mser原理簡述
區域檢測(region detection)方法是根據影象中具有某種同類性質的像元進行分類(例如相同畫素值大小的點)，然後把具有相同性質的像元合併成區域，實現區域的檢測即影象分割。mser(maximally stable extremal regions最大極值區域檢測)方法與一般的區域檢測方法有所不同：首先mser檢測到的極值區域具有旋轉、尺度以及仿射不變的適應能力。其次mser檢測影象中顯著性特徵區域(最為穩定的區域)。2023年matas提出mser演算法採用分水嶺演算法來區域影象中穩定的區域。
mser運算元的主要思想為：設定一系列的閾值引數∆ ∆
∆的範圍[0 255]進行分割操作，高於閾值引數∆的影象畫素設定為白色，相反低
剛性仿射變換演算法 仿射變換
哎慢慢來吧，感覺一大堆東西看不懂.仿射變換就是affine transformation 這是乙個跟影象相關的變換，影象變換是通過矩陣變換來實現的。影象的幾個基本變換有平移 縮放 旋轉 仿射 透視。剛性變換 就像這個題目這樣顯示的，就是非常強硬的變換，在這個二維平面上開始是怎麼樣，後來就是怎麼樣 仿...
sift演算法特徵點如何匹配？
我需要把一張 和訓練集中的進行匹配。我把一張 提取特徵值並建立kd樹，然後把訓練集的依次讀進來，然後把的特徵點依次放進kd樹裡面找最近的點，第乙個問題就是這2個點的距離，方向之比，長度之比在什麼範圍內算是匹配的？第二個問題是匹配的特徵點與總共的特徵點之比達到什麼範圍就可以認為2幅是匹配的？第三個問題...
SURF特徵提取（MSAC演算法剔除誤匹配）
clc clear close all load colorimage201 load colorimage202 extractfeatures 函式輸入為灰度影象，因此要將rgb影象用函式 rgb2gray 進行轉換 image1 rgb2gray colorimage201 image2 rg...