RobHess的SIFT代码解析步骤二】的更多相关文章

平台:win10 x64 +VS 2015专业版 +opencv-2.4.11 + gtk_-bundle_2.24.10_win32 主要参考:1.代码:RobHess的SIFT源码 2.书:王永明 王贵锦 <图像局部不变性特征与描述> SIFT四步骤和特征匹配及筛选: 步骤一:建立尺度空间,即建立高斯差分(DoG)金字塔dog_pyr 步骤二:在尺度空间中检测极值点,并进行精确定位和筛选创建默认大小的内存存储器 步骤三:特征点方向赋值,完成此步骤后,每个特征点有三个信息:位置.尺度.方向…
平台:win10 x64 +VS 2015专业版 +opencv-2.4.11 + gtk_-bundle_2.24.10_win32 主要参考:1.代码:RobHess的SIFT源码 2.书:王永明 王贵锦 <图像局部不变性特征与描述> SIFT四步骤和特征匹配及筛选: 步骤一:建立尺度空间,即建立高斯差分(DoG)金字塔dog_pyr 步骤二:在尺度空间中检测极值点,并进行精确定位和筛选创建默认大小的内存存储器 步骤三:特征点方向赋值,完成此步骤后,每个特征点有三个信息:位置.尺度.方向…
平台:win10 x64 +VS 2015专业版 +opencv-2.4.11 + gtk_-bundle_2.24.10_win32 主要参考:1.代码:RobHess的SIFT源码 2.书:王永明 王贵锦 <图像局部不变性特征与描述> SIFT四步骤和特征匹配及筛选: 步骤一:建立尺度空间,即建立高斯差分(DoG)金字塔dog_pyr 步骤二:在尺度空间中检测极值点,并进行精确定位和筛选创建默认大小的内存存储器 步骤三:特征点方向赋值,完成此步骤后,每个特征点有三个信息:位置.尺度.方向…
平台:win10 x64 +VS 2015专业版 +opencv-2.4.11 + gtk_-bundle_2.24.10_win32 主要参考:1.代码:RobHess的SIFT源码:SIFT+KD树+BBF算法+RANSAC算法 2.书:王永明 王贵锦 <图像局部不变性特征与描述> 研究代码之前的几个问题issue: 1.问题描述:RobHess和David.Lowe关于SIFT的关系是什么,David.Lowe初创了SIFT算法,但是网络上为什么流传的更多的是RobHess的SIFT源码…
平台:win10 x64 +VS 2015专业版 +opencv-2.4.11 + gtk_-bundle_2.24.10_win32 主要参考:1.代码:RobHess的SIFT源码:SIFT+KD树+BBF算法+RANSAC算法 2.书:王永明 王贵锦 <图像局部不变性特征与描述> RobHess的SIFT源码中的几个文件说明? RobHess的SIFT源码分析: (1) minpq.h和minpq.c文件这两个文件中实现了最小优先级队列(Minimizing Priority Queue…
平台:win10 x64 +VS 2015专业版 +opencv-2.4.11 + gtk_-bundle_2.24.10_win32 主要参考:1.代码:RobHess的SIFT源码:SIFT+KD树+BBF算法+RANSAC算法 2.书:王永明 王贵锦 <图像局部不变性特征与描述> RobHess的SIFT源码中的几个文件说明? RobHess的SIFT源码分析:xform.h和xform.c文件 这两个文件中实现了RANSAC算法(RANdom SAmple Consensus 随机抽样…
HaarTraining关键的部分是建立基分类器classifier,OpenCV中所採用的是CART(决策树的一种):通过调用cvCreateMTStumpClassifier来完毕. 这里我讨论利用回归的方法来分裂结点.分类的方法仅仅是在分裂结点的方法与之不同而已. cvCreateMTStumpClassifier //设置决策树分类误差计算方法 stumperror = (int) ((CvMTStumpTrainParams*) trainParams)->error; //设置cla…
1.创建高斯金字塔第-1组 1.1.将源图片转成灰度图 void ConvertToGray(const Mat& src, Mat& dst) { cv::Size size = src.size(); if (dst.empty()) dst.create(size, CV_64F); //[1]利用Mat类的成员函数创建Mat容器 uchar* srcData = src.data; //[2]指向存储所有像素值的矩阵的数据区域 pixel_t* dstData = (pixel_t…
java代码解析二维码一般步骤 本文采用的是google的zxing技术进行解析二维码技术,解析二维码的一般步骤如下: 一.下载zxing-core的jar包: 二.创建一个BufferedImageLuminanceSource类继承LuminanceSource,此类在google的源码中有,但是为了使用方便,下面有此类的源码,可以直接复制使用: private final BufferedImage image; private final int left; private final…
既然是要编写插件.那么叫做"插件"的东西肯定是具有的某些特征能够满足我们平时开发的需求或者是提高我们的开发效率.那么叫做插件的东西应该具有哪些基本特征呢?让我们来总结一下: 1.JavaScript 插件一些基本特征: 配置一定要简单 插件中定义的变量不污染全局变量: 同一段代码可以在不同的地方复用: 用户可以自定义自己功能参数: 具有销毁变量和参数的功能: 如果按照以上的几个特征来写插件的话,我们可以总结出一个基本的代码结构,我们一个一个的来看: 1.插件配置要尽可能的简单 html…