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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的论文到实现，有许多鸿沟，本文帮你跨越。 如果你学习SIFI得目的是为了做检索，也许 OpenSSE 更适合你，欢迎使用。 1、...

http://blog.youkuaiyun.com/q123456789098/article/details/52748918   讲的很清晰 HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应...

1. HOG 特征   int DataPrepare::getImageHogFeature(Mat &img, vector<float> & descriptors, Size & size) { if (img.data == NULL) { cout << "No exist" << endl; return ...

    使用 LBP 算子 提取特征 向量 进行识别   //假如 LBP 图片 大小 32*32  然后 把图片分成 4*4的大小块，求每块的 直方图，把所有块的 直方图的值 作为特征向量   对LBP图像成m个块，每个块提取直方图。通过连接局部特直方图(而不是合并)然后就能得到空间增强的特征向量。这些直方图被称为局部二值模式直方图。...