一、简介 二、opencv中的SURF算法接口 三、特征点匹配方法 四、代码 1.特征点提取 2.暴力匹配(尽量避免使用“nth_element前多少个”筛选) 因为surf检测到的角点比较少，所以不适合做小目标匹配。 同样代码，使用sift作对比 3.FlannBasedMatcher匹配 其余代 ...
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2017-10-07 16:20:32
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特征点提取方法 官网的文档 对特征的理解 Understanding Features harris特征点 Harris Corner Detection Shi-Tomasi特征点 Shi-Tomasi Corner Detector & Good Features to Track FAST特征 ...
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2017-09-11 21:12:54
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opencv2中SurfFeatureDetector、SurfDescriptorExtractor、BruteForceMatcher在opencv3中发生了改变。具体如何完成特征点匹配呢？示例如下： //寻找关键点 int minHessian = 700; Ptr<SURF>detector ...
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2017-08-20 22:37:52
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图像配准对于运动平台（无人机，移动机器人）上的视觉处理有着极其重要的作用。配准算法的第一步通常是找到两幅图像中一一对应的匹配点对（特征点提取、描述、点对匹配），然后通过匹配点对求取变换矩阵。在图像特征点匹配之KD-Tree一文中讲了配准中第一步中的点对匹配方法，本文将集中讨论配准第二步。在获得匹配点 ...
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2016-12-22 09:06:22
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SIFT/SURF为了实现不同图像中相同场景的匹配，主要步骤： 1、尺度空间的建立； 2、特征点的提取； 3、利用特征点周围邻域的信息生成特征描述子；（以特征点为中心，在周围邻域内统计特征，将特征附加到稳定点上，生成特征描述子） 4、特征点匹配。 如果两幅图像中的物体只是旋转和缩放的关系，加上图像的 ...
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2016-10-29 21:50:58
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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。
基本的路线：
1. 尺度空间极值检测：搜索所有尺度上的图像位置。通过高斯微分...
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2016-06-21 08:00:23
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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 ...
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2016-06-11 21:23:00
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SIFT（Scale-invariant feature transform，尺度不变性特征变换）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：算法描述整个算法分为以下几个部分：1.构建尺度空间尺度空间理论目的是模拟...
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2016-04-13 14:44:57
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计算机视觉课堂笔记 回顾：特征提取中分为点（Harris等），线（Canny算子），区域（MSER）等特征的提取。 相应的特征匹配就会有特征点匹配，直线匹配，曲线匹配，区域匹配。 而在众多研究中以点匹配居多，点匹配的基本原则：利用图像点周围的信息来描述点，如灰度信息，颜色信息，梯度信息等，然后进行相...
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2016-03-19 19:46:53
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k-d树（k-dimensional树的简称），是一种分割k维数据空间的数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索（如：范围搜索和最近邻搜索）。应用背景 SIFT算法中做特征点匹配的时候就会利用到k-d树。而特征点匹配实际上就是一个通过距离函数在高维矢量之间进行相似性检索的问题。针对如何快速而准.....
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2015-11-23 21:41:47
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