OpenCV 14～16 模版匹配、霍夫曼变换、图像特征提取？？？

最新推荐文章于 2025-09-14 10:30:19 发布
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本文主要介绍了图像处理领域的三项关键技术：模板匹配、霍夫曼变换及图像特征提取。详细讲解了这些技术的基本原理及其应用场景，为读者提供了深入理解图像处理的基础。
OpenCV快速入门：特征点检测与匹配
吾家有猫名探花的博客
11-24 1万+
在计算机视觉领域，特征点检测与匹配是解决多种问题的核心，包括图像识别、跟踪、三维重建和运动分析。OpenCV作为一个功能强大的视觉处理库，提供了丰富的功能来处理这些任务。本博客旨在提供一个关于OpenCV中特征点检测与匹配方法的快速入门指南。我们将从角点检测开始，探讨如Harris、Shi-Tomasi和FAST等经典算法，介绍它们的原理、公式和代码实现。接着，我们将深入到特征点检测的高级话题，覆盖如SIFT、SURF和ORB等算法。每种方法都会有详细的函数解析，帮助理解其背后的工作原理。
【OpenCV学习】（十）特征点检测与匹配
weixin_40620310的博客
01-15 4823
【OpenCV学习】（十）特征点检测与匹配 背景 提取图像的特征点是图像领域中的关键任务，不管在传统还是在深度学习的领域中，特征代表着图像的信息，对于分类、检测任务都是至关重要的； 特征点应用的一些场景： 图像搜索：以图搜图（电商、教育领域） 图像拼接：全景拍摄（关联图像拼接） 拼图游戏：游戏领域 一、Harris角点 哈里斯角点检测主要有以下三种情况： 光滑区域：无论向哪个方向移动，衡量系数不变； 边缘区域：垂直边缘移动时，衡量系数变化强烈； 角点区域：不管往哪个方向移动，衡量系数变化强烈； 函
OpenCV成长之路(9)：特征点检测与图像匹配
weixin_34163741的博客
01-03 1951
特征点又称兴趣点、关键点，它是在图像中突出且具有代表意义的一些点，通过这些点我们可以用来识别图像、进行图像配准、进行3D重建等。本文主要介绍OpenCV中几种定位与表示关键点的函数。 一、Harris角点 角点是图像中最基本的一种关键点，它是由图像中一些几何结构的关节点构成，很多都是线条之间产生的交点。Harris角点是一类比较经典的角点类型，它的基本原理是计算图像中每点与周围点变化率的平均值...
（四）OpenCV——特征点检测与匹配
一位热爱编程的青年
07-17 1273
特征点检测与匹配是计算机视觉的核心技术，广泛应用于图像拼接、物体识别、三维重建等领域。本文介绍了OpenCV中常用的特征检测算法：Harris和Shi-Tomasi角点检测适用于简单场景；SIFT具有尺度不变性但计算复杂；SURF是SIFT的高效改进；ORB结合了实时性和旋转不变性。在特征匹配方面，BFMatcher提供精确匹配但效率低，而FLANN匹配器通过近似搜索显著提升速度。文章对比了各算法的特性、适用场景及OpenCV实现方法，为不同需求的应用提供了选择建议。
OpenCV 特征点检测与匹配
钢铁男儿
06-22 2647
①图像搜索，如以图搜图；②拼图游戏；③图像拼接，将两长有关联得图拼接到一起；
拉东变换与直线特征分析
最新发布
z4a5b6的博客
09-14 884
本文介绍了如何使用Python的Scikit-Image库实现拉东变换，并将其应用于具有明显直线特征的图像。通过提取变换结果中的方向最大值，与原始图像中的直线进行对比，可分析图像中直线的角度特征。示例代码包括图像加载、拉东变换计算及可视化展示，适用于图像处理和特征提取场景。
基于Visual C++的数字图像处理技术与应用
对于图像配准问题，书中探讨了基于特征点匹配（如SIFT、SURF）和模板匹配的方法，介绍如何通过仿射变换、投影变换实现多幅图像的空间对齐，广泛应用于医学影像融合与遥感图像分析。运动检测部分则聚焦于视频序列中的...
opencv的全部基础操作，一共109个实例全部都在anaconda3，python3.7，opencv4调试通过。
08-23
code_039 | [图像模板匹配](python/code_039/opencv_039.py) | ✔️ code_040 | [二值图像介绍](python/code_040/opencv_040.py) | ✔️ code_041 | [基本阈值操作](python/code_041/opencv_041.py) | ✔️ code_042...
数字图像处理基础与核心技术入门
模板匹配通过滑动窗口计算待检图像与模板之间的相似度（如SSD、NCC），实现已知模式的搜索。虽然计算量较大，但在固定场景下仍具实用性。现代方法多结合特征点匹配（如SIFT、SURF）以提高鲁棒性。 第九章“图像的...
32、图像处理入门与核心技术解析
flower的专栏
04-28 53
本文全面介绍了图像处理的基本概念与核心技术，涵盖图像增强、复原、变换、压缩、分割以及特征提取等关键领域，并深入解析了图像识别与分类的常用方法。同时，文章还探讨了图像处理在医学成像、遥感、安防监控等实际应用中的表现，展望了未来发展趋势及挑战，为读者提供系统化的图像处理知识体系。
OpenCV(Scale Invariant Feature Transform（SIFT))尺度不变特征变换
phthon1997的博客
02-09 770
咋一看这个名字，我也蒙了，这啥玩意？ 其实在介绍这个之前，就是如果我们很远看一幅图就大概知道是什么，在不同尺度下，计算机可以提取出一个统一的特征，这就是SIFT 图像尺度空间： 在一定的范围内，无论物体是大还是小，人眼都可以分辨出来，然而计算机要有相同的能力却很难，所以要让机器能够对物体在不同尺度下有一个统一的认知，就需要考虑图像在不同的尺度下都存在的特点。 尺度空间的获取通常使用高斯模糊来实现 ...
OpenCV：特征点检测与图像匹配
血色天空的专栏
03-27 5641
特征点又称兴趣点、关键点，它是在图像中突出且具有代表意义的一些点，通过这些点我们可以用来识别图像、进行图像配准、进行3D重建等。本文主要介绍OpenCV中几种定位与表示关键点的函数。 一、Harris角点 角点是图像中最基本的一种关键点，它是由图像中一些几何结构的关节点构成，很多都是线条之间产生的交点。Harris角点是一类比较经典的角点类型，它的基本原理是计算图像中每点与周围点变化率
opencv 特征点检测与匹配-Harris角点检测+shi-Tomasi角点检测
qq_41803556的博客
09-10 1379
opencv 特征点检测与匹配-Harris角点检测+shi-Tomasi角点检测
Opencv（C++）学习系列---特征点检测和匹配
qiaodahua的博客
11-23 8628
本文介绍了特征点匹配的三个事例，对于特征点的检测可以是SIFT SURF ORB等，目标匹配器可以是BFmatch Flannematch等，定义方法相同，knnMatch函数匹配效果最好，同时可以进行滤波。distance是距离，可以抽象理解为匹配的分值，distance越小，效果越好。
opencv之特征检测与匹配
吐着泡泡说爱你的博客
07-10 973
1)SIFT特征提取匹配的步骤 A使用SiftFeatureDector的detect方法检测特征存入一个向量(可以使用drawKeypoints在图中标记出来) B使用SiftDescriptorExtractor的compute方法提取特征描述符(特征向量)，特征描述符是一个矩阵 C使用匹配器matcher对描述符进行匹配 D匹配结果保存由DMatch的组成的向量里设置距离阈值，使得匹配
特征点检测与匹配（码—基于opencv)
AAAA202012的博客
05-20 532
理论知识参考于基于图像的三维重建-特征点检测与匹配 在这里用的opencv是440版本的，接下来就是相应的代码 #include<opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp> #include<opencv2/features2d/features2d.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/calib3d/calib3d.hpp> #include<.
OpenCV入门10——特征点检测与匹配
Atticus的博客
11-23 1085
特征点检测与匹配是计算机视觉中非常重要的内容。不是所有图像操作都是对每个像素进行处理，有些只需使用4个顶点即可，如图像的拼接、二维码定位等。
OpenCV特征检测与匹配
OpenCV 图像辨识的博客
04-13 961
OpenCV 特征检测与匹配  一幅图像中总存在着其独特的像素点，这些点我们可以认为就是这幅图像的特征，成为特征点。计算机视觉领域中的很重要的图像特征匹配就是一特征点为基础而进行的，所以，如何定义和找出一幅图像中的特征点就非常重要。这篇文章我总结了视觉领域最常用的几种特征点以及特征匹配的方法。 在计...
opencv3.1.0 特征点检测与图像匹配
wanyongtai的博客
01-27 1660
图片资源 主要代码 #include&amp;amp;amp;lt;opencv2/opencv.hpp&amp;amp;amp;gt; #include &amp;amp;amp;lt;opencv2\xfeatures2d.hpp&amp;amp;amp;gt; #include &amp;amp;amp;lt;iostream&amp;amp;amp;gt; using namespace std; using nam
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