SURF (Speeded Up Robust Features,加速稳健特征）

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sift、surf、orb 特征提取及最优特征点匹配

目录 sift sift特征简介 sift特征提取步骤 surf surf特征简介 surf特征提取步骤 orb orb特征简介 orb特征提取算法代码实现特征提取特征匹配附录 sift sift特征简介 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征,即尺度不变特征变换,是一种计算机视觉的特征提取算法,用来侦测与描述图像中的局部性特征. 实质上,它是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点),并计算出关键点的方向.SIFT所查找到的关键点是一些十分突出.…

Computer Vision_33_SIFT：Speeded-Up Robust Features (SURF)——2006

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar…

Extracting and composing robust features with denosing autoencoders 论文

这是一篇发表于2008年初的论文. 文章主要讲了利用 denosing autoencoder来学习 robust的中间特征..进上步,说明,利用这个方法,可以初始化神经网络的权值..这就相当于一种非监督学习的方法来训练神经网络. 当我们在用神经网络解决各种识别任务时,如果我们想要网络的性能更好,就需要更深层或更wider的神经网络来建模,Model出更复杂的分布. 网络变深以后,如何训练是一个很重要问题,如果训练不好,深层网络的性能真的不如浅层的神经网络.. 在训练深层网络的解决方法的道路上…

[原][译][osgearth]关于Features & Symbology （特征与符号）（OE绘制矢量几何与特殊字符）讲解（OE官方文档翻译）

原文参考:http://docs.osgearth.org/en/latest/user/features.html 自己翻译的,本人英文水平有限,有问题看原链接,原文 20170802重置修改部分翻译(本人也在不断学习啦O(∩_∩)O~) 注:OE就是osgEarth 了解Features Features是矢量的几何图形不像(光栅化的)地图与高程数据,他不是离散的像素位图. osgEarth可以在任何级别详细的显示Features. 一个Features由三个部分组成 1.矢量的几何图形(…

论文笔记(3)-Extracting and Composing Robust Features with Denoising Autoencoders

这篇文章是Bengio研究的在传统的autoencoder基础上增加了噪声参数,也就是说在输入X的时候,并不直接用X的数据,而是按照一定的概率来清空输入为0.paper中的名词为corrupted.这样活动函数计算的时候就用这个X尖来计算,而不是用X来计算.然后算法通过reconstruct来根据计算的Y来重构求X. 如下图所示,这种思路十分类似于dropout.不过dropout是在隐层做trike,而这个算法是选择性忽略输入的数据.…

OpenCV-Python Tutorials目录

版本 3.4.6 1 Introduction to OpenCV OpenCV介绍Learn how to setup OpenCV-Python on your computer! 2 Gui Features in OpenCV Here you will learn how to display and save images and videos, control mouse events and create trackbar. 2.1 Getting Started with Im…