模式识别之不变矩---SIFT和SURF的比较

1.sift.surf部分算法无法使用 sift,surf等算法在OpenCV2.4.6中不是免费的,放在nonfree里面了,解决问题的方法是添加#include"opencv2/nonfree/features2d.hpp"头文件,并在附加依赖项中添加相应的动态库 2.编译链接错误 无法解析的外部符号"public:__thiscall cv::SURF::SURF(void)" ([email protected]@@[email protected]),该符

目录 sift sift特征简介 sift特征提取步骤 surf surf特征简介 surf特征提取步骤 orb orb特征简介 orb特征提取算法 代码实现 特征提取 特征匹配 附录 sift sift特征简介 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征,即尺度不变特征变换,是一种计算机视觉的特征提取算法,用来侦测与描述图像中的局部性特征. 实质上,它是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点),并计算出关键点的方向.SIFT所查找到的关键点是一些十分突出.

1.SIFT 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,详细解析如下: 算法描述 SIFT特征不只具有尺度不变性,即使改变旋转角度,图像亮度或拍摄视角,仍然能够得到好的检测效果.整个算法分为以下几个部分: 1. 构建尺度空间 这是一个初始化

0.特征与匹配方法总结汇总对比 参考:http://simtalk.cn/2017/08/18/%E7%89%B9%E5%BE%81%E4%B8%8E%E5%8C%B9%E9%85%8D/#ORB 1.SIFT  参考文献:https://blog.csdn.net/chuhang_zhqr/article/details/50890546 原理:在前面两节我们学习了一些角点检测技术,比如Harris 等.它们具有旋转不变特性,即使图片发生了旋转,我们也能找到同样的角点.很明显即使图像发生旋转之

AbstractFeature matching is at the base of many computer vision problems, such as object recognition or structure from motion. Current methods rely on costly descriptors for detection and matching. In this paper, we propose a very fast binary descrip

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(scale invariant feature transform),具有尺度,旋转,仿射,视角,光照不变性.而加速鲁棒特性特征SURF(Speeded Up Robu

SIFT,SURF,ORB,FAST 特征提取算法比较 主要的特征检测方法有以下几种,在一般的图像处理库中(如opencv, VLFeat, Boofcv等)都会实现. FAST ,Machine Learning for High-speed Corner Detection, 2006 SIFT,Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints,2004, invariant to image translation, sca

参考: http://wenku.baidu.com/link?url=1aDYAJBCrrK-uk2w3sSNai7h52x_eWeRu9p9GhZd49WJ1bEOB7VluQdBdRKeehAO2Q3B7RatTXDruq-M9cR-W2yqATerDlIU1T3whYoyQfi http://www.cvchina.info/2011/07/04/whats-orb/ 主要的特征检测方法有以下几种,在一般的图像处理库中(如opencv, VLFeat, Boofcv等)都会实现. FAS

在前面的文章<OpenCV中feature2D学习--FAST特征点检测>中讲了利用FAST算子进行特征点检测,这里尝试使用FAST算子来进行特征点检测,并结合SIFT/SURF/BRIEF算子进行特征点提取和匹配. I.结合SIFT算子进行特征点提取和匹配 由于数据类型的不同,SIFT和SURF算子只能采用FlannBasedMatcher或者BruteForceMatcher来进行匹配(参考OpenCV中feature2D学习--BFMatcher和FlannBasedMatcher).