之前写过一遍关于学习surf算法的blog:http://blog.csdn.net/sangni007/article/details/7482960 但是代码比较麻烦,而且其中还涉及到flann算法(其中的Random KDTree+KNN),虽然能看明白,但是比较费劲,今天在文档中找到一个简化版本: 1.SurfFeatureDetector detector( minHessian );构造surf检测器: detector.detect( img_1, keypoints_1 ); d

opencv实现surf特征的提取.本来是一个非常easy的代码,结果我执行时却出现了各种错误,以下来谈谈我出现的错误及问题的解决过程. 首先,我把提取surf特征的过程整合成了一个函数,我单独建立一个project读取两张图片,然后调用这个surf提取的函数时时不管是debug还是release模式下都是没有问题的.当我把这个函数加入到我如今已有的project代码里面的时候出现了各种奇葩错误.以下是我surf特征提取的函数 void surfdetect(IplImage *image1,I

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

1.概述 前面介绍模板匹配的时候已经提到模板匹配时一种基于灰度的匹配方法,而基于特征的匹配方法有FAST.SIFT.SURF等.上面两篇文章已经介绍过使用Surf算法进行特征点检測以及使用暴力匹配(BruteForceMatcher)和近期邻匹配(FLANN)两种匹配方法.接下来将更深一步介绍利用Surf检測到的特征点以及匹配对进行图像匹配. 利用Surf算法进行图像匹配其一般流程为:检測物体特征点->计算特征点描写叙述子->使用BurteForceMatcher或FLANN进行特征点匹配-&

OpenCV 中文版官方教程来了. OpenCV是计算机视觉中经典的专用库,然而其中文版官方教程久久不来.近日,一款最新OpenCV4.1 版本的完整中文版官方教程出炉,读者朋友可以更好的学习了解OpenCV相关细节.教程来自objectdetection.cn. 最新Opencv-Python中文版官方文档: http://woshicver.com 教程里有什么 教程根据官方提供的文档,尽量完整的进行了还原.包括简单的OpenCV-Python安装,如何显示和保存图像和视频,图像的基本操作,

SURF(Speeded-Up Robust Features) 是对 SIFT 得改进,相对于 SIFT,SURF 利用积分图像与盒函数模拟 DoG,提升了计算速度:同时,使用了一种不用于 SIFT 的特征描述方案. 在 SIFT 中,检测尺度空间极值使用了 DoG 响应,SURF 做了如下改进: 1)首先求原图像的积分图像,使用积分图像可以求任意尺度盒函数(Box Filter)响应: 2)使用 Box Fitler 代替 DoG,下图给出了垂直方向与xy方向的 Box Filter,使用积

原创文章,转载请注明出处:http://blog.csdn.net/crzy_sparrow/article/details/7392345 本人挺菜的,肯定有非常多错误纰漏之处 ,希望大家不吝指正. 看了harris角点检測之后,開始研究SURF角点检測,发现挺复杂的,一时也仅仅了解了大概,把了解的东西总结下,以便下次深入学习. SURF角点检測算法是对SIFT的一种改进,主要体如今速度上,效率更高.它和SIFT的主要差别是图像多尺度空间的构建方法不同. 在计算视觉领域,尺度空间被象征性的表述

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/33320997 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中.我们一起探讨了Ope

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

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

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 事实上surf构造的金字塔图像与sift有非常大不同,就是由于这些不同才加快了其检測的速度. Sift採用的是DOG图像.而surf採用的是Hessian矩阵行列式近似值图像.Hessian矩阵是Surf算法的核心,为了方

学习OpenCV--Surf(特征点篇)&flann 分类: OpenCV特征篇计算机视觉 2012-04-20 21:55 19887人阅读评论(20)收藏举报 检测特征 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

Opencv中Surf算子提取特征,生成特征描述子,匹配特征的流程跟Sift是完全一致的,这里主要介绍一下整个过程中需要使用到的主要的几个Opencv方法. 1. 特征提取 特征提取使用SurfFeatureDetector类中的detect方法,先定义一个SurfFeatureDetector类的对象,通过对象调用detect方法就可以提取输入图像的Surf特征.可以使用不带参数的默认构造函数构建SurfFeatureDetector对象,也可以使用含参数的构造函数: CV_WRAP SURF

教程:www.cnblogs.com/jliangqiu2016/p/5597501.html 这里主要记载我编译遇到的错误及解决方法. OpenCV3.1软件下载:https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/ https://blog.csdn.net/liu798675179/article/details/51259505 Description 描述 The Open Source Computer Vision Library has

图像识别.人脸识别可行的算法有很多.但是作为学习,如果能理清这个问题研究的历程及其主线,会对你深入理解当前研究最新的发展有很多帮助.本文是自己在学习过程中的笔记,大多内容来自于网络,出处请参考最后的引文部分. Sift算法 Sift算法是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子,并于2004年进行了更深入的发展和完善.Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生平移.旋转.仿射变换情况下的匹配问题,具有很强的匹配能力.总体来说,Sift算子具有以下特性: Sift特征是图像的局部特征

基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究和实现(一)      一直有计划研究实时图像拼接,但是直到最近拜读西电2013年张亚娟的<基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究和实现>,条理清晰.内容完整.实现的技术具有市场价值.因此定下决心以这篇论文为基础脉络,结合实际情况,进行“基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究和实现”.       一.基于opencv的surf实现       3.0以后,surf被分到了"opencv_contrib-master"中去,

需要的工具:1.安装QT SDK环境2.安装CMake for Windows3.OpenCV最新Windows源码步骤:1.将QT SDK安装目录下的{QtSDK}\mingw\bin添加到系统环境变量PATH中2.打开CMake,设置源码位置和源码构造位置

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/23184547 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.8 上篇文章中,我们重点了解了腐蚀和

识别算法概述: SIFT/SURF基于灰度图, 一.首先建立图像金字塔,形成三维的图像空间,通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值,然后进行在极值点周围26个点进行NMS,从而得到粗略的特征点,再使用二次插值法得到精确特征点所在的层(尺度),即完成了尺度不变. 二.在特征点选取一个与尺度相应的邻域,求出主方向,其中SIFT采用在一个正方形邻域内统计所有点的梯度方向,找到占80%以上的方向作为主方向:而SURF则选择圆形邻域,并且使用活动扇形的方法求出特征点主方向,以主方向对齐即完成旋转不变

OpenCV(Open Source Computer Vision Library) 是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,它具有C ++,C,Python和Java接口,可以运行在Linux.Windows.Mac OS和Android操作系统上.OpenCV的设计是为了提高计算效率,并将重点放在实时应用程序上, 用优化的C / C ++编写,库可以利用多核处理,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. #--------------------------------

首先从官网下载OpenCV最新版本 截至我写这文章,4.0已经发布预览版了,不过在这是没有的,只能用3.4.2: https://opencv.org/releases.html 一:安装 安装过程不做细解,照着提示做即可 安装完成,找到这个目录 添加到环境变量Path 二:创建工程 1. 新建个C++工程 打开VS2017新建一个C++工程 2. 配置 有些属性需要配置 3. 添加文件 添加一个文件用于写代码 4. 包含OpenCV的include和lib 打开项目属性,到x64这里选"编辑&