OpenCV特征点检测------Surf(特征点篇)

26个 进行大小比较,如果它是这26个 中的最大值或者最小值,则保留下来,当做初步的 特征 检测过程中使用与该尺度层图像解析度相对应大小的滤波器进行 检测,以3×3的滤波器为例,该尺度层图像中9个像素 之一图2 检测 特征 与自身尺度层中其余8个 和在 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: season雅宁 浏览:15 回复:0

OpenCV特征点检测------ORB特征

。)BRIEF的优点在于速度,缺点也相当明显:1:不具备旋转不变性。2:对噪声敏感3:不具备尺度不变性。ORB就是试图解决上述缺点中的1和2.如何解决旋转不变性:在ORB的方案中,是采用了FAST作为 特征 检测算子。FAST应用的很多了,是 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: season雅宁 浏览:12 回复:0
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异常检测——无监督、高斯分布模型,需要带标记的样本数据,基本假设:特征符合高斯分布

中是两个相关 特征,洋红色的线(根据 ε 的不同其范围可大可小)是一般的高斯分 布 模型获得的判定边界,很明显绿色的 X 所代表的数据 很可能是异常值,但是其 p(x)值却 仍然在正常范围内。多元高斯分布将创建像图中蓝色曲线所示的判定边界 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 桃子红了呐 浏览:5 回复:0

人脸布控 - 阿里云视觉智能开放平台

场景能力描述 基于 人脸 特征 信息进行身份识别,通过 特征 与 ...

python+OpenCV 特征点检测

numpy packageprint cv2.__version__a = np.arange(10)print(a)2.sift 特征在Harris角 中对于下图所示的 特征,小窗口中可能认为是角 ,当窗口尺寸变化,则可能 检测不到角 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: season雅宁 浏览:15 回复:0

OpenCV特征点检测匹配图像-----添加包围盒

特征 检测的算法来做:/*SIFT sift;sift(img_1, Mat(), keyPoints_1, descriptors_1);sift(img_2, Mat(), keyPoints_2, descriptors_2 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: season雅宁 浏览:15 回复:0

解密:面部特征点检测的关键技术

;&近来,级联形状回归 模型特征 定位任务上取得了重大突破,该方法使用回归 模型,直接学习从 人脸表观到 人脸形状(或者 人脸形状 模型的参数)的映射函数,进而建立从表观到形状的对应关系。此类方法不需要复杂的 人脸形状和表观建模,简单高效,在可控场景 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 青衫无名 浏览:128 回复:0

OpenCV特征点检测算法对比

有透视形变的场合;haar 特征识别方法带有一 人工智能的意味,对于像 人脸这种有明显的、稳定结构的haar 特征的物体最适用,只要结构相对固定即使发生扭曲等非线性形变依然可识别;广义hough变换完全是精确的匹配,可得到物体的位置方向等参数信息。前两种 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: season雅宁 浏览:16 回复:0

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