7-DoG（差分高斯，Difference of Gaussina）

学到SIFT看到了参考了最下面的四篇文章,最后综合起来,根据自己的理解,按着自己的想法,手敲了下面的内容,感觉好长,不过希望对大家有用. SIFT(Scale-invariant feature transform)是一种检测局部特征的算法,该算法通过求一幅图中的特征点(interest points,or corner points)及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配,获得了良好效果. 基本的路线: 1. 尺度空间极值检测:搜索所有尺度上的图像

本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing/ 或许网络上有各位牛人已经对sift算法进行各种的详解和说明,我(小菜鸟)在翻阅各种资料和对opencv中的代码进行反推之后,终于理解该算法.并记录之,供大家一起交流学习!这个博文主要记录了我的学习历程,或许对你有帮助,或许可以启发你,或许你只是一笑而过!没关系,至少自己总结过. 这篇文章主要是对sif

DoG(Difference of Gaussian) DoG (Difference of Gaussian)是灰度图像增强和角点检测的方法,其做法较简单,证明较复杂,具体讲解如下: Difference of Gaussian(DOG)是高斯函数的差分.我们已经知道可以通过将图像与高斯函数进行卷积得到一幅图像的低通滤波结果,即去噪过程,这里的Gaussian和高斯低通滤波器的高斯一样,是一个函数,即为正态分布函数. 那么difference of Gaussian 即高斯函数差分是两幅高斯图

浅谈差分约束系统——图论不等式的变形 ----yangyaojia 版权声明:本篇随笔版权归作者YJSheep(www.cnblogs.com/yangyaojia)所有,转载请保留原地址! 一．定义 如若一个系统由n个变量和m个不等式组成,并且这m个不等式对应的系数矩阵中每一行有且仅有一个1和-1,其它的都为0,这样的系统称为差分约束( difference constraints )系统. 二．分析 简单来说就是给你n个变量,给m个形如x[i]-x[j]≥k①或x[i]-x[j]≤k②.求两

转自:honpey  http://blog.csdn.net/wendy709468104/article/details/8639617 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform,尺度不变特征转换)在目标识别.图像配准领域具有广泛的应用,下面按照SIFT特征的算法流程对其进行简要介绍对SIFT特征做简要介绍. 高斯金字塔是SIFT特征提取的第一步,之后特征空间中极值点的确定,都是基于高斯金字塔,因此SIFT特征学习的第一步是如何建立的高斯金字塔. 明白几个

[转载]夜深人静写算法(四) - 差分约束  目录     一.引例       1.一类不等式组的解   二.最短路       1.Dijkstra       2.图的存储       3.链式前向星       4.Dijkstra + 优先队列       5.Bellman-Ford       6.SPFA       7.Floyd-Warshall   三.差分约束        1.数形结合        2.三角不等式        3.解的存在性        4.最大值

题目: 创建一个函数,接受两个或多个数组,返回所给数组的 对等差分(symmetric difference) (△ or ⊕)数组. 给出两个集合 (如集合 A = {1, 2, 3} 和集合 B = {2, 3, 4}), 而数学术语 "对等差分" 的集合就是指由所有只在两个集合其中之一的元素组成的集合(A △ B = C = {1, 4}). 对于传入的额外集合 (如 D = {2, 3}), 你应该安装前面原则求前两个集合的结果与新集合的对等差分集合 (C △ D = {1,

创建一个函数,接受两个或多个数组,返回所给数组的 对等差分(symmetric difference) (△ or ⊕)数组. 给出两个集合 (如集合 A = {1, 2, 3} 和集合 B = {2, 3, 4}), 而数学术语 "对等差分" 的集合就是指由所有只在两个集合其中之一的元素组成的集合(A △ B = C = {1, 4}). 对于传入的额外集合 (如 D = {2, 3}), 你应该安装前面原则求前两个集合的结果与新集合的对等差分集合 (C △ D = {1, 4} △

function sym(args) { var arr = Array.prototype.slice.call(arguments); return arr.reduce((arr1, arr2) => { return arr1.concat(arr2).filter((val) => { return arr1.indexOf(val) === -1 || arr2.indexOf(val) === -1; }).filter((val, index, arr) => { ret