Opencv(C++)学习系列---特征点检测和匹配
关于特征检测和匹配的具体原理会在后续的文章中具体讲解,本文主要介绍Opencv实现的简单过程: 第一步:定义特征检测器(SIFT,SURF,ORB等)。 第二步:对图像中特征点进行检测,并将特征点存储在Keypoints中。 第三步:提取特征点的描述信息。 第四步:定义特征匹配器(特征匹配的方法主要有两种分别为暴力匹配BFmatch和FlannBased)。 ...

OpenCV特征点检测匹配图像-----添加包围盒
最终效果: 其实这个小功能非常有用,甚至加上只有给人感觉好像人脸检测,目标检测直接成了demo了,主要代码如下: // localize the object std::vector<Point2f> obj; std::vector<Point2f> scene; for (size_t i = 0; i < good_matches.si...
OpenCV特征点检测算法对比
识别算法概述: 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,其中SIFT采用在一个正方形邻域内统计所有点的梯度方向,找到占80%...

OpenCV特征点检测------ORB特征
ORB算法 ORB是是ORiented Brief的简称。ORB的描述在下面文章中: Ethan Rublee and Vincent Rabaud and Kurt Konolige and Gary Bradski, ORB: an efcient alternative to SIFT or SURF, I...

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