ORB采取FAST算法检测特征点,采取BRIEF算法计算特征点描述子. 1.检测特征点 检测候选特征点周围一圈的像素值,若有足够多的像素值与候选特征点的差异都较大,则认为该候选特征点是特征点. 对于上图点p,以半径3画圆,则其周围共16个像素值待检测. 为了加快检测速度,一般采取FAST-N算法,即只检测候选特征点周围N个像素值. 2.BRIEF算法计算特征描述子 在候选特征点的周围以一定模式选取N个点对,比较这N个点对,把比较结果组合成描述子. 如下图,p点周围选取4个点对,设为(A1,B1)

HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主. (1)主要思

1.HOG特征 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主. (1)主要

LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子:它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点.它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen,和 D. Harwood 在1994年提出,用于纹理特征提取.而且,提取的特征是图像的局部的纹理特征: 1.LBP特征的描述 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0.这样,

1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主. (1)主

目标检测的图像特征提取之(一)HOG特征 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究

1.Haar-like特征 Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示,Viola和Jones在此基础上,使用3种类型4种形式的特征. Haar特征分为三类:边缘特征.线性特征.中心特征和对角线特征,组合成特征模板.特征模板内有白色和黑色两种矩形,并定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和.Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等.但矩形特征只

1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主. (1)主

前言:今天接触到了这两个特征,看了课本和博客后很蒙蔽,没有理解这两个特征,本篇博客的目的是只是参考其他的博客总结这两个特征,如果未来能研究和工作领域是这方面的话再回来自己研学,如有错误也欢迎指出. Garbor特征 一.Gabor 特征的简介 Gabor 特征是一种可以用来描述图像纹理信息的特征,Gabor 滤波器的频率和方向与人类的视觉系统类似,特别适合于纹理表示与判别.Gabor 特征主要依靠 Gabor 核在频率域上对信号进行加窗,从而能描述信号的局部频率信息. 说到 Gabor 核,不能

1.Haar-like特征 Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示,Viola和Jones在此基础上,使用3种类型4种形式的特征. Haar特征分为三类:边缘特征.线性特征.中心特征和对角线特征,组合成特征模板.特征模板内有白色和黑色两种矩形,并定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和.Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等.但矩形特征只

import flash.display.BitmapData; import flash.display.Bitmap; /** * 将图像的Alpha通道转换为黑白图像(分离ARGB方式) */ var bmpd:BitmapData = new ImagePNG();//绑定的png图片 var pixBmpd:BitmapData = new BitmapData(bmpd.width,bmpd.height,false); for (var i:int=0; i< bmpd.heigh

import flash.display.BitmapData; /** * 将图像的Alpha通道转换为黑白图像 */ var p:Point = new Point(0,0); var bmpd:BitmapData = new ImagePNG();//绑定的png图片 var channelBmpd:BitmapData = new BitmapData(bmpd.width,bmpd.height,true,0x00000000); channelBmpd.fillRect(bmpd.

输入一个n*n的黑白图像(1表示黑色,0表示白色),任务是统计其中八连块的个数.如果两个黑格子有公共边或者公共顶点,就说它们属于同一个八连块.如图6-11所示的图形有3个八连块. 图6-11  拥有3个八连块的黑白图形 [分析] 用递归求解:从每个黑格子出发,递归访问它所有的相邻黑格. int mat[MAXN][MAXN], vis[MAXN][MAXN]; void dfs(int x, int y) { if(!mat[x][y] || vis[x][y]) return; // 曾经访问

1.cv2.drawMatches(imageA, kpsA, imageB, kpsB, matches[:10], None, flags=2)  # 对两个图像关键点进行连线操作 参数说明:imageA和imageB表示图片,kpsA和kpsB表示关键点, matches表示进过cv2.BFMatcher获得的匹配的索引值,也有距离, flags表示有几个图像 书籍的SIFT特征点连接: 第一步:使用sift.detectAndComputer找出关键点和sift特征向量 第二步:构建BF

描述 输入一个n*n的黑白图像(1表示黑色,0表示白色),任务是统计其中八连块的个数.如果两个黑格子有公共边或者公共顶点,就说它们属于同一个八连块.如图所示的图形有3个八连块. 输入 第1行输入一个正整数n(n≤700),此后输入n行,每行是由n个0或1组成的字符串. 输出 在输入黑白图像中,八连块的个数 样例输入 6100100001010000000110000111000010100 样例输出 3 题意 求图中有几个八连块 题解 这题直接广搜,深搜递归太深会爆栈 代码 #include<s

1.24位深转8位深: ps将24位深原图.png保存为GIF图256即为8位,再将8位gif图转为需要的.png,即转为8位深png图. 2.MATLAB读取黑白图像显示几乎全为黑色: 这是最近处理图像库遇见的一个问题,估计是MATLAB的一个bug,用MATLAB暂时没想到解决方法,所以转战有python解决. 问题具体如下: 这是8位深的png图,看上去是黑白色都有,但用MATLAB处理读取后并显示却是:大部分数字为0,边缘部分极少数大于0. 很是诡异有么有,究竟是眼睛欺骗了我们,还是数字

http://blog.csdn.net/u010470972/article/details/33415617 Description 输入一个n×n的黑白图像(1表示黑色,0表示白色),任务是统计其中八连块的个数.如果两个黑格子有公共边或者公共顶点,就说它们属于同一个八连块.如下图所示的图形有3个八连块. Input 第1行输入一个正整数n(n≤700),此后输入n行,每行是由n个0或1组成的字符串. Output 在输入黑白图像中,八连块的个数 Sample Input 6 100100 

题目链接:http://cogs.pro:8081/cogs/problem/problem.php?pid=vxSmxkeqa [题目描述] 输入一个n×n的黑白图像(1表示黑色,0表示白色),任务是统计其中八连块的个数.如果两个黑格子有公共边或者公共顶点,就说它们属于同一个八连块.如下图所示的图形有3个八连块. [输入格式] 第1行输入一个正整数n(n≤700),此后输入n行,每行是由n个0或1组成的字符串. [输出格式] 在此键入. [样例输入] 6 100100 001010 00000

最终效果: 其实这个小功能非常有用,甚至加上只有给人感觉好像人脸检测,目标检测直接成了demo了,主要代码如下: // localize the object std::vector<Point2f> obj; std::vector<Point2f> scene; for (size_t i = 0; i < good_matches.size(); ++i) { // get the keypoints from the good matches obj.push_bac

LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像年提出,用于纹理特征提取.而且,提取的特征是图像的局部的纹理特征: 1.LBP特征的描述 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0.这样,3*3邻域内的8个点经比较可产生8位二进制数(通常转换为十进制数即LBP码,共256种),即得到该窗口中心像素点的LBP值,并用这个值来反映该区域的纹理信息

看过很多介绍HOG的博文,讲的最清楚的是这位博主:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929348 代码如下: #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/gpu/gpu.hpp> #include <stdio.h> using namespace cv; int m