DOG检测

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共享一个代码算了,太忙鸟,有时间在补充. function [] = dog_learn() img = imread('/Users/img/lena.png'); img = rgb2gray(img); gausFilter = fspecial(,], ); %调节这个4这个值,发现求出来的点几乎没有变化 img = imfilter(img, gausFilter, 'replicate'); sigma = 1.6; k = ^(); diff_1 = dog_of_img(img,…

FAST特征点检测

Features From Accelerated Segment Test 1. FAST算法原理博客中已经介绍了很多图像特征检测算子,我们可以用LoG或者DoG检测图像中的Blobs(斑点检测),可以根据图像局部的自相关函数来求得Harris角点(Harris角点),后面又提到了两种十分优秀的特征点及它们的描述方法SIFT特征与SURF特征.SURF特征算是为了提高运算效率对SIFT特征的一种近似,虽然在有些实验环境中已经达到了实时,但是我们实践工程应用中,特征点的提取与匹配只是整个应用算…

python opencv3 特征提取与描述 DoG SIFT hessian surf

git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision DoG和SIFT特征提取与描述 # coding:utf-8 import cv2 # 读取图片 img = cv2.imread("../data/walez1.jpg") # 转为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 创建一个sift对象并计算灰度图像 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_creat…

OpenCV特征点提取----Fast特征

1.FAST(featuresfrom accelerated segment test)算法 http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/7411438 特征点检测和匹配是计算机视觉中一个很有用的技术.在物体检测,视觉跟踪,三维常年关键等领域都有很广泛的应用.很多传统的算法都很耗时,而且特征点检测算法只是很多复杂图像处理里中的第一步,得不偿失.FAST特征点检测是公认的比较快速的特征点检测方法,只利用周围像素比较的信息就可以得到特征点,简…

第十二节、尺度不变特征(SIFT)

上一节中,我们介绍了Harris角点检测.角点在图像旋转的情况下也可以检测到,但是如果减小(或者增加)图像的大小,可能会丢失图像的某些部分,甚至导致检测到的角点发生改变.这样的损失现象需要一种与图像比例无关的角点检测方法来解决.尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)可以解决这个问题.我们使用一个变换来进行特征变换,并且该变换会对不同的图像尺度输出相同的结果. 到底什么是SIFT算法?通俗一点说,SIFT算法利用DoG(差分高斯)来提取关键…

OpenCV 学习笔记 06 图像检索以及基于图像描述符的搜索

OpenCV 可以检测图像的主要特征,然后提取这些特征,使其成为图像描述符,这些图像特征可作为图像搜索的数据库:此外可以利用关键点将图像拼接 stitch 起来,组成一个更大的图像.如将各照片组成一个360度的全景照片. 本章节将介绍使用 OpenCV 来检测图像特例,并利用这些特征进行图像匹配和搜索.本章节选取一些图像,检测它们的主要特征,并通过单应性(homography)来检测这些图像是否存在于另一个图像中. 1 特征检测算法特征检测和提取算法有很多,OpenCV 中常用的有如下几种:…

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…