qq_44171096的博客

写在前面这次分享的为一个很理想的情况下的目标识别与分类，对象为螺丝、螺帽、圆环这三个东西，其实就是图一乐呵，为什么说理想化呢？看一下本文使用的实验图片。可以看到，图像中三个目标非常清楚，因为该图背景非常单一，这张图为在我床单上拍的。最近也还在补充图像处理相关的数学基础理论，要达到能在复杂背景下的目标检测与识别，需要学习的地方还很多。方法流程图像预处理，包括去噪、去除背景、阈值化图像分割特征提取机器分类学习下面根据该顺序具体介绍相关代码以及效果。1.图像预处理首先是去除噪声，本文使用

C++实现特征点提取、相关系数影像匹配、最小二乘影像匹配写在前面特征点提取相关系数影像匹配最小二乘影像匹配写在后面写在前面本学期数字摄影测量课程学习中，老师让同学实现书上提到的特征点提取、相关系数影像匹配、最小二乘影像匹配的相关算法，特征点提取确实有很多参考的，但是影像匹配的代码几乎都是付费下载的，自己也去找过，大多还是Matlab的代码。最后还是跟同学交流，然后用C++造轮子（因为选修的计算机视觉是用C++做的，所以这个就也用C++了），希望对有用到的同学有所帮助。特征点提取特征点提取有很多算子，