一.高斯金字塔 金字塔的层是由降采样得到的,而每一层又有多张图像,其他的图像是由初始的一张经过高斯模糊的得到的. 注意的是:高斯金字塔有层,而金字塔的每一层有一组图像,这一组图像也形成了层.注意两个层的区别. 1.降采样时,高斯金字塔上一组图像的初始图像(底层图像)是由前一组图像的倒数第三张图像隔点采样得到的. 2.为了让尺度体现其连续性,高斯金字塔在简单降采样的基础上加上了高斯滤波.如图3.1所示,将图像金字塔每层的一张图像使用不同参数做高斯模糊,使得金字塔的每层含有多张高斯模糊图像,这也就是

转自:https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52561656 一. 图像金字塔 图像金字塔是一种以多分辨率来解释图像的结构,通过对原始图像进行多尺度像素采样的方式,生成N个不同分辨率的图像.把具有最高级别分辨率的图像放在底部,以金字塔形状排列,往上是一系列像素(尺寸)逐渐降低的图像,一直到金字塔的顶部只包含一个像素点的图像,这就构成了传统意义上的图像金字塔. 获得图像金字塔一般包括二个步骤: 1. 利用低通滤波器平滑图像 2. 对平滑图像进行抽样

SIFT(Scale-Invariant Feature Transform,尺度不变特征转换)在目标识别.图像配准领域具有广泛的应用,下面按照SIFT特征的算法流程对其进行简要介绍对SIFT特征做简要介绍. 高斯金字塔是SIFT特征提取的第一步,之后特征空间中极值点的确定,都是基于高斯金字塔,因此SIFT特征学习的第一步是如何建立的高斯金字塔. 明白几个定义: 高斯金字塔 对于高斯金字塔,很容易直观地理解为对同一尺寸的图像,然后进行不同程度的高斯平滑,这些图像构成高斯金字塔,这种是不对的,这描

[图像金字塔] 图像金字塔是一种以多分辨率来解释图像的结构,通过对原始图像进行多尺度像素采样的方式,生成N个不同分辨率的图像.把具有最高级别分辨率的图像放在底部,以金字塔形状排列,往上是一系列像素(尺寸)逐渐降低的图像,一直到金字塔的顶部只包含一个像素点的图像,这就构成了传统意义上的图像金字塔. 获得图像金字塔一般包括二个步骤:1. 利用低通滤波器平滑图像 :2. 对平滑图像进行抽样(采样).有两种采样方式——上采样(分辨率逐级升高)和下采样(分辨率逐级降低) [高斯金字塔] 高斯金字塔式在Si

这篇已经写得很好,真心给作者点个赞.题目都是直接转过来的,直接去看吧. Reference Link : http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 In case: [OpenCV入门教程之十三]OpenCV图像金字塔:高斯金字塔.拉普拉斯金字塔与图片尺寸缩放     这篇文章里,我们将一起探讨图像金字塔的一些基本概念,如何使用OpenCV函数 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样,以及了解了专门用于缩

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/26157633 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 这篇文章里,我们将一起探讨图像金

图像金字塔技术在很多层面上都有着广泛的应用,很多开源的工具也都有对他们的建立写了专门的函数,比如IPP,比如OpenCV等等,这方面的理论文章特别多,我不需要赘述,但是我发现大部多分开源的代码的实现都不是严格意义上的金字塔,而是做了一定的变通,这种变通常常为了快捷的实现类似的效果,虽然这种变通不太会影响金字塔的效果,但是我这里希望从严格意义上对该算法进行优化,比如简要贴一下下面的某个高斯金字塔的代码: public static Mat[] build(Mat img, int level) {

1.cv2.pyrDown(src)  对图片做向下采样操作,通常也可以做模糊化处理 参数说明:src表示输入的图片 2.cv2.pyrUp(src) 对图片做向上采样操作 参数说明:src表示输入的图片 高斯金字塔:分为两种情况:一种是向下采样,一种是向上采样 下采样的原理:先与Gi进行高斯卷积即高斯滤波,再将所有偶数行和列去除,实现行和列维度缩减的目的 代码: 第一步:读入图片 第二步:使用cv2.pyrDown进行高斯金字塔的下采样 第三步:使用自己的步骤做高斯金字塔的下采样,先对图像作高

在这篇文章里,我们一起学习下 图像金字塔 的一些基本概念,如何使用OpenCV函数pyrUp和pyrDown 对图像进行向上和向下采样,以及了解专门用于缩放图像尺寸的resize函数的用法.此博文一共有四个配套的简短的示例程序,其详细注释过的代码都在文中贴出,且文章最后提供了综合示例程序的下载. 一.引言 我们经常会将某种尺寸的图像转换为其他尺寸的图像,如果放大或者缩小图片的尺寸,笼统的来说,可以使用OpenCV为我们提供的以下俩种方式: (1)resize函数,这是最直接的方式 (2)pyrU

void cvCalcOpticalFlowPyrLK( const CvArr* prev, const CvArr* curr, CvArr* prev_pyr, CvArr* curr_pyr, const CvPoint2D32f* prev_features, CvPoint2D32f* curr_features, int count, CvSize win_size, int level, char* status, float* track_error, CvTermCriter

一.Canny边缘检测 Canny边缘检测是一系列方法综合的结果.其中主要包含以下步骤: 1.使用高斯滤波器,平滑图像,滤除噪声. 2.计算图像中每个像素点的梯度强度和方向. 3.应用非极大值抑制(NMS:Non-Maximum Suppression),以消除边缘检测带来的杂散相应. 4.应用双阈值(Double-Threshold)检测来确定真实和潜在的边缘. 5.通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测. 1.高斯滤波器 平滑图像. 2.计算梯度和方向 使用X和Y方向的Sobel算子来分别计算

我们经常会将某种尺寸的图像转化为其他尺寸的图像,如果需要放大或者缩小图像的尺寸,在 OpenCV 中可以使用如下两种方法: resize 函数,最直接的方法. pyrUp 和 pyrDown 函数,即图像金字塔相关的两个函数,对图像进行向上采样和向下采样的操作. pyrUp 和 pyrDown 其实和专门用于放大缩小图像尺寸的 resize 在功能上差不多,批着图像金字塔的皮,说白了还是对图像进行放大和缩小操作. 图像金字塔 一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列,分辨率逐渐降低且源于同一张原

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 本节学习图像金字塔,图像金字塔包括高斯金字塔和拉普拉斯金字塔.它是图像中多尺度表达的一种,最主要用于图像的分割,是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构.简单来说,图像金字塔就是用来进行图像缩放的. 1,图像金字塔 图像金字塔是指一组图像且不同分辨率的子图集合,它是图像多尺度表达的一种,以多分辨

先贴上我对Opencv3.1中sift源码的注释吧,虽然还有很多没看懂.先从detectAndCompute看起 void SIFT_Impl::detectAndCompute(InputArray _image, InputArray _mask, std::vector<KeyPoint>& keypoints, OutputArray _descriptors, bool useProvidedKeypoints) { , actualNOctaves = , actualNL

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

初始化完成后,对于相机获取当前图像mCurrentFrame,通过跟踪匹配上一帧mLastFrame特征点的方式,可以获取一个相机位姿的初始值:为了兼顾计算量和跟踪鲁棒性,处理了三种模型: 1. TrackWithMotionModel 2. TrackReferenceKeyFrame 3. Relocalization 这三种跟踪模型都是为了获取相机位姿一个粗略的初值,后面会通过跟踪局部地图TrackLocalMap对位姿进行BundleAdjustment(捆集调整),进一步优化位姿. 优

本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing/ 或许网络上有各位牛人已经对sift算法进行各种的详解和说明,我(小菜鸟)在翻阅各种资料和对opencv中的代码进行反推之后,终于理解该算法.并记录之,供大家一起交流学习!这个博文主要记录了我的学习历程,或许对你有帮助,或许可以启发你,或许你只是一笑而过!没关系,至少自己总结过. 这篇文章主要是对sif

1.SIFT概述 SIFT的全称是Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换,由加拿大教授David G.Lowe提出的.SIFT特征对旋转.尺度缩放.亮度变化等保持不变性,是一种非常稳定的局部特征. 1.1 SIFT算法具的特点 图像的局部特征,对旋转.尺度缩放.亮度变化保持不变,对视角变化.仿射变换.噪声也保持一定程度的稳定性. 独特性好,信息量丰富,适用于海量特征库进行快速.准确的匹配. 多量性,即使是很少几个物体也可以产生大量的SIFT特征 高速

转载自: http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7639681 SIFT(Scale-invariant feature transform)是一种检测局部特征的算法,该算法通过求一幅图中的特征点(interest points,or corner points)及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配,获得了良好效果,详细解析如下: 算法描述 SIFT特征不只具有尺度不变性,即使改变旋转角度

1. SIFT算法中一些符号的说明 $I(x,y)$表示原图像. $G(x,y,\sigma)$表示高斯滤波器,其中$G(x,y,\sigma) = \frac{1}{2\pi\sigma^2}exp(-(x^2+y^2)/2\sigma^2)$. $L(x,y,\sigma)$表示由一个高斯滤波器与原图像卷积而生成的图像,即$L(x,y,\sigma) = G(x,y,\sigma)\otimes I(x,y)$.一系列的$\sigma_i$,则可以生成一系列的$L(x,y,\sigma_i)

SIFT(Scale-invariant feature transform)是一种检测局部特征的算法,该算法通过求一幅图中的特征点(interest points,or corner points)及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配,获得了良好效果,详细解析如下: 算法描述 SIFT特征不只具有尺度不变性,即使改变旋转角度,图像亮度或拍摄视角,仍然能够得到好的检测效果.整个算法分为以下几个部分: 1. 构建尺度空间 这是一个初始化操作,尺度空间