一、SURF特征点检测 1、SURF算法概览 SURF，英语全称为SpeededUp Robust Features，直译的话就是“加速版的具有鲁棒性的特征“算法，由Bay在2006年首次提出。SURF是尺度不变特征变换算法（SIFT算法）的加速版。一般来说，标准的SURF算子比SIFT算子快好几倍 ...
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2018-09-18 17:21:02
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SIFT、HOG、LBP，这三者都属于局部特征。 一、三者原理上的区别 1.SIFT：Scale-Invariant Feature Taransform，尺度不变特征变换。 尺度空间的极值检测：搜索所有尺度空间上的图像，通过高斯微分函数来识别潜在的对尺度和旋转鲁棒性较强的点。 特征点定位：在每个候 ...
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2018-09-18 11:02:21
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1、sift介绍 SIFT全称Scale-Invariant Feature Transform（尺度不变特征转换）。它用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。 SIFT算法分 ...
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2018-09-12 20:07:47
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8.1 尺度空间 图像特征中尺寸空间的相关理论基础。 8.1.1尺度与旋转不变性 局部不变性：尺度不变性（视觉远近与目标认知分析无关）和旋转不变性（旋转操作与目标认知分析无关） 8.2 特征描述子 特征描述 目标特征分析：关键点检测与关键点提取 8.2.1 SIFT特征 关键点检测和描述算法 优点： ...
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2018-09-08 16:00:59
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参考：https://blog.csdn.net/zilanpotou182/article/details/66478915（SIFT、SURF、ORB三种特征点的区别） 1.除了本书介绍的ORB特征点外，你还能找到哪些特征点？请说说SIFT或SURF的原理，并对比它们与ORB之间的优劣 特征点： ...
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2018-08-28 23:49:15
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上一节中,我们介绍了Harris特征用于检测，角点在图像旋转的情况下也可以检测到，但是如果减小(或者增加)图像的大小，可能会丢失图像的某些部分，甚至有可能增加角点的数量。这样的损失现象需要一种与图像比例无关的角点检测方法来解决。尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Tra ...
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2018-08-22 18:28:16
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一、SIFT 二、HOG 三、LBP 有空了再来填坑吧.... ...
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2018-08-10 15:56:23
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动机 在计算机视觉领域，经常需要检测极值位置，比如SIFT关键点检测、模板匹配获得最大响应位置、统计直方图峰值位置、边缘检测等等，有时只需要像素精度就可以，有时则需要亚像素精度。本文尝试总结几种常用的一维离散数据极值检测方法，几个算法主要来自论文《A Comparison of Algorithms ...
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2018-08-04 20:30:37
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0、特征与匹配方法总结汇总对比 参考：http://simtalk.cn/2017/08/18/%E7%89%B9%E5%BE%81%E4%B8%8E%E5%8C%B9%E9%85%8D/#ORB 1、SIFT 参考文献：https://blog.csdn.net/chuhang_zhqr/arti ...
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2018-08-01 22:29:22
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还是紧接着上一文章的思路继续介绍3D特征点的基本概念问题，还是这个表格： NARF (Normal Aligned Radial Feature) 这是一个局部特征点，NARF功能扩展了SIFT（Lowe）的一些概念。主要的参考文献： Object recognition from local sc ...
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2018-07-22 18:40:51
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