rainbowbirds_aes的博客

https://blog.youkuaiyun.com/oSunBo/article/details/70306009

很多关于SIFT算法都会写到极值点的定位，这篇文章也 离不开这以问题，然而这篇文章的重点是发现在定位的过程中用到的知识，这也是我写SIFT的目的，我究竟学会了哪些知识，上一篇我初步领略了尺度空间这一全新概念，这一篇我将学到子像素差值或者叫做亚像素差值。 下面这个文章写的不错， http://www.cnblogs.com/ronny/p/4028776.html 但是我们还是重新自己学习一下。...

转自：http://blog.youkuaiyun.com/jiutianhe/article/details/39896931尺度不变特征变换匹配算法详解Scale Invariant Feature Transform(SIFT)Just For Fun zdd  zddmail@gmail.com or (zddhub@gmail.com) 对于初学者，从David G.Lowe...

Install OpenCV 3 on Windows原文链接：https://www.learnopencv.com/install-opencv3-on-windows/ MAY 26, 2017 BY VAIBHAW SINGH CHANDEL 90 COMMENTSIn this post, we will provide step by step instructio...

如何快速选择最合适的物体检测框架：一个基于深度学习物体检测算法的简单测评本文的主要内容来自于Google的一篇2017年的CVPR论文，“Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors”，这篇文章从各种不同的角度比较了现今几大流行的深度学习检测算法，即Faster RCNN，SSD和R-FCN。研读下来，感...

原文： https://www.jianshu.com/p/0586fdb412bf?utm_source=oschina-app很难衡量一个检测算法的好坏，因为除了算法本身的思路之外，还有许多因素影响它的速度和精度，比如：特征提取网络(VGG, ResNet, Inception, MobileNet); 输出的步长，越大分类数目越多，相应的速度也会受影响； IOU的评判方式； n...

SIFT算法的应用－目标识别之用Bag-of-words模型表示一幅图像作者：Savitch出处：http://blog.youkuaiyun.com/assiduousknight/article/details/16901427 引言 本blog之前已经写了四篇关于SIFT的文章，请参考九、图像特征提取与匹配之SIFT算法，九（续）、sift算法的编译与实现，九（再续...

说明：此处暂时简单介绍下各种特征提取算法，后续完善。前言：模式识别中进行匹配识别或者分类器分类识别时，判断的依据就是图像特征。用提取的特征表示整幅图像内容，根据特征匹配或者分类图像目标。常见的特征提取算法主要分为以下3类：①基于颜色特征：如颜色直方图、颜色集、颜色矩、颜色聚合向量等；②基于纹理特征：如Tamura纹理特征、自回归纹理模型、Gabor变换、小波变换、MPEG7边缘直方图等；...

【 导读】目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学 ），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）等等。许多科学家认为，计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。那么什么是计算机视觉呢？ 这里给出了几个比较严谨的...

作者：李中梁编辑：李中梁前言基于内容的图像检索任务（CBIR）长期以来一直是计算机视觉领域重要的研究课题，自20世纪90年代早期以来，研究人员先后设计了图像的全局特征，局部特征，卷积特征的方法对CBIR任务进行探索和研究，并取得了卓越的成果。这篇刊登在 TPAMI 2018年5月刊上的综述《SIFT Meets CNN: A Decade Survey of Instance Re...

SLAM中的优化理论（二）- 非线性最小二乘本篇博客为系列博客第二篇，主要介绍非线性最小二乘相关内容，线性最小二乘介绍请参见SLAM中的优化理论（一）—— 线性最小二乘。本篇博客期望通过下降法和信任区域法引出高斯牛顿和LM两种常用的非线性优化方法。博客中主要内容为：　　非线性最小二乘介绍； 　　下降法相关理论(Desent Method); 　　信任区域理论（Trust Region ...

       最近想写一篇系列博客比较系统的解释一下 SLAM 中运用到的优化理论相关内容,包括线性最小二乘、非线性最小二乘、最小二乘工具的使用、最大似然与最小二 乘的关系以及矩阵的稀疏性等内容。一方面是督促自己对这部分知识进行总结,另一方面也希望能够对其他人有所帮助。由于内容比较多希望能够坚持写完。       本篇博客主要讲解线性最小二乘问题，主要包括以下内容：最小二乘问题的定义 正...

学习卡尔曼滤波看了4天的文章,硬是没看懂.后来找到了下面的文章一下就看懂了.我对卡尔曼滤波的理解,我认为,卡尔曼滤波就是把统计学应用到了滤波算法上. 算法的核心思想是,根据当前的仪器"测量值" 和上一刻的 "预测量" 和 "误差",计算得到当前的最优量.   再 预测下一刻的量, 里面比较突出的是观点是. 把误差纳入计算, 而且分为预测误差和测量误差两种.通称为 噪声. 还有一...

LOG算子：是高斯和拉普拉斯的双结合，即集平滑和边沿于一身的算子模型！注意这个模型跟前面的一个滤波器很相似，就是各向异性滤波器！只不过是各向异性滤波器是高斯一阶导函数，而LOG可以看做是二阶导函数！这两个模型来源最初都是因为求导导致模板对噪声干扰敏感性比较强！1、拉普拉斯算子的出发点在图像中，边缘可以看做是位于一阶导数较大的像素处，因此，我们可以求图像的一阶导数来确定图像的边缘，像sobe...

转载文章地址：https://blog.youkuaiyun.com/xiaowei_cqu/article/details/8069548 Scale Invariant Feature Transform，尺度不变特征变换匹配算法，是由David G. Lowe在1999年（《Object Recognition from Local Scale-Invariant Features》）提出的...

https://blog.youkuaiyun.com/shaoxiaohu1/article/details/43604323

协方差的定义 对于一般的分布，直接代入E(X)之类的就可以计算出来了，但真给你一个具体数值的分布，要计算协方差矩阵，根据这个公式来计算，还真不容易反应过来。网上值得参考的资料也不多，这里用一个例子说明协方差矩阵是怎么计算出来的吧。记住，X、Y是一个列向量，它表示了每种情况下每个样本可能出现的数。比如给定则X表示x轴可能出现的数，Y表示y轴可能出现的。注意这里是关键，给定了4...

1、高斯滤波https://blog.youkuaiyun.com/hit2015spring/article/details/528953672、极值检测和定位https://blog.youkuaiyun.com/hit2015spring/article/details/529728903、方向角度确定https://blog.youkuaiyun.com/hit2015spring/article/details...

https://blog.youkuaiyun.com/xiaowei_cqu/article/details/8069548

https://blog.youkuaiyun.com/lina_suda/article/details/45689881

https://blog.youkuaiyun.com/zhuxiaoyang2000/article/details/53930610

 本文介绍了python opencv之SIFT算法示例，分享给大家，具体如下：目标：学习SIFT算法的概念 学习在图像中查找SIFT关键的和描述符原理：（原理部分自己找了不少文章，内容中有不少自己理解和整理的东西，为了方便快速理解内容和能够快速理解原理，本文尽量不使用数学公式，仅仅使用文字来描述。本文中有很多引用别人文章的内容，仅供个人记录使用，若有错误，请指正出来，万分感...

https://www.cnblogs.com/cnzhao/p/5954475.html

翻译&编辑：李中梁前言本文是《SIFT Meets CNN: A Decade Survey of Instance Retrieval》的下篇。在上 篇中概述了图像检索任务极其发展历程，介绍了图像检索系统的基本架构和设计难点，详细展示了基于图像局部特征（以SIFT为代表）的检索流程以及关键环节的核心算法。在下篇中将介绍基于CNN特征的图像检索系统的流程及关键问题，并在几个常见...