图像检测是图像分割，图像识别的基础，也是不可缺少的关键。在视觉计算理论框架中，抽取二维图像的边缘、角点、纹理等基本特征，是整个框架的第一步；本文章对Harris角点算法做了比较详细的理论介绍以及相关实现。...
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2015-05-20 11:22:07
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本文系《数字图像处理原理与实践（MATLAB版）》一书之代码系列的Part9，辑录该书第431至第438页之代码，供有需要读者下载研究使用。至此全书代码发布已经接近尾声，希望这些源码能够对有需要的读者有所帮助。代码执行结果请参见原书配图。...
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2015-04-01 23:50:32
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SURF算法是著名的尺度不变特征检测器SIFT(Scale-Invariant Features Transform)的高效变种，它为每个检测到的特征定义了位置和尺度，其中尺度的值可用于定义围绕特征点的窗口大小，使得每个特征点都与众不同。这里便是使用SURF算法提取两幅图像中的特征点描述子，并调用OpenCV中的函数进行匹配，最后输出一个可视化的结果，开发平台为Qt5.3.2+OpenCV2.4.9。...
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2015-03-12 22:33:24
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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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本节记录另一种特征点检测算子FAST(Features from Accelerated Segment Test)，它依赖少数像素的比较来确定是否接受一个特征点，其检测效率要好于Harris。FAST算法可以获得非常快速的特征点检测，在需要考虑运行速度的时候可以选用，比如在高帧率的视频序列中进行视觉跟踪。...
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2015-03-09 00:32:02
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在计算机视觉中，特征点的概念被大量用于解决物体识别、图像匹配、视觉跟踪、三维重建等问题，比如图像中物体的角点，它们是在图像中可被轻易而精确地定位的二维特征。顾名思义，特征点检测的思想是无需观察整幅图像，而是通过选择某些特殊点，然后对它们执行局部分析。如果能检测到足够多的这种点，同时它们的区分度很高，并且可以精确定位稳定的特征，那么这个方法就很有效。这里使用几种改进的Harris特征检测器检测图像角点。...
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2015-03-08 01:29:08
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上篇文章中，我们获得了人脸的各种表情模式，也就是一堆标注点的形变参数。这次我们需要训练一个人脸特征描述结构，它能够对人脸的不同部位(即“标注点”)分别进行描述，作为后面人脸跟踪、表情识别的区分依据。本次博文的主要内容：
a. 介绍下人脸特征检测器大概有哪些类别
b. 详细介绍随机梯度法，并介绍在人脸团块特征提取时的应用
c. 为了提高训练/跟踪的健壮性，利用上一...
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2015-02-28 23:06:17
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本文翻译自此篇文章。翻译纯属业余。许多网站为了确保他们的站点能够在不同的浏览器上有不同的显示效果而使用特征检测，一些传统的网站使用其他技术，诸如在服务器或客户端上使用脚本去检测浏览器类型。在这里我们引入比使用脚本检测浏览器更有优势的方法--条件注释。条件注释可以轻易地更早发现早期的IE版本。条件注释...
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2015-01-30 17:01:47
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研究图像特征检测已经有一段时间了，图像特征检测的方法很多，又加上各种算法的变形，所以难以在短时间内全面的了解，只是对主流的特征检测算法的原理进行了学习。总体来说，图像特征可以包括颜色特征、纹理特等、形状特征以及局部特征点等。其中局部特点具有很好的稳定性，不容易受外界环境的干扰，本篇文章也是对这方面知...
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2015-01-30 16:56:17
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