原文链接:https://blog.csdn.net/qq_25352981/article/details/46914837#commentsedit 本文目标是通过使用SIFT和RANSAC算法,完成特征点的正确匹配,并求出变换矩阵,通过变换矩阵计算出要识别物体的边界(文章中有部分源码,整个工程我也上传了,请点击这里). SIFT算法是目前公认的效果最好的特征点检测算法,关于该算法的就不多说了,网上的资料有很多,在此提供两个链接,一个是SIFT原文的译文,一个是关于SIFT算法的详细解释:…

当初选方向时就由于从小几何就不好.缺乏空间想像能力才没有选择摄影測量方向而是选择了GIS. 昨天同学找我帮他做图像匹配.这我哪里懂啊,无奈我是一个别人有求于我,总是不好意思开口拒绝的人.于是乎就看着他给的一章节内容開始敲代码了,今天总算给他完毕了. 做的比較简单,中间也遇到了不少问题,尤其是计算量大的问题,由于老师给的数据是粗配准过的数据, RANSAC算法评估时就简化了下. 理论内容: 第5章 图像配准建立几何变换模型 特征点建立匹配关系之后,下一步就是求解图像之间的变换关系.仿射变换可以非常…

1.SIFT特征点和特征描述提取(注意opencv版本) 高斯金字塔:O组L层不同尺度的图像(每一组中各层尺寸相同,高斯函数的参数不同,不同组尺寸递减2倍) 特征点定位:极值点 特征点描述:根据不同bin下的方向给定一个主方向,对每个关键点,采用4*4*8共128维向量的描述子进项关键点表征,综合效果最佳: pip uninstall opencv-python pip install opencv-contrib-python==3.4.2.16 1.特征点检测 def sift_kp(ima…

SIFT算法是一种基于尺度空间的算法.利用SIFT提取出的特征点对旋转.尺度变化.亮度变化具有不变性,对视角变化.仿射变换.噪声也有一定的稳定性. SIFT实现特征的匹配主要包括四个步骤: 提取特征点 计算关特征点的描述子 利用描述子的相似程度对特征点进行匹配 消除误匹配点 1. 提取特征点 构建尺度空间:模拟图像的多尺度特征.经证实,唯一可能的尺度空间核是高斯函数.用L(x,y,σ)表示一幅图像的尺度空间,由可变尺度的高斯函数G(x,y,σ)和图像卷积产生,即,其中,(x,y)表示图像上的点,…

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…

临时研究了下机器视觉两个基本算法的算法原理 ,可能有理解错误的地方,希望发现了告诉我一下 主要是了解思想,就不写具体的计算公式之类的了 (一) ICP算法(Iterative Closest Point迭代最近点) ICP(Iterative Closest Point迭代最近点)算法是一种点集对点集配准方法,如下图1 如下图,假设PR(红色块)和RB(蓝色块)是两个点集,该算法就是计算怎么把PB平移旋转,使PB和PR尽量重叠,建立模型的 (图1) ICP是改进自对应点集配准算法的 对应点集配准…

计算机视觉讨论群162501053 转载请注明:http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/28118095 收入囊中 最小二乘法(least square)拟合 Total least square 拟合 RANSAC拟合 葵花宝典 关于least square拟合,我在http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/25424061有介绍,或者看以下 watermark/2/text/…

给定两个点p1与p2的坐标,确定这两点所构成的直线,要求对于输入的任意点p3,都可以判断它是否在该直线上.初中解析几何知识告诉我们,判断一个点在直线上,只需其与直线上任意两点点斜率都相同即可.实际操作当中,往往会先根据已知的两点算出直线的表达式(点斜式.截距式等等),然后通过向量计算即可方便地判断p3是否在该直线上. 生产实践中的数据往往会有一定的偏差.例如我们知道两个变量X与Y之间呈线性关系,Y=aX+b,我们想确定参数a与b的具体值.通过实验,可以得到一组X与Y的测试值.虽然理论上两个未知数…

OpenCV框架介绍 概述 OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台,由英特尔公司下属研发中心俄罗斯团队发起该项目,开源BSD证书,OpenCV的目标是实现实时计算机视觉,,是一个跨平台的计算机视觉库.从开发之日起就得到了迅猛发展,获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献,因为是BSD开源许可,因此可以免费应用在科研和商业应用领域. 历史 OpenCV从立项之日起到现在不过短短的十几年时间,已经席卷整个业界,得到众多著名企业的大力支持,其中包括大名鼎鼎机器人公司Willow Garage…

关于算法原理请参考<基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究>. 一.问题提出         RANSAC的算法原理并不复杂,比较复杂的地方在于"建立模型"和"评价模型".我们经常看到的是采用"直线"或者"圆"作为基本模型进行"建立",而采用所有点到该"直线"或"圆"的欧拉距离作为标准来"评价"(当然是越小越好).在经典的图像拼接算…