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用opEnCv提取siFt特征

OPENCV下SIFT特征点提取与匹配的大致流程如下:读取图片-》特征点检测(位置,角度,层)-》特征点描述的提取(16*8维的特征向量)-》匹配-》显示其中,特征点提取主要有两个步骤,见上行黄子部分.下面做具体分析.1、使用

你好!单步调试一个一个特征点,看相对应的scale值,或者作一个循环,累加输出如有疑问,请追问.

哈哈,我有一个基于opencv实现的sift,我把代码贴出来,你自己看看吧~~~ void sift_detector_and_descriptors(IplImage* i_left,IplImage* i_right) { Mat mat_image_left=Mat(i_left,false); Mat mat_image_right=Mat(i_right,false); cv::

你只需要下载一个最新版本的OpenCV ,然哈在你的Android环境下配置下OpenCV,然后就可以直接使用SIFT特征提取功能了,因为新版本的OpenCV集成了SiFT特征.有个Feature的特征函数,可以提取各种特征.

没看过这个源码,猜的1 这里应该是只用了距离的部分,没有用旋转的部分.只为了求中心点位置,所以最后画出来的框应该没有角度倾斜的.2 不知道3 OpenCV中的SIFT SURF都很慢,做不到实时的.SIFT的特征点提取太慢了,而且描述默认128个float导致匹配也比较慢,除非修改算法部分.如果是跟踪的话,用OpenCV的KLT光流,或者模版匹配都能快很多(20ms以内).findHomography这个最后一个参数,可以修改为RANSAC或者PROSAC的实现版本.比LMEDS快好多倍.

HOG特征提取方法就是将一个image:1. 灰度化(将图像看做一个x,y,z(灰度)的三维图像)2. 划分成小cells(2*2)3. 计算每个cell中每个pixel的gradient(即orientation)4. 统计每个cell的梯度直方图(不同梯度的个数),即可形成每个cell的

哈哈,我有一个基于opencv实现的sift,我把代码贴出来,你自己看看吧~~~void sift_detector_and_descriptors(IplImage* i_left,IplImage* i_right){Mat mat_image_left=Mat(i_left,false);Mat mat_image_right=Mat(i_right,false);cv::SiftFeatureDetector

这几天继续在看Lowe大神的SIFT神作,看的眼花手脚抽筋.也是醉了!!!!实在看不下去,来点干货.我们知道opencv下自带SIFT特征检测以及MATCH匹配的库,这些库完全可以让我们进行傻瓜似的操作.但实际用起来的时候还不是那么简

在VSLAM中得常见方法是提取特征点(SIFT ORB什么的都可以),计算BoW,通过比较BoW来比较图像的相似度.我们测试过用GoogleNet深度网络来提取特征,再进行图像相似度比较,效果比BoW要好一些.

整个项目的结构图:编写DetectFaceDemo.java,代码如下:[java] view plaincopyprint?package com.njupt.zhb.test; import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.MatOfRect; import org.opencv.core.Point;

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