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搜索关键字:sift    ( 316个结果
图像拼接: sift 的理解
看了几天的 sift 也算是对它有一了点的了解 这里描述了我对它的理解!sift 就是为了图像特征比较做的算法.它主要就是为了用数学的方法描述:图像中特定点周围一块区域, 从而可以比较这块区域与另一块区域的差异.下面是详细一点讲述如何描述这个数学方法:1. 数据结构: 这个区域在sift中选的是 4...
分类:其他好文   时间:2015-04-22 11:30:28    阅读次数:126
SIFT算法的应用--目标识别之Bag-of-words模型
原文:http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6555899SIFT算法的应用-目标识别之用Bag-of-words模型表示一幅图像作者:wawayu,July。编程艺术室出品。出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v。引言...
分类:编程语言   时间:2015-04-21 21:58:37    阅读次数:300
SIFT/SURF、haar特征、广义hough变换的特性对比分析[z]
SIFT/SURF基于灰度图,一、首先建立图像金字塔,形成三维的图像空间,通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值,然后进行在极值点周围26个点进行NMS,从而得到粗略的特征点,再使用二次插值法得到精确特征点所在的层(尺度),即完成了尺度不变。二、在特征点选取一个与尺度相应的邻域,求出主方向,其...
分类:其他好文   时间:2015-04-20 16:20:14    阅读次数:312
基于SIFT特征的全景图像拼接
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...
分类:其他好文   时间:2015-04-20 13:11:18    阅读次数:259
RobHess的SIFT源码分析:imgfeatures.h和imgfeatures.c文件
SIFT源码分析系列文章的索引在这里:RobHess的SIFT源码分析:综述imgfeatures.h中有SIFT特征点结构struct feature的定义,除此之外还有一些特征点的导入导出以及特征点绘制函数的声明。对应的imgfeatures.c文件中是特征点的导入导出以及特征点绘制函数的实现。...
分类:其他好文   时间:2015-04-20 13:05:17    阅读次数:260
SIFT算法详解
尺度不变特征变换匹配算法详解ScaleInvariantFeatureTransform(SIFT)JustForFunzdd zddmail@gmail.comor (zddhub@gmail.com)对于初学者,从DavidG.Lowe的论文到实现,有许多鸿沟,本文帮你跨越。如果你学习SIFI得...
分类:编程语言   时间:2015-04-17 13:37:02    阅读次数:350
计算机视觉、机器学习相关领域论文和源代码大集合--持续更新……
注:下面有project网站的大部分都有paper和相应的code。Code一般是C/C++或者Matlab代码。最近一次更新:2013-3-17一、特征提取Feature Extraction:·SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat]·PCA-...
分类:其他好文   时间:2015-04-17 13:28:24    阅读次数:229
SIFT特征提取分析
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...
分类:其他好文   时间:2015-04-17 13:01:55    阅读次数:146
OpenCV SIFT原理与源码分析
http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8069548SIFT简介Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换匹配算法,是由David G. Lowe在1999年(《Object Recognition...
分类:其他好文   时间:2015-04-06 10:05:22    阅读次数:202
PCA (主成分分析)matlab实现
一、简介         PCA(Principal Components Analysis)即主成分分析,是图像处理中经常用到的降维方法,大家知道,我们在处理有关数字图像处理方面的问题时,比如经常用的图像的查询问题,在一个几万或者几百万甚至更大的数据库中查询一幅相近的图像。这时,我们通常的方法是对图像库中的图片提取响应的特征,如颜色,纹理,sift,surf,vlad等等特征,然后将其保存,建...
分类:其他好文   时间:2015-04-04 22:38:35    阅读次数:205
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