原文地址:http://www.sohu.com/a/157742015_715754 SURF: Speeded Up Robust Features 摘要 本文提出了一种新型的具有尺度和旋转不变特性的兴趣点检测和描述方法,简称为SURF(Speeded Up Robust Features).在可重复性.独特性和鲁棒性方面,与前人提出的方法相比,该方法性能接近甚至更好,但其计算和匹配的速度更快. 该方法得以实现,是依赖于用积分图像来计算图像卷积,建立在现有的先进检测和描述算子(基于Hessi…

编者按:这篇文章来自简书的一个位博主Jeffbond,读了好几遍,翻译的质量比较高,原文链接:分布式一致性算法:Raft 算法(Raft 论文翻译),版权一切归原译者. 同时,第6部分的集群成员变更读起来还不是很流畅,需要了解这一部分的童鞋可以找下其他的文章看一下. 另外,在转载文章的结尾,我贴了一些Raft算法的相关博文,在以下是转载原文: Raft 算法是可以用来替代 Paxos 算法的分布式一致性算法,而且 raft 算法比 Paxos 算法更易懂且更容易实现.本文对 raft 论文进行翻…

依旧转载自作者:tornadomeet 出处:http://www.cnblogs.com/tornadomeet 特征点检测学习_2(surf算法) 在上篇博客特征点检测学习_1(sift算法) 中简单介绍了经典的sift算法,sift算法比较稳定,检测到的特征点也比较多,其最大的确定是计算复杂度较高.后面有不少学者对其进行了改进,其中比较出名的就是本文要介绍的surf算法,surf的中文意思为快速鲁棒特征.本文不是专门介绍surf所有理论(最好的理论是作者的论文)的,只是对surf算法进行了…

在上篇博客特征点检测学习_1(sift算法) 中简单介绍了经典的sift算法,sift算法比较稳定,检测到的特征点也比较多,其最大的确定是计算复杂度较高.后面有不少学者对其进行了改进,其中比较出名的就是本文要介绍的surf算法,surf的中文意思为快速鲁棒特征.本文不是专门介绍surf所有理论(最好的理论是作者的论文)的,只是对surf算法进行了下整理,方便以后查阅. 网上有些文章对surf做了介绍,比如: http://wuzizhang.blog.163.com/blog/static/78…

如果说SIFT算法中使用DOG对LOG进行了简化,提高了搜索特征点的速度,那么SURF算法则是对DoH的简化与近似.虽然SIFT算法已经被认为是最有效的,也是最常用的特征点提取的算法,但如果不借助于硬件的加速和专用图像处理器的配合,SIFT算法以现有的计算机仍然很难达到实时的程度.对于需要实时运算的场合,如基于特征点匹配的实时目标跟踪系统,每秒要处理8-24帧的图像,需要在毫秒级内完成特征点的搜索.特征矢量生成.特征矢量匹配.目标锁定等工作,这样SIFT算法就很难适应这种需求了.SURF借鉴了S…

上一篇文章 SURF算法与源码分析.上 中主要分析的是SURF特征点定位的算法原理与相关OpenCV中的源码分析,这篇文章接着上篇文章对已经定位到的SURF特征点进行特征描述.这一步至关重要,这是SURF特征点匹配的基础.总体来说算法思路和SIFT相似,只是每一步都做了不同程度的近似与简化,提高了效率. 1. SURF特征点方向分配 为了保证特征矢量具有旋转不变性,与SIFT特征一样,需要对每个特征点分配一个主方向.为些,我们需要以特征点为中心,以$6s$($s = 1.2 *L /9$为特征点…

写在前边: 1.我使用的是python2.7 + OpenCV3.1.0 2.OpenCV3.0.0+的文档有很大问题,很多文档写的还是OpenCV2.0+, OpenCV3.0+根本用不了,其中有一部分原因是,有一些函数被放在了opencv_contrib这个模块里边,需要把这个扩展模块另外编译进去才可以用.官方的说法是,那些还不十分稳定的函数模块都被放在了opencv_contrib模块里边,因为不稳定,所以不能放在release里边,在opencv_contrib里边调好之后才会放入rel…

Surf(Speed Up Robust Feature) Surf算法的原理                                                                           1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间 其实surf构造的金字塔图像与sift有很大不同,就是因为这些不同才加快了其检测的速度.Sift采用的是DOG图像,而surf采用的是Hessian矩阵行列式近似值图像.Hessian矩阵是Surf算法的核心,为了方便运算…

http://blog.csdn.net/cy513/article/details/4414352 SURF算法是SIFT算法的加速版,OpenCV的SURF算法在适中的条件下完成两幅图像中物体的匹配基本实现了实时处理,其快速的基础实际上只有一个——积分图像haar求导,对于它们其他方面的不同可以参考本blog的另外一篇关于SIFT的文章. 不论科研还是应用上都希望可以和人类的视觉一样通过程序自动找出两幅图像里面相同的景物,并且建立它们之间的对应,前几年才被提出的SIFT(尺度不变特征)算法提…

SURF:speed up robust feature,翻译为快速鲁棒特征.首先就其中涉及到的特征点和描述符做一些简单的介绍: 特征点和描述符 特征点分为两类:狭义特征点和广义特征点.狭义特征点的位置本身具有常规的属性意义,比如角点.交叉点等等.而广义特征点是基于区域定义的,它本身的位置不具备特征意义,只代表满足一定特征条件的特征区域的位置.广义特征点可以是某特征区域的任一相对位置.这种特征可以不是物理意义上的特征,只要满足一定的数学描述就可以,因而有时是抽象的.因此,从本质上说,广义特征点可…