直接上代码吧，代码最能说明问题。另外可参考这篇博文：http://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/4333873.html#include #include #include "opencv2/core/core.hpp"//因为在属性中已经配置了opencv等目...
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2015-08-12 23:29:12
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本文重点将以Rob Hess等人用C实现的代码做解析，结合代码SIFT原理会更容易理解。一些难理解点的用了☆标注。 SIFT（Scale-invariant feature transform）即尺度不变特征转换，提取的局部特征点具有尺度不变性，且对于旋转，亮度，噪声等有很高的稳定性。本文将以下函数为参照顺序介绍SIFT特征点提取与描述方法。
1.图像预处理
2.构建高斯金字塔（不同尺度下的图像）
3.生成DOG尺度空间
4.关键点搜索与定位
5.计算特征点对应原图的位置
6.为特征点分配方向角...
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2015-08-09 18:55:21
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BRIEF是对已检测到的特征点进行描述，它是一种二进制编码的描述子，摈弃了利用区域灰度直方图描述特征点的传统方法，大大的加快了特征描述符建立的速度，同时也极大的降低了特征匹配的时间，是一种非常快速，很有潜力的算法。...
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2015-07-16 17:02:46
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在V1.0的基础上改变了排序方式并对部分并行代码进行了优化#include "cuda_runtime.h"#include "device_launch_parameters.h"#include #include #include #include #include #include #incl...
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2015-06-01 22:05:48
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OpenCV入门 - 关键点描述子匹配Flann-based
和前面利用暴力法找距离最近的descriptor,Flann-based matcher使用快速近似最近邻搜索算法，在匹配前可以利用图片训练该matcher，从而加快检测速度（TODO）.
What is it Flann? FLANN is a library for performing fast appro...
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2015-05-12 17:17:30
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主要分为以下几个步骤：(1) 读入两张图片并分别提取SIFT特征(2) 利用k-d tree和BBF算法进行特征匹配查找(3) 利用RANSAC算法筛选匹配点并计算变换矩阵(3) 图像融合SIFT算法以及RANSAC算法都是利用的RobHess的SIFT源码，前三个步骤RobHess的源码中都有自带...
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2015-04-20 13:11:18
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宽基线条件下点特征匹配的首要任务就是提取稳定的特征，并进行描述。这里稳定一词的含义指的是希望该特征能对旋转、尺度缩放、仿射变换、视角变化、光照变化等图像变化因素保持一定的不变性，而对物体运动、遮挡、噪声等因素也保持较好的可匹配性，从而可以实现差异较大的两幅图像之间特征的匹配。 对图像变化保持稳定.....
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2015-04-05 14:31:26
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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...
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2015-04-01 15:31:50
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在OpenCV2简单的特征匹配中对使用OpenCV2进行特征匹配的步骤做了一个简单的介绍，其匹配出的结果是非常粗糙的，在这篇文章中对使用OpenCV2进行匹配的细化做一个简单的总结。主要包括以下几个内容： DescriptorMatcher DMatcher KNN匹配 计算两视图的基础矩阵F，并细...
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2015-03-12 23:57:40
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当尝试在不同图像之间进行特征匹配时，通常会遇到图像的大小、方向等参数发生改变的问题，简而言之，就是尺度变化的问题。每幅图像在拍摄时与目标物体的距离是不同的，因此要识别的目标物体在图像中自然会存在不同的尺寸。因此，计算机视觉中引入尺度不变的特征，主要的思想是每个检测到的特征点都伴随对应的尺度因子。著名的尺度不变特征检测器SIFT与其变种SURF便属于经典算法。...
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2015-03-10 01:28:34
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