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RSS订阅转载 SIFT（5）----关键点方向分配
对于在DOG金字塔中检测出的关键点点，采集其所在高斯金字塔图像3σ邻域窗口内像素的梯度和方向分布特征。梯度的模值和方向如下： 计算得到梯度方向后，就要使用直方图统计特征点邻域内像素对应的梯度方向和幅值。梯度方向的直方图的横轴是梯度方向的角度（梯度方向的范围是0到360度，直方图每36度一个柱共10个柱，或者没45度一个柱共8个柱），纵轴是梯度方向对应梯度幅值的累加...
2018-09-25 17:58:05
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转载 SIFT（4）----关键点定位
关键点精确定位 离散空间的极值点并不是真正的极值点，图4.1显示了二维函数离散空间得到的极值点与连续空间极值点的差别。利用已知的离散空间点插值得到的连续空间极值点的方法叫做子像素插值（Sub-pixel Interpolation）。 差值中心偏移量大于0.5时（即x或y或），意味着插值中心已经偏移到它的邻近点上，所以必须改变当前关键点的位置。同时在新的位置上反复插值直...
2018-09-25 17:12:46
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转载 SIFT（3）-----尺度空间极值检测
尺度空间理论 尺度空间理论的基本思想是：在图像信息处理模型中引入一个被视为尺度的参数，通过连续变化尺度参数获得多尺度下的尺度空间表示序列，对这些序列进行尺度空间主轮廓的提取，并以该主轮廓作为一种特征向量，实现边缘、角点检测和不同分辨率上的特征提取等。尺度空间中各尺度图像的模糊程度逐渐变大，能够模拟人在距离目标由近到远时目标在视网膜上的形成过程。 尺度空间满足视觉不变性。该不变性的...
2018-09-25 14:07:10
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转载 SIFT（2）-----高斯模糊
SIFT算法是在不同的尺度空间上查找关键点，而尺度空间的获取需要使用高斯模糊来实现 。一维正态分布公式： （x-μ）在高斯图像模糊中对应模糊半径，指的是模板元素到模板中心的距离。 eg： 二维模板大小为m*n，则模板上元素（x，y）对应的高斯公式为： 正态分布主要分布在3σ至-3σ，距离之外的像素可忽略不计，所以，图像处...
2018-09-25 11:17:28
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转载 SIFT（1）---特性介绍
SIFT算法的特点有：1. SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性；2. 独特性（Distinctiveness）好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配；3. 多量性，即使少数的几个物体也可以生大量的SIFT特征向量；4. 高速性，经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时的要求；...
2018-09-24 13:50:50
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原创 MATLAB-2016b+VS2017+OpenCV-3.4.1+mexopencv-3.3.1
使用mexopencv-3.3.1实现matlab与opencv混编1.下载安装MATLAB-2016b、VS2017、OpenCV-3.4.1、mexopencv-3.3.1。2.下载并在matlab中添加msvc2017.xml和msvcpp2017.xml。3、下载并安装tdm64-gcc-4.9.2.exe4、打开matlab，在命令框输入：>>mex...
2018-09-18 13:12:10
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原创 remap()函数
remap（）函数常见应用：图像翻转，图像缩小。void remap(InputArray src, //输入图像 OutputArraydst, //输出图像 InputArray map1,//第一个映射 InputArray map2, //第二个映射 int interpolation,...
2018-09-10 18:04:03
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空空如也
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