骚年！

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10-02 2007
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第6章 特征检测、匹配与搜索 个人笔记
战死为止的博客
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2019/10/17 在实验室的电脑上安装了pycharm、anaconda还有很多包，在自己的小破本上很多搞了很久都没有解决的东西，在新电脑上一下就解决了~超开心！ 2019/10/19 d2l-pytorch/ch04_the_preliminaries_a_crashcourseuntitled folder Automatic_Differentiation Data_Manipulati...
读FPN记
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2020.10.26-11.02 人工智能行业每周技术精华文章汇总
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上周六，大白在杭州参加了一场互联网社群线下活动。 现场来了500多位圈友，各行各业都有，活动举办的也很成功，特别是白天各位大佬的的分享，让大白收益良多。 其中，特别有感触的是上午的一场讨论：《创业者如何提升自己的格局？》 各位大佬从自己的角度讲述了对自己命题的看法， 但有一个观点，各位都很赞同：你所能成功的程度取决于你能创造价值的多少？ 当然如何定义价值？如何为大家创造价值？ 每个人都是凭自己的价值在这个社会体系中获得回报。 但是每个人由于行业教育经历的差异，不同的人会看到不一样的世界。 但有两点非常重要
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以下内容整理自4月20日由将门主办的“计算机视觉”主题技术专家微信群分享嘉宾实录。 分享嘉宾：SenseTime（商汤科技）CEO 徐立。 300多位来自谷歌、Facebook、微软、Nvidia、滴滴等公司的技术人士、以及MIT、Stanford、CMU、清华、北大等高校的计算机系优秀学生听取了本次分享。 期待你的加入！参与方法请见文章末尾的介绍。 我是从03年开始就接触视觉这个领域，也...
python安装盒怎么打开_python盒图
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广告关闭腾讯云11.11云上盛惠 ，精选热门产品助力上云，云服务器首年88元起，买的越多返的越多，最高返5000元！python.print(a)print(a)print(a)print(a)print(python in a)图片.png----字符串方法大小写# 字符串方法a = life is short,i use python.print(a.upper()) # upper()转为大...
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07-15
每个关键点都有一个主方向，这在3D空间中尤其重要，因为它可以帮助描述特征点周围的结构。通过对关键点邻域内的梯度进行分析，可以确定最佳的方向。 4. **描述符生成**： 在确定了关键点的位置和方向后，SIFT3D...
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10-03
总的来说，"PSO-SIFT-matlab-V1.0"是一个有价值的教育资源，它结合了两种强大的算法，并提供了易于理解的MATLAB实现，对于研究图像处理、计算机视觉或者优化算法的学生和研究人员来说，是一个很好的学习和实践平台。...
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基于跳点搜索(JPS)算法，改进传统A（A星）算法的路径规划二次路径优化matlab算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于跳点搜索（JPS）算法改进传统A*算法的路径规划方法，重点实现路径的二次优化，适用于栅格地图环境下的全局路径规划。该方法通过JPS跳跃机制减少搜索节点数量，提升A*算法的搜索效率，并结合Matlab代码实现具体仿真，展示了算法在路径长度和计算效率方面的优化效果。此外，文中还提及相关应用场景如机器人导航、动静态障碍物规避等，突出了算法在实际工程中的实用性与高效性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事路径规划、机器人导航、智能算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于机器人、无人机等智能体的全局路径规划任务中，提升路径搜索效率；②作为A*算法的进阶优化方案，用于教学演示或科研对比实验；③结合DWA等局部避障算法，构建完整的自主导航系统。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践，深入理解JPS的跳跃规则与启发式设计，注意分析算法在不同地图复杂度下的性能表现，并可进一步拓展至三维空间或动态环境的应用。
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matlab sift有现成的吗
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### 回答1： 是的，MATLAB中有现成的SIFT函数。在MATLAB中，可以使用Image Processing Toolbox中的函数来计算和提取图像的SIFT特征。SIFT（尺度不变特征变换）是一种计算机视觉算法，用于在图像中检测和描述特征点。通过使用MATLAB的SIFT函数，可以轻松地从图像中提取SIFT特征。SIFT函数接受输入图像，并返回包含检测到的特征点和它们的描述子的结构。这些描述子可以用于比较、匹配和识别图像中的特定对象。使用MATLAB的SIFT函数，可以方便地实现复杂的图像处理任务，如图像拼接、图像分类和目标识别等。 ### 回答2： 是的，MATLAB中有现成的SIFT算法实现。SIFT（尺度不变特征变换）是一种用于图像特征提取和匹配的算法。在MATLAB中，可以通过调用现有的函数库来实现SIFT算法。MATLAB中的计算机视觉工具箱（Computer Vision Toolbox）提供了一个名为detectSURFFeatures的函数，可以用于检测图像中的SIFT特征点。此外，MATLAB还提供了extractFeatures函数，可以用于提取图像中检测到的SIFT特征点的描述符。通过这些MATLAB函数，您可以轻松地实现SIFT特征的检测和提取，并进一步用于图像匹配、目标识别等应用。使用这些现成的MATLAB函数，不仅可以减少自己实现SIFT算法的工作量，还可以借助MATLAB的高效计算能力，在图像处理和计算机视觉任务中更加方便地应用SIFT算法。 ### 回答3： 是的，MATLAB提供了SIFT算法（尺度不变特征变换）的现成实现。在MATLAB中，可以使用Computer Vision Toolbox中的函数提取和匹配SIFT特征。通过调用函数`detectHarrisFeatures`和`extractFeatures`可以提取图像中的SIFT特征，并使用函数`matchFeatures`进行特征匹配。此外，还可以使用`vl_sift`函数调用Vision Lab的SIFT实现来提取和匹配SIFT特征。 使用MATLAB提供的SIFT实现可以方便地进行图像特征提取和匹配，无需自己实现复杂的算法。这个现成的SIFT实现在不同的图像处理任务中都具有广泛的应用，如目标识别、图像拼接、三维重建等。同时，MATLAB还提供了丰富的图像处理和计算机视觉工具箱，可以与SIFT特征一起使用，帮助用户完成更复杂的图像处理任务。 总之，MATLAB提供了许多SIFT特征的现成实现，通过使用这些现成工具，可以在图像处理中轻松应用SIFT特征，提高对图像中的关键信息的准确提取和匹配能力。
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