特征描述算子-sift

最新推荐文章于 2024-08-10 20:36:41 发布
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特征点匹配——SIFT算法详解
lhanchao的博客
08-28 7万+
之前在学习三维重建的过程中，了解过SIFT算法，现在老师要求详细的了解SIFT算法，看看能不能对它进行改进，于是又详细的看了一遍SIFT算法。记录一下 我把SIFT算法的流程分别写在了三个博客中，第一部分就是本文。 第二部分直通车：SIFT算法详解（2）特征点精确定位与特征点的方向计算 第三部分直通车：SIFT算法详解（3）特征点描述符生成一、SIFT算法综述SIFT（Scale Invar
特征描述子之SIFT算子
robin1987z的博客
10-16 1892
理解可能有误或者不够全面，此文章以后可能会持续修改。 感觉这个算子真心强大，光照不变性、旋转不变性、尺度不变性，可以说特性非常全面，唯一缺点可能就是运算量比较大，但是这个缺点在它的衍生算子上也得到了一定的改进，再加上硬件配置的不断升级，想必它和它的衍生算子们适用面还会越来越广的（不过SIFT是已经申请专利了）。 讲到SIFT算子就不得不先说一说尺度空间。尺度空间的基本思想是在图像信息处
SIFT特征描述
想想叫啥名的博客
01-16 366
http://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/4853263.html
图像识别之SIFT算子描述
vir_lee的博客
02-18 2607
1.SIFT概述 SIFT的全称是Scale Invariant Feature Transform，尺度不变特征变换，由加拿大教授David G.Lowe提出的。SIFT特征对旋转、尺度缩放、亮度变化等保持不变性，是一种非常稳定的局部特征。 1.1 SIFT算法具的特点 图像的局部特征，对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。 独特性好，信息...
【CV】HOG特征描述算子-行人检测
LJF159的博客
07-04 358
理论部分 HOG特征，即方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients)，第一次发表于2005年CVPR的会议上，在行人检测上取得了极大的成功，在图像手工特征提取方面具有里程碑式的意义。 HOG特征简介 HOG特征是一种图像局部特征，其基本思路是对图像局部的梯度幅值和方向进行投票统计，形成基于梯度特性的直方图，然后将局部特征拼接起来作为总特征。局部特征在这里指的是将图像划分为多个子块（Block), 每个Block内的特征进行联合以形成最终的特征。 HOG+SVM的工作流程如
Laplacian算子-Log算子-Dog算子边缘检测原理合集及实现
最新发布
生活需要深度
08-10 1242
因为在一个很暗的区域内，很亮的点和其周围的点属于差异比较大的点，在图像上，反映到差异大，其实说的就是这个亮点与周围点的pixel在数值上的差距。同梯度算子一样，拉普拉斯算子也会增强图像中的噪声，有时用拉普拉斯算子进行边缘检测时，可将图像先进行平滑处理。这种简单的锐化方法既可以产生拉普拉斯锐化处理的效果，同时又能保留背景信息，将原始图像叠加到拉普拉斯变换的处理结果中去，可以使图像中的各灰度值得到保留，使灰度突变处的对比度得到增强，最终结果是在保留图像背景的前提下，突现出图像中小的细节信息。
特征提取算法（3）——SIFT特征提取算子
08-17 1201
目录： 前言 1、高斯尺度空间GSS 2、高斯差分DOG 用DoG检测特征点 GSS尺度选择 3、图像金字塔建立 用前一个octave中的倒数第三幅图像生成下一octave中的第一幅图像 每层octave为什么生成s+3幅图像 4、高斯核性质在SIFT中的应用 5、除去不好的特征点 6、给特征点赋值一个128维方向参数 7、根据SIFT进行Matc...
siftDemoV4.rar_SIFT特征子_sift特征描述子_sift算子_图像 局部匹配_描述子
07-13
sift算子 图像局部特征描述子 可用于图像匹配
miefei.zip_SIFT 目标_pca sift_pca-sift matlab_尺度熵
09-24
标题中的“miefei.zip_SIFT 目标_pca sift_pca-sift matlab_尺度熵”揭示了这个压缩包文件包含的内容与SIFT（尺度不变特征变换）算法、PCA（主成分分析）以及尺度熵在MATLAB环境下的实现有关。这是一套用于图像处理...
特征描述算子-人脸检测
bage的博客
06-27 468
2.1 简介 LBP指局部二值模式(Local Binary Pattern)，是一种用来描述图像局部特征的算子，具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点。LBP常应用于人脸识别和目标检测中，在OpenCV中有使用LBP特征进行人脸识别的接口，也有用LBP特征训练目标检测分类器的方法，OpenCV实现了LBP特征的计算，但没有提供一个单独的计算LBP特征的接口。也就是说OpenCV中使用了LBP算法，但是没有提供函数接口。 2.3 算法理论介绍 2.3.1 LBP原理介绍   LBP特征用图像的局部领域的联合分
图像处理基础算法-LBP特征描述算子
qq_38212976的博客
06-28 1148
LBP特征描述算子-人脸检测 2.1 简介   LBP指局部二值模式(Local Binary Pattern)，是一种用来描述图像局部特征的算子，具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点。LBP常应用于人脸识别和目标检测中，在OpenCV中有使用LBP特征进行人脸识别的接口，也有用LBP特征训练目标检测分类器的方法，OpenCV实现了LBP特征的计算，但没有提供一个单独的计算LBP特征的接口。也就是说OpenCV中使用了LBP算法，但是没有提供函数接口。 2.2 学习目标 了解人脸检测相关流程 理解LBP算
CV--Haar特征描述算子
li_kin的博客
07-02 578
Haar特征描述算子--人脸检测1 算法理论介绍1.1 Haar-like 特征1.2 Haar-like特征的计算--积分图1.2.1 积分图主要思想1.2.2 积分图构造算法1.3 案列---计算Haar特征值1.4 特征值归一化1.5 Adaboost级联分类器2 python代码实现2.1 静态图像中的人脸检测 学习目标： 理解Haar-like特征 理解积分图的计算方法 理解使用积分图来计算Haar特征值算法 理解Haar特征归一化算法 学会使用OpenCV自带的Haar分类器进行人脸检测 1
特征描述子集锦--持续更新
qq_39521327的博客
12-27 1649
SIFT 参考链接 Sift提取图像的局部特征，在尺度空间寻找极值点，并提取出其位置、尺度、方向信息。 Sift特征的特点： 对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、噪声等也存在一定程度的稳定性； 独特性，信息量丰富，适用于在海量特征数据中进行快速，准确的匹配； 多量性，即使少数几个物体也可以产生大量的Sfit特征向量； 可扩展性，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合； Sfit...
局部图像描述子——SIFT（尺度不变特征变换）
Flamingo的博客
08-06 2849
文章目录SIFT（尺度不变特征变换）1 兴趣点、描述子2 检测兴趣点3 匹配描述子4 总结 SIFT（尺度不变特征变换） SIFT即尺度不变特征变换，是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。 SIFT算法的特点有： 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； 独特性好，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； 多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量的
Sift算子特征点提取、描述及匹配全流程解析
weixin_30273931的博客
09-18 4383
Sift之前的江湖 在Sift横空出世之前，特征点检测与匹配江湖上占据霸主地位的是角点检测家族。先来探究一下角点家族不为人知的恩怨情仇。 角点家族的族长是Moravec在1977年提出的Moravec角点检测算子，它是一种基于灰度方差的角点检测方法，该算子计算图像中某个像素点沿水平、垂直方向上的灰度差异，以确定角点位置，Moravec是第一个角点检测算法，也是...
浅谈SIFT特征描述子
cdjcong的专栏
12-10 7839
SIFT是我接触最早的图像局部特征描述子之一，其实最初，始终觉得局部特征描述子是些非常玄虚的东西。对于SIFT，这种感觉更是尤为强烈，“尺度空间”“拉普拉斯高斯算子（LoG）”“高斯差分金字塔”，一系列让人头痛的概念。不过，反反复复看了几次，渐渐也就有了感觉，在此总结一下。 物体识别的核心问题是将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的像相相匹配。而为了进行匹配
SIFT特征提取分析
热门推荐
Rachel Zhang的专栏
06-06 63万+
SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好效果，详细解析如下：算法描述SIFT特征不只具有尺度不变性，即使改变旋转角度，图像亮度或拍摄视角，仍然能
Opencv Sift算子特征提取与匹配
牧野的博客
09-18 2万+
SIFT算法的过程实质是在不同尺度空间上查找特征点（关键点），用方向向量的方式对特征点进行描述，最后通过对比描述向量实现目标匹配。 概括起来主要有三大步骤： 1、提取关键点； 2、对关键点附加详细的信息（局部特征）也就是所谓的描述器； 3、通过两方特征点（附带上特征向量的关键点）的两两比较找出相互匹配的若干对特征点，建立物体间的对应关系。   Opencv中Sift算子的特征提
PCA-SIFT在Matlab中的实现与应用
对于那些对局部区域算子有兴趣的学者和工程师而言，PCA-SIFT不仅是一个高效和可靠的特征提取算法，同时它也提供了一个研究PCA和特征降维在图像处理中应用的良好平台。通过深入理解PCA-SIFT的工作原理和实现，可以...
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