待更! 参考: python dlib opencv 人脸68点特征检测…

SIFT特征和SURF特征比较 比较项目 SIFT SURF 尺度空间极值检测 使用高斯滤波器,根据不同尺度的高斯差(DOG)图像寻找局部极值 使用方形滤波器,利用海森矩阵的行列式值检测极值,并利用积分图加速运算 关键点定位 通过邻近信息插补来定位 与SIFT类似 方向定位 通过计算关键点局部邻域的方向直方图,寻找直方图中最大值的方向作为关键点的主方向 通过计算特征点周围像素点x,y方向的哈尔小波变换,将x.y方向小波变换的和向量的最大值作为特征点方向 特征描述子 是关键点邻域高斯图像梯度方向直…

特征,也称 兴趣点 或 关键点,如下:蓝框内区域平坦,无特征:黑框内有"边缘",红框内有"角点",后二者都可视为"特征" 角点作为一种特征,它具有旋转不变性,如下:当图像旋转时,代表角点响应函数 R 的特征椭圆,其形状保持不变 但是,角点不具有尺度不变性,如下:左图中被检测为角点的特征,当放大到右图的尺度空间时,则会被检测为 边缘 或 曲线 下面介绍几种具有尺度不变性的特征检测算法,如 SIFT.SURF.ORB.BRISK.KAZE 和 AKA…

前面说过,图像特征点检测包括角点和斑点,今天来说说斑点,斑点是指二维图像中和周围颜色有颜色差异和灰度差异的区域,因为斑点代表的是一个区域,所以其相对于单纯的角点,具有更好的稳定性和更好的抗干扰能力. 视觉领域的斑点检测的主要思路是检测出图像中比周围像素灰度打或者比周围区域灰度值小的区域,一般来说,有两种基本方法 1.基于求导的微分方法,这成为微分检测器 2.基于局部极值的分水岭算法,OPENCV中提供了simpleBlobDetector特征检测器来实现这种基本的斑点检测算法. LOG斑点检测…

检测并绘制特征点: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/xfeatures2d.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace cv::xfeatures2d; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("test.jpg&qu…

API: HOGDescriptor(Size _winSize, ---:窗口大小,即检测的范围大小,前面的64*128 Size _blockSize,--- 前面的2*2的cell,即cell的数量,这里要填像素值Size(16,16) Size _blockStride,---每次block移动的步长,以像素计,为一个cell像素块大小             Size _cellSize, ---cell的大小,前面的8*8 int _nbins, ----直方图的组数 int _de…

原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/S4b1OGjRWX1kktefyHAo8A #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/xfeatures2d.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace cv::xfeatures2d; using namespace std; int main(int argc, char…

SURF原理详解:https://wenku.baidu.com/view/2f1e4d8ef705cc1754270945.html SURF算法工作原理 选择图像中的POI(Points of interest) Hessian Matrix 在不同的尺度空间发现关键点,非最大信号压制 发现特征点方法.旋转不变性要求 生成特征向量 SURF构造函数介绍 C++:  SURF::SURF( double hessianThreshold, --阈值检测器使用Hessian的关键点,默认值在 3…

HOGDescriptor hogDescriptor = HOGDescriptor(); hogDescriptor.setSVMDetector(hogDescriptor.getDefaultPeopleDetector()); vector<Rect> vec_rect; hogDescriptor.detectMultiScale(img1, vec_rect, 0, Size(4, 4), Size(64, 64), 1.05, 2); for (size_t t=0;t<…

本篇介绍图像处理与模式识别中最热门的一个领域——人脸检测(人脸识别).人脸检测可以说是学术界的宠儿,在不少EI,SCI高级别论文都能看到它的身影.甚至很多高校学生的毕业设计都会涉及到人脸检测.当然人脸检测的巨大实用价值也让很多公司纷纷关注,很多公司都拥有这方面的专利或是开发商业产品出售. 在OpenCV中,人脸检测也是其热门应用之一.在OpenCV的特征检测专题就详细介绍了人脸检测的原理——通过Haar特征来识别是否为人脸.Haar特征检测原理与Haar特征分类器的训练放到下一篇<[OpenCV…