图像处理--传统的手工特征之SURF特征

最新推荐文章于 2025-06-17 17:27:35 发布
最新推荐文章于 2025-06-17 17:27:35 发布
阅读量733 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 图像处理
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wydbyxr/article/details/83537755
SURF特征相较于Haar特征，计算成本更高，但因其更强的表达能力，能以较少的特征实现相同的效果。简化的SURF特征计算局部区域像素点的梯度和，考虑梯度方向，提升特征区分度。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

SURF特征

  SURF特征比Haar特征更为复杂，因此计算代价更高，但是由于其表达能力更强，因此能够以更少数目的特征来达到相同的区分度，在一定程度上弥补了其在速度上的不足。

计算方法

  简化的SURF特征是一种和Haar特征相类似的特征，但是其计算的是局部区域中像素点的梯度和，并在求和的过程中考虑了梯度方向（所谓梯度，最简单的一种情形就是指同一行上两个不同位置像素值的差比上它们水平坐标的差）。

目标检测YOLO实战应用案例100讲-【目标检测】图像特征提取（最终篇）
qq_36130719的博客
07-23 513
特征提取和匹配是许多计算机视觉应用中的一个重要任务，广泛运用在运动结构、图像检索、目标检测等领域。每个计算机视觉初学者最先了解的特征检测器几乎都是1988年发布的HARRIS。在之后的几十年时间内各种各样的特征检测器/描述符如雨后春笋般出现，特征检测的精度与速度都得到了提高。特征提取和匹配由关键点检测，关键点特征描述和关键点匹配三个步骤组成。
98、图像特征的提取
最新发布
pluto的博客
06-21 34
本文深入探讨了图像特征提取的技术细节，包括局部特征、全局特征和深度特征的提取方法，并分析了卷积神经网络（CNN）在图像特征提取中的应用。同时，文章介绍了图像特征提取在人脸识别、物体检测和多模态数据处理等领域的实践案例，并提出了优化技巧如数据增强、模型剪枝和知识蒸馏等。最后，展望了图像特征提取的未来发展方向，包括更高效的模型架构、更强大的自监督学习以及更智能的特征融合。
图像处理--传统的手工特征之Haar特征
wydbyxr的博客
10-30 1781
Haar特征   Haar特征反映了局部区域之间的相对明暗关系，能够为人脸和非人脸的区分提供有效的信息，例如眼睛区域比周围的皮肤区域要暗，通过Haar特征就可以将这一特点表示出来。 特征计算   1）先在窗口的某个位置取一个矩形的小块，   2）然后将这个矩形小块划分为黑色和白色两部分，并分别对两部分所覆盖的像素点（图像上的每个点称为一个像素）的灰度值求和，   3）最后用白色部分像素点灰度值的和...
图像处理--传统的手工特征之LBP特征
wydbyxr的博客
10-30 942
LBP特征   LBP特征与Haar特征的计算基本一致。是一种二值编码特征，其直接基于像素灰度值进行计算，特点是在编码时考虑的是两个值的相对大小，并且按照一定的空间结构来进行编码。   局部组合二值特征就是在LBP特征的启发下设计的；   从计算上来看，提取LBP特征比提取Haar特征要快，但是Haar特征对于人脸和非人脸窗口的区分能力更胜一筹。 ...
SURF（Speeded Up Robust Features）特征提取算法原理详解和C++代码实现
qq_36812406的博客
06-17 995
积分图构建尺度空间表示构建（Hessian-based）特征点检测（DoH extrema）特征点精确化（子像素精度）方向分配（主方向）描述子构建（64维或128维）
图像处理.surf,算法,图像处理
小屋
08-17 1537
在对surf编码完成之后，对surf进行改进。将图像在邻域内相交的特征点连接起来。 两两比较特征点的半径(scale)之和r与其距离d的大小。若d小于r，说明这个特征点有交集，连接两个特征点，否则，没有交集。 加入的代码如下： void getPointRelation(IplImage *img,std::vector &ipts) { int i=0,j=0; int n=ipts.
帖子整理：传统手工特征对图像进行处理（不间断更新）
weixin_41918457的博客
03-17 445
《传统图像特征提取方法列表》：整理的很清晰，各个方法流派 https://blog.youkuaiyun.com/zhi_neng_zhi_fu/article/details/101267373 《传统手工特征–opencv》：附了一些代码 https://blog.youkuaiyun.com/fanzonghao/article/details/81319862 ...
关于手工特征和深度特征
qq_43231646的博客
06-25 1891
关于手工特征和深度特征
深度学习图像处理目标检测图像分割计算机视觉 02--图像特征与描述
guoxinxin0605的博客
10-17 2061
深度学习图像处理目标检测图像分割计算机视觉 02--图像特征与描述摘要一、图像特征与描述1.1、颜色特征1.2、几何特征提取1.3、基于特征点的特征描述子二、文献阅读2.1、摘要2.2、介绍2.3、方法2.3.1、 NASGAN网络2.3.2、深度生存学习2.4、结果2.5、总结总结 摘要 本周主要进行了图像特征与描述算法的学习，以及文献的阅读。图像特征与描述算法抓主要讲的是把同一地点不同方位的两张图拼成一张图的原理。利用的是图像的特征，包括颜色特征，几何特征，基于特征关键点的描述子，其他特征提取等。 一、
图像识别中的特征提取：核心技术与实践应用
10-27
图像识别中的特征提取是将原始图像数据转换为有利于机器学习与模式识别的有用...通过传统手工设计方法和基于深度学习的方法，我们可以构建强大的图像识别系统，并根据实际需求选择合适的特征提取技术以达到最佳效果。
cnn-matching-master_cnnmatching_cnn图像匹配_matchingcnn_cnn-matching
03-25
传统的图像匹配方法通常依赖于手工设计的特征，如SIFT、SURF等。然而，这些方法在处理复杂场景时表现有限。CNN则能够自动学习图像的多层次特征，从低级的边缘和纹理到高级的概念，这些特征对于图像匹配更为鲁棒。 *...
特征点方法 - Harris和SURF的手工实现
weixin_30319097的博客
01-04 303
整理去年做的小项目，纪念我的图像处理入门。 因为要在DSP上实现，所以完全手工C代码垒起来的，还要保证和PC端跑的结果一样，觉得可能特殊场景会有用，上传github，没有依赖任何库； 格式注释什么的暂时没有整理，没有优化，能用，但是可能不够快，也没有考虑内存开销的优化，直接就在DDR2/SRAM上跑的。 Harris c代码实现 因为要匹配，最后对检测到的角点做了SAD（效率高） m...
图像处理——SURF算法
热门推荐
fengye2two的专栏
01-23 1万+
首先感谢以下3位的渊博知识，帮助我理解SURF算法： （1）☆Ronny丶 https://www.cnblogs.com/ronny/p/4045979.html （2）-牧野- http://blog.youkuaiyun.com/dcrmg/article/details/52601010 （2）-牧野- http://blog.youkuaiyun.com/dcrmg/ar...
图像处理之SURF特征点检测
ah_107的博客
11-15 3727
SURF全称即为加速版的具有鲁棒性的特征算法。由于SURF与sift算法一样是尺度不变特征变换算法，所以具有一定的鲁棒性，我们可以通过调节参数使得SURF能够达到实时跟踪的效果。与sift不同的是，它采用了hessian矩阵行列式近似值图像，使得算法的描述子维数降低（下文会提到）。而且采用和harr特征，使得程序运行时间大大提高。 为了便于理解，可以参考：http://jacoxu.com/?p
手工设计特征方法指的是什么算法？是什么意思？
legendarylin的博客
03-01 1629
手工设计特征方法是指在目标检测算法中，通过人工设计图像特征来识别目标物体的算法。HOG特征：HOG特征是一种用于目标检测的特征，它通过计算图像中梯度方向的直方图来识别目标物体。SIFT特征：SIFT特征是一种用于目标检测的特征，它通过检测图像中的局部极值点，并提取其局部特征来识别目标物体。SURF特征：SURF特征是一种用于目标检测的特征，它通过检测图像中的兴趣点，并计算其尺度不变特征来识别目标物体。LBP特征：LBP特征是一种用于目标检测的特征，它通过计算图像中局部二值模式的直方图来识别目标物体。
图像特征算法(二)——SURF算法简述及Python标记SURF特征检测实践
liaojq2020的博客
08-06 1万+
SURF算法简述及Python标记SURF特征检测实践一、SURF算法1.算法简介2.SURF与SIFT的具体差异二、Python代码实践1.测试环境2.测试代码3.核心函数4.测试结果 一、SURF算法 1.算法简介 SURF（Speeded-Up Robust Features）加速稳健特征，是一种稳健的局部特征点检测和描述算法。 SURF是对SIFT算法的改进，该算子在保持 SIFT 算子优良性能特点的基础上，同时解决了 SIFT 计算复杂度高、耗时长的缺点，提升了算法的执行效率，为算法在实时计算机视
OpneCV3——使用SURF、SVM、BOW对图像进行分类
知来者逆的博客
04-14 3427
前言 1.按图像中的内容给图像分类是计算机视觉中比较适合初学者的项目，好多手机相册都有这一个功能，比如把美食归为一个标签，蓝天白云归为一个标签等等。还有我之前做过的车牌识别的项目都用到图像分类这个功能。 2.项目的环境：Winwods7 ,vs2015,OpenCV3.3加opencv_contrib库，boost库，实现语言是C++. 3.项目用到的知识点有OpenCV的SURF特征提取、BOW...
【CV学习5】SURF算法详解
weixin_34302561的博客
08-03 1109
Speeded Up Robust Features（SURF，加速稳健特征） 一．积分图像 什么是积分图像 积分图像是输入的灰度图像经过一种像素间的累加运算得到种新的图像媒介。对于一幅灰度的图像，积分图像中的任意一点（x,y）的值是指从图像的左上角到这个点的所构成的矩形区域内所有的点的灰度值之和 积分图像的作用 积分图像是SURF算法减小计算量的关键，从SIFT到SUR...
图像特征— —SURF特征
Sin_Geek成长の迹
10-12 7472
SURF特征是对SIFT特征的改进，其基本结构、步骤与SIFT相近，但具体实现的过程有所不同。SURF算法的优点是速度远快于SIFT且稳定性好。关于SIFT特征和Haar特征之前的文章有讲，这里主要就不赘述，请自行去查看~SURF算法主要步骤： 1. Hessian矩阵构建 尺度空间构建 特征点精确定位 方向确定 特征点描述 SURF算法原理Hessian矩阵构建SIFT算法建立一幅图像的金字
VC环境下C++图像配准与特征匹配程序解析
在VC环境中编写图像处理程序是一个比较传统的方法，因为微软的Visual C++提供了丰富的开发环境和工具库，能够方便地处理Windows平台下的图像数据。 程序的核心流程包括以下几个步骤： 1. 手工选取特征点：在程序...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值