图像SIFT特征的学习

最新推荐文章于 2022-04-28 11:19:12 发布
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基于OpenCv的图像SIFT特征点检测和特征匹配
需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
05-04 2901
SIFT是一种基于尺度空间的，对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子。SIFT是迄今使用最为广泛的一种特征提取方法。 图像点特征能够代表图像的内容，所以在运动目标跟踪、物体识别、图像配准、全景图像的拼接、三维重建等方向中，图像特征点的提取都至关重要，特征点提取的好坏将直接决定目标跟踪、物体识别、图像匹配、图像拼接、三维重建的准确度。
数字图像处理【15】特征检测——SIFT特征检测
最新发布
vx number：zzr_admin，拉入技术交流群。
08-22 2023
Harris角点检测存在明显的缺陷，就是检测结果直接受到输入图像的空间大小影响。进而引出SIFT（Scale-Invariant Feature Transform，尺度不变特征变换）
用于图像特征点提取的稠密型sift,很好的一种特征点提取
05-02
用于图像特征点提取的稠密型sift,很好的一种特征点提取。
图像特征自学习
cccorner的博客
02-14 554
1、定义好网络模型protobuf文件后进行训练，产生参数文件binaryproto即caffemodel文件。 2、使用caffe自带的工具extract_features来指定网络中的某个或某些中间层来产生特征图并保存到磁盘中。 caffe的操作？cnn模型的内部？如何输入图像数据？如何将中间层的特征数据提取？
图像识别中的深度学习
csyhhb的专栏
08-13 3589
来源：《中国计算机学会通讯》第8期《专题》 作者：王晓刚 深度学习发展历史 深度学习是近十年来人工智能领域取得的重要突破。它在语音识别、自然语言处理、计算机视觉、图像与视频分析、多媒体等诸多领域的应用取得了巨大成功。现有的深度学习模型属于神经网络。神经网络的起源可追溯到20世纪40年代，曾经在八九十年代流行。神经网络试图通过模拟大脑认知的机理解决各种机器学习问题。1986年，鲁梅
图像特征的学习笔记
weixin_42228166的博客
04-28 3920
图像都有哪些特征？ 1、颜色特征 是一种全局特征，描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。是基于像素点的特征，由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，但是缺少颜色空间分布的信息。 2、纹理特征 也是一种全局特征，也描述了景物的表面性质，反映的是图像中同质现象的视觉特征，体现物体表面的具有缓慢变换或周期性变化的表面组织结构排..
深度学习提取图像特征之一
源式羽语
10-17 6946
卷积核：卷积核俗称卷积滤波器，是比图像小的矩阵，卷积核扫描图像得到新的小的新的矩阵叫feature map
图像sift特征提取实验
04-12
在这个“图像SIFT特征提取实验”中，我们将探讨SIFT特征提取的基本原理、MATLAB实现以及实验过程中的关键步骤。 1. **SIFT特征介绍** SIFT特征包括尺度空间极值检测、关键点定位、方向分配、关键点描述符生成四个...
基于sift特征提取的图像配准和拼接算法matlab仿真+仿真录像
10-27
1.版本：matlab2021a，我录制了仿真操作录像，可以跟着操作出仿真结果 2.领域：图像配准和拼接 3.内容：基于sift特征提取的图像配准和拼接算法matlab仿真+仿真录像 4.适合人群：本，硕等教研学习使用
图像SIFT特征提取研究PPT学习教案.pptx
10-02
**图像SIFT特征提取研究** SIFT（Scale-Invariant Feature Transform，尺度不变特征转换）是一种在计算机视觉领域广泛应用的图像局部特征提取算法。SIFT算法的核心在于它能够提取出图像中旋转、尺度缩放、亮度变化...
python计算机视觉KNN算法、稠密Dense-sift及图像手势识别
qq_37328774的博客
05-19 1308
KNN算法 一、KNN算法概述 1、kNN算法又称为k近邻分类(k-nearest neighbor classification)算法。 最简单平凡的分类器也许是那种死记硬背式的分类器，记住所有的训练数据，对于新的数据则直接和训练数据匹配，如果存在相同属性的训练数据，则直接用它的分类来作为新数据的分类。这种方式有一个明显的缺点，那就是很可能无法找到完全匹配的训练记录。 kNN算法则是从训练集中找...
图像的特征提取（非深度学习方法）
Assure_zhang的博客
05-29 3万+
图像识别无非是 特征提取 加分类识别从本节开始， 我们将逐步从数字图像处理向图像识别过渡。 严格地说， 图像特征提取属于图像分析的范畴， 是数字图像处理的高级阶段， 同时也是图像识别的开始。本文主要包括以下内容常用的基本统计特征， 如周长、面积、均值等区域描绘子， 以及直方图和灰度共现矩阵等纹理描绘子主成份分析(PCA, PrincipaJ Component Analysis)局部二进制模式(L...
基于图像配准的图像特征检测之sift算法----sift算法总结
yanghuan123195的专栏
07-03 2万+
身为菜鸟的我，花了将近3个月的时间把sift算法吃透并自己把算法实现啦，实在是耗时耗力呀，为了对得起我这段时间的努力，决定把自己对sift算法的理解和大家分享一下，有什么错误望各位大神指教，小妹在此献丑啦。 一     概念 sift---Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征匹配变换算法。sift特征对旋转、尺度缩放、亮度变化等具有不
深度学习-CNN提取图像特征
热门推荐
知识搬运工的博客
01-30 10万+
一、卷积层 1.卷积操作 2.特征提取—"X" or "O"？ 二、池化(Pooling) 三、Relu 层 四、全连接层(Fully connected layers) 五、反向传播算法BP 六、总结 作为机器学习的一个分支，深度学习同样需要计算机获得强大的学习能力，那么问题来了，我们究竟要计算机学习什么东西？答案当然是图像特征了。将一张图像看做是一个个像素值组成的...
图像特征学习与分类方法研究
quaner2557的博客
10-12 3844
基于深度学习的图像特征学习和分类方法的研究及应用 华南理工 冯子勇 研究现状：1. 单层特征编码2. 深度学习 深度玻尔兹曼机 卷积神经网络 Ioffe 和 Szegedy提出了块归一化(Batch Normalization, BN)技术。该技术用在激活函数之前对样本不同维度之间进行减均值除方差的归一化操作，他们从理论和实践上证明这样的操作能够使网络收敛速度加快，即使不用Dropout也
基于KNN-Dense sift的图像识别（手势识别）
qq_42399848的博客
05-20 1044
K-近邻算法（KNN） 原理 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类。但是存在一些问题，如不可能所有测试对象都会找到与之完全匹配的训练对象，其次就是存在一个测试对象同时与多个训练对象匹配，导致一个训练对象被分到了多个类的问题，基于这些问题呢，就产生了KNN。 KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的...
sift线特征提取代码_车道线检测LaneNet
weixin_39973271的博客
12-05 428
LanNetSegmentation branch完成语义分割,即判断出像素属于车道or背景Embedding branch完成像素的向量表示,用于后续聚类,以完成实例分割H-NetSegmentation branch解决样本分布不均衡车道线像素远小于背景像素.loss函数的设计对不同像素赋给不同权重,降低背景权重.该分支的输出为(w,h,2)．Embedding branchloss的设计思路...
计算机视觉学习 KNN算法及稠密SIFT(Dense-sift)图像识别
canuxxxxii的blog
05-19 1171
代码实现： 2D.py # -*- coding: utf-8 -*- from numpy.random import randn import pickle from pylab import * # create sample data of 2D points n = 200 # two normal distributions class_1 = 0.6 * randn(n,2) cl...
新手浅见，学习笔记（机器学习中的图像特征提取）
qq_31622541的博客
10-13 1万+
我们知道，在机器学习的算法实现之前，我们首先要提取图像的特征，将图像变成一个个向量，只有这样，图像才能被计算机学习，准确说，只有从我们人类概念下的图像变成离散型的变量，然后给离散型的变量赋予具体的含义，这样才能够借助计算机来实现接下来的机器学习之类的工作，为了提高学习效率，我们依然可以学习一些图形学内处理的方式，这样就可以大大的提升开发效率，可以说，现在大部分的重复性工作在于前人故意的埋坑，这里就
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