SIFT+HOG+鲁棒统计+RANSAC
今天的计算机视觉课老师讲了不少内容,不过都是大概讲了下,我先记录下,细讲等以后再补充。
SIFT特征:
尺度不变性:用不同参数的高斯函数作用于图像(相当于对图像进行模糊,得到不同尺度的图像),用得到的图像作差,找极值(相
当于穷举不同尺度空间的图像,找其特征点,在不同尺度下,都在极值范围之内,故能满足尺度不变性。
然后要找到极值点的位置,对其进行定位。
然后对极值进行描述。
旋转不变性:用梯度方向来表示极值点的方向,定义主方向能保证旋转不变性。
光照不变性
SIFT的特征点检测是在DOG图像上进行的,关于DOG可参考:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7639488,解释得很清楚。
这篇博文http://www.zhizhihu.com/html/y2010/2146.html主要说了尺度空间和图像金字塔间的差别:尺度空间实际上就是平滑,像素不变;金字塔则是对图像进行降采样,像素降低。
int main(int argc, char* argv[])
{
Mat img_1 = imread("basketball.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);//宏定义时CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE=0,也就是读取灰度图像
Mat img_2 = imread("basketball2.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);//一定要记得这里路径的斜线方向,这与Matlab里面是相反的
if (!img_1.data || !img_2.data)//如果数据为空
{
cout << "opencv error" << endl;
return -;
}
cout << "open right" << endl; //第一步,用SIFT算子检测关键点 SiftFeatureDetector detector;//构造函数采用内部默认的
std::vector<KeyPoint> keypoints_1, keypoints_2;//构造2个专门由点组成的点向量用来存储特征点 detector.detect(img_1, keypoints_1);//将img_1图像中检测到的特征点存储起来放在keypoints_1中
detector.detect(img_2, keypoints_2);//同理 //在图像中画出特征点
Mat img_keypoints_1, img_keypoints_2; drawKeypoints(img_1, keypoints_1, img_keypoints_1, Scalar::all(-), DrawMatchesFlags::DEFAULT);//在内存中画出特征点
drawKeypoints(img_2, keypoints_2, img_keypoints_2, Scalar::all(-), DrawMatchesFlags::DEFAULT); imshow("sift_keypoints_1", img_keypoints_1);//显示特征点
imshow("sift_keypoints_2", img_keypoints_2); //计算特征向量
SiftDescriptorExtractor extractor;//定义描述子对象 Mat descriptors_1, descriptors_2;//存放特征向量的矩阵 extractor.compute(img_1, keypoints_1, descriptors_1);//计算特征向量
extractor.compute(img_2, keypoints_2, descriptors_2); //用burte force进行匹配特征向量
BruteForceMatcher<L2<float>>matcher;//定义一个burte force matcher对象
vector<DMatch>matches;
matcher.match(descriptors_1, descriptors_2, matches); //绘制匹配线段
Mat img_matches;
drawMatches(img_1, keypoints_1, img_2, keypoints_2, matches, img_matches);//将匹配出来的结果放入内存img_matches中 //显示匹配线段
imshow("sift_Matches", img_matches);//显示的标题为Matches waitKey();
return ;
}
SIFT Code
具体可参考:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/08/16/2643168.html
HOG:梯度直方图。SIFT特征的前三步。
HOG与SIFT:
HOG可先参考这位博主:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7365651,通俗的介绍了HOG:
通俗的讲:
HOG特征提取方法就是将一个image:
1. 灰度化(将图像看做一个x,y,z(灰度)的三维图像)
2. 划分成小cells(2*2)
3. 计算每个cell中每个pixel的gradient(即orientation)
4. 统计每个cell的梯度直方图(不同梯度的个数),即可形成每个cell的descriptor
这篇博文以图解的形式介绍了opencv源码中的一些参数:http://blog.csdn.net/raodotcong/article/details/6239431
HOG与SIFT的区别
鲁棒统计
Hough变换:举例说明吧。怎么用一系列点来确定一条直线。
每两个点确定k,b(斜率和截距),然后统计k,b的数量。相当于用每两个点进行投票,谁的票多,最后就能确定k,b
这个解释通俗易懂 http://www.cnblogs.com/smartvessel/archive/2011/10/20/2218654.html
RANSAC:
说下大致算法吧,同样举例说明。
随机选两个点作出模型,计算内点到此模型的距离之和。
重复上述过程,选出距离最小的那个模型。
参考:http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2011/03/09/ransac-1.html
SIFT+HOG+鲁棒统计+RANSAC的更多相关文章
- CVPR2020:基于自适应采样的非局部神经网络鲁棒点云处理(PointASNL)
CVPR2020:基于自适应采样的非局部神经网络鲁棒点云处理(PointASNL) PointASNL: Robust Point Clouds Processing Using Nonlocal N ...
- 基于2D-RNN的鲁棒行人跟踪
基于2D-RNN的鲁棒行人跟踪 Recurrent Neural Networks RNN 行人跟踪 读"G.L. Masala, et.al., 2D Recurrent Neural N ...
- Robust Locally Weighted Regression 鲁棒局部加权回归 -R实现
鲁棒局部加权回归 [转载时请注明来源]:http://www.cnblogs.com/runner-ljt/ Ljt 作为一个初学者,水平有限,欢迎交流指正. 算法参考文献: (1) Robust L ...
- 鲁棒图(Robustness Diagram)
鲁棒图与系统需求分析 鲁棒图(Robustness Diagram)是由Ivar Jacobson于1991年发明的,用以回答“每个用例需要哪些对象”的问题.后来的UML并没有将鲁棒图列入UML标准, ...
- H∞一般控制问题的鲁棒叙述性说明
Robust Control System:反馈控制有承受一定类不确定能力的影响,这一直保持在这种不确定的条件(制)稳定.动态特性(灵敏度)和稳态特性(逐步调整)的能力. 非结构不确定性(Unstru ...
- 如何编写高质量的 JS 函数(2) -- 命名/注释/鲁棒篇
本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 链接:https://mp.weixin.qq.com/s/sd2oX0Z_cMY8_GvFg8pO4Q作者:杨昆 上篇<如何编写高质量的 JS 函数 ...
- python练习 英文字符的鲁棒输入+数字的鲁棒输入
鲁棒 = Robust 健壮 英文字符的鲁棒输入 描述 获得用户的任何可能输入,将其中的英文字符进行打印输出,程序不出现错误. ...
- 【论文阅读】Beyond OCR + VQA: 将OCR融入TextVQA的执行流程中形成更鲁棒更准确的模型
论文题目:Beyond OCR + VQA: Involving OCR into the Flow for Robust and Accurate TextVQA 论文链接:https://dl.a ...
- 解读ICDE'22论文:基于鲁棒和可解释自编码器的无监督时间序列离群点检测算法
摘要:本文提出了两个用于无监督的具备可解释性和鲁棒性时间序列离群点检测的自动编码器框架. 本文分享自华为云社区<解读ICDE'22论文:基于鲁棒和可解释自编码器的无监督时间序列离群点检测算法&g ...
随机推荐
- [1015][JSOI2008]星球大战starwar(并查集)
1015: [JSOI2008]星球大战starwar Time Limit: 3 Sec Memory Limit: 162 MBSubmit: 2124 Solved: 909[Submit] ...
- JS面向对象概述
这部分内容还是比较难理解的,像借用构造函数这种方法,实际工作中还是很常见的,不过对于后面的寄生理解还有点困难,只能慢慢学习了. 思维导图
- KK录像机破解补丁
KK录像机是由杭州凯凯科技有限公司出品的免费的集游戏录像.视频录制.视频剪辑.添加字幕.添加音乐等功能于一体的高清视频录制软件.操作简单,且兼容录制所有游戏视频,是玩家分享精彩的工具. KK VIP功 ...
- 在Windows和UNIX下利用PHP和LDAP进行身份验证
我现在的老板曾要求我为企业内部的Web服务提供一种标准的身份验证方法.我遇到的一个主要问题就是我们公司主要使用了两种平台:UNIX和.所以,我的第一个想法并不很成功:它要求每个员工都使用UNIX或者L ...
- 【POJ 1416】Shredding Company
题 题意 给你一个target number,和一个最多六位的数num,让你把数分段,使总和最接近但不大于target number. 如果只有一种方法就输出总和.分段,如果有多种方法,输出rejec ...
- Hibernate中一级缓存和二级缓存使用详解
一.一级缓存二级缓存的概念解释 (1)一级缓存就是Session级别的缓存,一个Session做了一个查询操作,它会把这个操作的结果放在一级缓存中,如果短时间内这个 session(一定要同一个ses ...
- C#获取局域网中的所有正在使用的IP地址
方法不是很好. using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using ...
- HDU #3333
Time Limit: 6000/3000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Problem Descript ...
- KindEditor上传本地图片在ASP.NET MVC的配置
http://www.cnblogs.com/upupto/archive/2010/08/24/1807202.html 本文解决KindEditor上传本地图片在ASP.NET MVC中的配置. ...
- log4j使用教程详解(怎么使用log4j2)
1. 去官方下载log4j 2,导入jar包,基本上你只需要导入下面两个jar包就可以了(xx是乱七八糟的版本号): log4j-core-xx.jar log4j-api-xx.jar 2. 导入到 ...