ImageFeatures

最新推荐文章于 2023-09-16 20:16:32 发布
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本文介绍了一个用于存储图像特征的数据结构，包括图像索引、尺寸、关键点和描述符矩阵。此结构适用于计算机视觉任务，如图像匹配和识别。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

struct CV_EXPORTS ImageFeatures
{
int img_idx;
Size img_size;
std::vector keypoints;
Mat descriptors;
};

使用scikit-image feature计算图像特征与常见特征示例
Yancy的博客
11-04 1万+
目录 canny corner_harris greycomatrix greycoprops hog local_binary_pattern scikit-image feature是一个强大的python可以调用的计算特征库。对于常见的图像特征可以直接调用scikit-image feature中封装好的函数来计算，速度也比自己编写的函数快（别问我怎么知道的，心塞了）。 具体...
image feature
12-15
For the two-dimensional object silhouettes, in this study, we present a one-dimensional descriptor which in theory remains absolutely invariant under affine transforms. The proposed descriptor operates on the affine enclosed area. We design a contour normalizing method. After this normalization, the number of points on a contour between two appointed positions remains unchanged by affine transforms. We prove that for any linearly filtered contour, the area of a triangle whose vertices are the centroid of the contour and a pair of successive points on the normalized contour remains linear under affine transforms. Experimental results indicate that the proposed method is unaffected by: boundary starting point variations and affine transforms even in the case of high deformations and serious noise on the shapes. We also propose a method to simulate the noise contaminating the test shapes, in a real context, and define the signal-to-noise ratio for a shape. In addition, the proposed normalization method can be associated with other algorithms to increase their robustness to affine transforms and decrease their complexity in similarity measures.
图像特征检测(Image Feature Detection)
weixin_33736832的博客
03-03 659
作者：王先荣前言    图像特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。本文主要探讨如何提取图像中的“角点”这一特征，及其相关的内容。而诸如直方图、边缘、区域等内容在前文中有所提及，请查看相关文章。OpenCv（EmguCv）中实现了多种角点特征的提取方法，包括：Harris角点、ShiTomasi角点、亚像素级角点、SURF角...
image features extraction
长夜漫漫，无心睡眠
05-13 3658
目录 一.概述 二.图像的边缘特征及其检测方法 1.图像的边缘特征 2.梯度边缘检测 （1）原理 （2）Roberts算子 （3）Sobel算子 （4）Prewitt算子 3.二阶微分边缘检测 一.概述 图像领域的许多应用中，人们总是希望从分割出的区域中分辨出地物类别，例如分辨农田、森林、湖泊、沙滩等；或是希望从分割出的区域中识别出某种物体(目标)，例如在河流中识别舰船；在飞机跑道上识别飞机等。进行地物分类和物体识别的第一步就是物体特征的提取和检测，然后才能根据检测和提取的图像特征..
IBSI chapter 3 Image features
qq_37735698的博客
06-07 571
（刚好phase 1 3处的结果作为mask） grid distance （具体定义先不看 用到再回头找）
Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints 译文.pdf
09-02
Lowe在1999年的论文《Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints》中提出的图像处理技术，旨在提取出对尺度变化、旋转、仿射变换、光照变化等具有不变性的图像特征点。SIFT特征在计算机视觉领域...
Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints(SIFT).pdf
12-13
关于sift特征检测的原始文献《Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints(SIFT)》，作者是MEHMET AYGUN , NOVEMBER，发表于2014
Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints译文
04-06
### Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints (SIFT) #### 摘要与简介 《Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints》一文由David G. Lowe撰写，介绍了从图像中提取独特不变...
IJCV2004 Distinctive image features from scale invariant keypoints翻译
06-12
### IJCV2004 Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints 翻译解析 #### 关键知识点概述 《Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints》是一篇由David Lowe在2004年发表的重要...
features_geometrical.rar_image features
07-14
geometrical features for image analysis
ImageSimilarity:演示使用image_features api基于相似度对图像进行排序
05-25
图像相似度 该演示采用了 image_features API基于相似的排序图像。 示例数据入门 克隆仓库： git clone https://github.com/IndicoDataSolutions/ImageSimilarity.git 使用SimpleHTTPServer（或等效服务器）启动测试服务器： cd ImageSimilarity && python -m SimpleHTTPServer 请参阅localhost:8000/similarity.html的演示！ 按颜色排序 单击任何图像以基于与该图像的相似性触发排序。 初始视图如下所示： 单击较棕色的图像之一将触发度假村。 将数据限制为十个图像，结果看起来像这样，首先是目标项目： 单击其中一个较蓝的项目类似： 图像识别：超越色彩 加载完整的250个图像集，您可以真正体验Indico API的强大功能。
SIFT图像特征：SIFT Image Features
GarfieldEr007的专栏
12-26 1396
SIFT Image Features SIFT - Scale Invariant Feature Transforms For any object there are many features, interesting points on the object, that can be extracted to provide a "feature" description of th
斯坦福cs231n计算机视觉训练营----Image features exercise
wxw060709的专栏
11-02 492
################################################################################ # TODO: # # Use the validation set to set the l...
计算机视觉算法中的图像特征描述符（Image Feature Descriptors）
牛肉胡辣汤
09-11 1132
计算机视觉算法中的图像特征描述符（Image Feature Descriptors）是一种用于描述图像中局部特征的方法。通过提取图像中的特征点，并计算这些特征点的特征描述符，可以用于图像匹配、目标识别、物体跟踪等计算机视觉任务中。本文将介绍图像特征描述符的原理、常用的特征描述符算法以及应用场景。图像特征描述符是计算机视觉中一种重要的方法，通过提取并描述图像中的局部特征点，可以实现图像匹配、目标识别、物体跟踪等任务。本文介绍了几种常用的图像特征描述符算法以及它们的应用场景。
【计算机视觉】Image Feature Extractors方法介绍合集（一）
最新发布
wzk4869的博客
09-16 937
【计算机视觉】Image Feature Extractors方法介绍合集（一）
SIFT: Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints 笔记
SimonCoder的专栏
06-12 980
文章：Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints (SIFT) 摘要：本文提出一种图像特征提取的方法SIFT，并且SIFT特征可以对不同视点获取的图像进行可靠的匹配。SIFT特征具有尺度和旋转不变性，并且对仿射变换、视点变换、噪声和光照变化具有一定的鲁棒性。SIFT特征具有独特性，也就是说，一个SIFT特征从很大的数据集中（从许多图像中提取出的大量SIFT特征）成功匹配到相关特征的概率是很大的。本文还提出一种使用SIFT进行物体识别
使用 OpenCV 对图像进行特征检测、描述和匹配
深度学习与计算机视觉
08-07 5891
介绍在本文中，我将讨论使用 OpenCV 进行图像特征检测、描述和特征匹配的各种算法。首先，让我们看看什么是计算机视觉，OpenCV 是一个开源计算机视觉库。当人类看到这张图片时会发生什么...
一篇文章搞懂OpenCV之图像特征
qq_44129924的博客
04-27 1579
图像特征即图像中独特的，易于跟踪和比较的特定模板或特定结构，例如我们肉眼可见的颜色、形状、轮廓以及亮度等等这些都可以认为是图像特征。 图像特征主要有图像的颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征。
encoded image features是什么
05-02
Encoded image features是指将图像转换为数字特征向量的过程，通常使用卷积神经网络（CNN）进行提取。这些特征向量可以用于训练机器学习模型，如图像分类、目标检测、图像生成等任务。通过使用预先训练好的CNN模型，...
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