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搜索关键字:sift    ( 316个结果
R-CNN论文详解 - CSDN博客
废话不多说,上车吧,少年 paper链接:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation &创新点 采用CNN网络提取图像特征,从经验驱动的人造特征范式HOG、SIFT到数据驱动的表示学... ...
分类:其他好文   时间:2018-05-15 22:33:48    阅读次数:310
(转载)利用SIFT和RANSAC算法(openCV框架)实现物体的检测与定位,并求出变换矩阵(findFundamentalMat和findHomography的比较) 置顶
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 ...
分类:编程语言   时间:2018-05-15 13:18:03    阅读次数:321
堆排序
import time,randomdef sift_down(arr, node, end): root = node #print(root,2*root+1,end) while True: # 从root开始对最大堆调整 child = 2 * root +1 #left child if ...
分类:编程语言   时间:2018-04-25 10:20:33    阅读次数:227
SIFT+BOW 实现图像检索
原文地址:https://blog.csdn.net/silence2015/article/details/77374910 本文概述 图像检索是图像研究领域中一个重要的话题,广泛应用于医学,电子商务,搜索,皮革等。本文主要是探讨学习基于局部特征和词袋模型的图像检索设计。 图像检索概述 图像检索按 ...
分类:其他好文   时间:2018-04-12 11:36:22    阅读次数:385
突变注释工具SnpEff,Annovar,VEP,oncotator比较分析--转载
https://www.jianshu.com/p/6284f57664b9 目前对于variant进行注释的软件主要有4个: Annovar, SnpEff, VEP(variant Effect Predictor), Oncotator, 选择合适的软件注释variants对于下游分析是很关键 ...
分类:其他好文   时间:2018-04-06 12:31:13    阅读次数:384
Ubuntu 16.04下为Android编译OpenCV 3.2.0 Manager
http://johnhany.net/2016/07/build-opencv-manager-for-android-on-ubuntu/ 最近想在Android上尝试一下SIFT和SURF匹配算法,但考虑到这些算法都是专利保护的,并没有被包含在预编译库中,所以还需要自己来动手编译OpenCV ...
分类:移动开发   时间:2018-02-11 19:52:38    阅读次数:534
opencv之SURF图像匹配
1.概述 前面介绍模板匹配的时候已经提到模板匹配时一种基于灰度的匹配方法,而基于特征的匹配方法有FAST、SIFT、SURF等。上面两篇文章已经介绍过使用Surf算法进行特征点检測以及使用暴力匹配(BruteForceMatcher)和近期邻匹配(FLANN)两种匹配方法。接下来将更深一步介绍利用S ...
分类:其他好文   时间:2018-01-28 15:36:43    阅读次数:224
Bag of words模型
因为在使用SIFT特征作图像分类时,需要最终能够表示每张图像的特征向量,所以要用到该模型。写一下学习的笔记。 简介: Bag of words模型最初被用在文本分类中,将文档表示成特征矢量。 对于一个文档,忽略单词之间的词序、语法和句法等,仅将其看作是一堆单词的集合,文档即为袋子。 袋中每个单词相互 ...
分类:其他好文   时间:2018-01-21 21:28:05    阅读次数:222
SIFT特征
近日把SIFT特征提取及匹配算法推导了一遍,就開始我个人的一个认识吧。 关于SIFT的算法介绍见最以下的链接。 假设用SIFT的话。MATLAB的SIFT的code能够学习。个人觉得还是C写的SIFT比較好。 VLFeat提供C写的SIFT特征提取算法代码,调用例如以下: //读入图像 char * ...
分类:其他好文   时间:2018-01-14 10:59:35    阅读次数:185
Java实现LSH(Locality Sensitive Hash )
在对大批量数据进行图像处理的时候,比如说我提取SIFT特征,数据集为10W张图片,一个SIFT特征点是128维,一张图片提取出500个特征点,这样我们在处理的时候就是对5000万个128维的数据进行处理,这样处理所需要的耗时太长了,不符合实际生产的需要。我们需要用一种方法降低运算量,比如说降维。 看 ...
分类:编程语言   时间:2018-01-07 16:02:13    阅读次数:262
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