转载地址:https://blog.csdn.net/vonzhoufz/article/details/46461849 主要的特征检测方法有以下几种,在一般的图像处理库中(如opencv, VLFeat, Boofcv等)都会实现. FAST ,Machine Learning for High-speed Corner Detection, 2006 SIFT,Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints,2004, i

opencv中的SIFT,SURF,ORB,FAST 特征描叙算子比较 参考: http://wenku.baidu.com/link?url=1aDYAJBCrrK-uk2w3sSNai7h52x_eWeRu9p9GhZd49WJ1bEOB7VluQdBdRKeehAO2Q3B7RatTXDruq-M9cR-W2yqATerDlIU1T3whYoyQfi http://www.cvchina.info/2011/07/04/whats-orb/ http://www.bubuko.com/in

前面描述角点检测的时候说到,角点其实也是一种图像特征点,对于一张图像来说,特征点分为三种形式包括边缘,焦点和斑点,在OPENCV中,加上角点检测,总共提供了以下的图像特征点检测方法 FAST SURF ORB BRISK KAZE AKAZE MESR GFTT good feature to tack Bob斑点 STAR AGAST 接下来分别讲述这是一种图像特征检测算法,但是首先,需要了解OPENCV的一种数据结构, KeyPoint结构,该结构的头文件定义如下: class KeyPoi

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:

本文为原创文章,转载请注明出处:http://blog.csdn.net/yang843061497/article/details/38553765 绪论 假如我有2张美女图片,我想确认这2张图片中美女是否是同一个人.这太简单了, 以我专研岛国动作片锤炼出来的火眼金睛只需轻轻扫过2张图片就可以得出结论.但是, 如果我想让计算机来完成这个功能就困难重重了:再性感的美女在计算机眼中也只是0-1组成的数据而已. 一种可行的方法是找出2张图片中的特征点,描述这些特征点的属性,然后比较这2副图片的特征点

写在前边: 1.我使用的是python2.7 + OpenCV3.1.0 2.OpenCV3.0.0+的文档有很大问题,很多文档写的还是OpenCV2.0+, OpenCV3.0+根本用不了,其中有一部分原因是,有一些函数被放在了opencv_contrib这个模块里边,需要把这个扩展模块另外编译进去才可以用.官方的说法是,那些还不十分稳定的函数模块都被放在了opencv_contrib模块里边,因为不稳定,所以不能放在release里边,在opencv_contrib里边调好之后才会放入rel

Girshick, Ross. “Fast r-cnn.” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2015. 继2014年的RCNN之后,Ross Girshick在15年推出Fast RCNN,构思精巧,流程更为紧凑,大幅提升了目标检测的速度.在Github上提供了源码. 之所以提出Fast R-CNN,主要是因为R-CNN存在以下几个问题: 训练分多步.通过上一篇博文我们知道R-CNN的训练先

ZooKeeper是以Fast Paxos算法为基础的,Paxos 算法存在活锁的问题,即当有多个proposer交错提交时,有可能互相排斥导致没有一个proposer能提交成功,而Fast Paxos作了一些优化,通过选举产生一个leader (领导者),只有leader才能提交proposer,具体算法可见Fast Paxos.因此,要想弄懂ZooKeeper首先得对Fast Paxos有所了解. [3]  ZooKeeper的基本运转流程: 1.选举Leader. 2.同步数据. 3.选举

this PR aggregates a lot of small modifications to core, trie, eth and other packages to collectively implement the eth/63 fast synchronization algorithm. In short, geth --fast. 这个提交请求包含了对core,trie,eth和其他一些package的微小的修改,来共同实现eth/63的快速同步算法. 简单来说, geth

http://blog.csdn.net/cy513/article/details/4414352 SURF算法是SIFT算法的加速版,OpenCV的SURF算法在适中的条件下完成两幅图像中物体的匹配基本实现了实时处理,其快速的基础实际上只有一个——积分图像haar求导,对于它们其他方面的不同可以参考本blog的另外一篇关于SIFT的文章. 不论科研还是应用上都希望可以和人类的视觉一样通过程序自动找出两幅图像里面相同的景物,并且建立它们之间的对应,前几年才被提出的SIFT(尺度不变特征)算法提

一.社区的定义 Newman第一次提出模块度定义就是在2004年发表的这篇文章“fast algorithm for community structure in networks”,第一次用量化的公式来确定社区划分. 首先,我们来看Newman如何定义社区的:the vertices in networks are often found to cluster into tightly knit groups with a high density of within-group edges

引言:做2048小游戏会将横纵方向的数字内容,存储在一个二维数组中,要将这个二维数组中的内容显示在页面上,就一定要用遍历算法来实现了. 一.二维数组存储    首先考虑用二维数组存储所有行数,列数  →  var  RN=4,CN=4; 然后再定义一个变量data 来保存这个二维数组  →  var  data; 游戏的所有主要执行程序都保存在start()函数下 → 启动游戏 保存存有行数,列数的二维数组到data中    关键代码 ↓ function start(){ data=[]; /

在介绍Fast R-CNN之前我们先介绍一下SPP Net 一.SPP Net SPP:Spatial Pyramid Pooling(空间金字塔池化) 众所周知,CNN一般都含有卷积部分和全连接部分,其中,卷积层不需要固定尺寸的图像,而全连接层是需要固定大小的输入. 所以当全连接层面对各种尺寸的输入数据时,就需要对输入数据进行crop(crop就是从一个大图扣出网络输入大小的patch,比如227×227),或warp(把一个边界框bounding box的内容resize成227×227)等

继2014年的RCNN之后,Ross Girshick在15年推出Fast RCNN,构思精巧,流程更为紧凑,大幅提升了目标检测的速度.在Github上提供了源码. 同样使用最大规模的网络,Fast RCNN和RCNN相比,训练时间从84小时减少为9.5小时,测试时间从47秒减少为0.32秒.在PASCAL VOC 2007上的准确率相差无几,约在66%-67%之间. 思想 基础:RCNN 简单来说,RCNN使用以下四步实现目标检测: a. 在图像中确定约1000-2000个候选框 b. 对于每

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/47606159 继上一篇中已经介绍了SIFT原理与C源代码剖析,最后得到了一系列特征点,每一个特征点相应一个128维向量.假如如今有两副图片都已经提取到特征点,如今要做的就是匹配上相似的特征点. 相似性查询有两种基本方式:1.范围查询:即给点查询点和查询阈值,从数据集中找出全部与查询点距离小于阈值的点. 2.K近邻查询:给点查询点及正整数K,从数据集中找到与查询点近期的K个数据

目录 sift sift特征简介 sift特征提取步骤 surf surf特征简介 surf特征提取步骤 orb orb特征简介 orb特征提取算法 代码实现 特征提取 特征匹配 附录 sift sift特征简介 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征,即尺度不变特征变换,是一种计算机视觉的特征提取算法,用来侦测与描述图像中的局部性特征. 实质上,它是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点),并计算出关键点的方向.SIFT所查找到的关键点是一些十分突出.

转载地址:https://blog.csdn.net/maweifei/article/details/62887831 (一)ORB特征点提取算法的简介 Oriented FAST and Rotated BRIEF,简称ORB,该特征检测算子是在著名的FAST特征检测和BRIEF特征描述子的基础上提出来的,其运行时间远远优于SIFT和SURF,可应用于实时性特征检测.ORB特征检测具有尺度和旋转不变性,对于噪声及其透视变换也具有不变性,良好的性能是的利用ORB在进行特征描述时的应用场景十分广

转自 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674 ,感谢july的辛勤劳动 前言 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:http://weibo.com/1580904460/z1PosdcKj:2.神经网络:http://weibo.com/1580904460/yBmhfrOGl:3.编程艺术第28章:http://weibo.com/1580904460/z4ZGFiDcY.你看到,blog内

转载自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674/ 从K近邻算法.距离度量谈到KD树.SIFT+BBF算法 前言 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:2.神经网络:3.编程艺术第28章.你看到,blog内的文章与你于别处所见的任何都不同.于是,等啊等,等一台电脑,只好等待..”.得益于田,借了我一台电脑(借他电脑的时候,我连表示感谢,他说“能找到工作全靠你的博客,这点儿小忙还说,不地道”,有的时

Dijkstra算法是计算图中节点之间最短路径的经典算法,网上关于Dijkstra算法原理介绍比较多,这里不再多讲.值得一提的是,当图中节点之间的权重都为1时,Dijkstra算法就变化为一般意义上的广度优先搜索算法(Breadth-first search algorithm). Dijkstra算法流程如下: Dijkstra算法流程   在介绍Fast marching算法之前先提下Eikonal方程,Eikonal方程属于非线性偏微分方程,可以认为是一种近似波动方程,它的形式如下: Ei