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/

随机抽样一致性(RANSAC)算法能够有效的剔除特征匹配中的错误匹配点. 实际上,RANSAC能够有效拟合存在噪声模型下的拟合函数.实际上,RANSAC算法的核心在于将点划分为“内点”和“外点”.在一组包含“外点”的数据集中,采用不断迭代的方法,寻找最优参数模型,不符合最优模型的点,被定义为“外点”.这就是RANSAC的核心思想. RANSAC原理 OpenCV中滤除误匹配对采用RANSAC算法寻找一个最佳单应性矩阵H,矩阵大小为3×3.RANSAC目的是找到最优的参数矩阵使得满足该矩阵的数据点

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:

载分 [OpenCV]透视变换 Perspective Transformation(续) 分类: [图像处理] [编程语言] 2014-05-27 09:39 2776人阅读 评论(13) 收藏 举报 透视变换的原理和矩阵求解请参见前一篇<透视变换 Perspective Transformation>.在OpenCV中也实现了透视变换的公式求解和变换函数. 求解变换公式的函数: Mat getPerspectiveTransform(const Point2f src[], const P

今天的计算机视觉课老师讲了不少内容,不过都是大概讲了下,我先记录下,细讲等以后再补充. SIFT特征: 尺度不变性:用不同参数的高斯函数作用于图像(相当于对图像进行模糊,得到不同尺度的图像),用得到的图像作差,找极值(相 当于穷举不同尺度空间的图像,找其特征点,在不同尺度下,都在极值范围之内,故能满足尺度不变性. 然后要找到极值点的位置,对其进行定位. 然后对极值进行描述. 旋转不变性:用梯度方向来表示极值点的方向,定义主方向能保证旋转不变性. 光照不变性 SIFT的特征点检测是在DOG图像上进

OpenCV中文论坛 OpenCV论坛 opencv视频教程目录(初级) OpenCV 教程 Opencv感想和一些分享 tornadomeet 超牛的大神 [数字图像处理]C++读取.旋转和保存bmp图像文件编程实现 混合高斯模型算法 图像处理中的拉普拉斯算子 神经网络编程入门 bp神经网络及matlab实现 图像处理之图像快速旋转算法 BMP文件结构 各学科领域入门书籍推荐 基于双目视觉和三维重构的三维书写系统 图像分析:二值图像连通域标记 图像处理之计算二值连通区域的质心 数字图像处理的就

[blog算法原理]RANSAC和FitLine ​ 如果已经有一系列图片,需要拟合出最为合适的一条直线出来,这个时候你会选择RANSAC还是FitLine. 一.算法定义: RANSAC是实际运用非常广泛的算法,它的数学表示为 "Ransac 是解决这类问题的代表性算法.它是一种随机算法,步骤如下: 输入:k,n,t,d,model,dataBestModel = null;迭代k次——(1) 从data中随机取出n个点,用这n个点去拟合model和模型的model,将得到的带参数的model

(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报  分类: OpenCV(60)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(

期间遇到很多问题. 记一个最主要的是: LINK2019 无法识别的外部符号,然后某一个函数的函数名 然后是 @@函数名 (@) 大概长成这样.或者还就根本就是 无法识别的外部符号. 解决方案: 我这里最主要的两个解决方案是: 2.你自己写的函数声明的头文件也写了函数定义的cpp文件,却依然出现LNK2019错误.可能原因:忘记将这两个文件加入工程了.一般出现于用Visual Studio和记事本(或UltraEdit)混合开发过程,你用记事本include了相应的头文件,却忘了在Visual

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

作者:桂. 时间:2017-04-25  21:05:07 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6763668.html 前言 仍然是昨天的问题,别人问到最小二乘.霍夫变换.RANSAC在直线拟合上的区别.昨天梳理了霍夫变换,今天打算抽空梳理一下RANSAC算法,主要包括: 1)RANSAC理论介绍 2)RANSAC应用简介: 内容为自己的学习记录,其中很多地方借鉴了别人,最后一起给出链接. 一.RANSAC理论介绍 普通最小二乘是保守派:在现有数据下,

图像拼接在实际的应用场景很广,比如无人机航拍,遥感图像等等,图像拼接是进一步做图像理解基础步骤,拼接效果的好坏直接影响接下来的工作,所以一个好的图像拼接算法非常重要. 再举一个身边的例子吧,你用你的手机对某一场景拍照,但是你没有办法一次将所有你要拍的景物全部拍下来,所以你对该场景从左往右依次拍了好几张图,来把你要拍的所有景物记录下来.那么我们能不能把这些图像拼接成一个大图呢?我们利用opencv就可以做到图像拼接的效果! 比如我们有对这两张图进行拼接. 从上面两张图可以看出,这两张图有比较多的重

0.绪论 这篇文章主要为了研究双目立体视觉的最终目标--三维重建,系统的介绍了三维重建的整体步骤.双目立体视觉的整体流程包括:图像获取,摄像机标定,特征提取(稠密匹配中这一步可以省略),立体匹配,三维重建.我在做双目立体视觉问题时,主要关注的点是立体匹配,本文主要关注最后一个步骤三维重建中的:三角剖分和纹理贴图以及对应的OpenCV+OpenGL代码实现. 1.视差计算 1.1基于视差信息的三维重建 特征提取 由双目立体视觉进行三位重建的第一步是立体匹配,通过寻找两幅图像中的对应点获取视差.Op

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

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

博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 最近因项目需要,得把OpenCV捡起来,登录OpenCV官网,竟然发现release了4.0.0-beata版本,所以借此机会,查阅资料,了解下OpenCV各版本的差异及其演化过程,形成了以下几点认识: 新版本的产生是为了顺应当下的需要,通过版本更新,接纳新技术和新方法,支持新兴编程语言接口,使用新的指令集,优化性能,解决固有问题等 新技术新方法会优先加入到新的大版本中,即使新的技术方法可以在旧版本中实现,但为了推动用户

部分 VII摄像机标定和 3D 重构 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 42 摄像机标定 目标 • 学习摄像机畸变以及摄像机的内部参数和外部参数 • 学习找到这些参数,对畸变图像进行修复 42.1 基础 今天的低价单孔摄像机(照相机)会给图像带来很多畸变.畸变主要有两种:径向畸变和切想畸变.如下图所示,用红色直线将棋盘的两个边标注出来,但是你会发现棋盘的边界并不和红线重合.所有我们认为应该是直线的也都凸出来了.你可以通过访问Distortion (optics)获得更多相关细节.

部分 V图像特征提取与描述 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 34 角点检测的 FAST 算法 目标 • 理解 FAST 算法的基础 • 使用 OpenCV 中的 FAST 算法相关函数进行角点检测原理 我们前面学习了几个特征检测器,它们大多数效果都很好.但是从实时处理的角度来看,这些算法都不够快.一个最好例子就是 SLAM(同步定位与地图构建),移动机器人,它们的计算资源非常有限.为了解决这个问题,Edward_Rosten 和 Tom_Drummond 在 2006 年提出里

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:

SURF原理详解:https://wenku.baidu.com/view/2f1e4d8ef705cc1754270945.html SURF算法工作原理 选择图像中的POI(Points of interest) Hessian Matrix 在不同的尺度空间发现关键点,非最大信号压制 发现特征点方法.旋转不变性要求 生成特征向量 SURF构造函数介绍 C++:  SURF::SURF( double hessianThreshold, --阈值检测器使用Hessian的关键点,默认值在 3

Using OpenCV Java with Eclipse http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/introduction/java_eclipse/java_eclipse.html Since version 2.4.4 OpenCV supports Java. In this tutorial I will explain how to setup development environment for using OpenCV Java w