特徵點檢測演算法簡述
說到特徵(feature)可能包含許多種類：常用的影象領域的主要特徵有顏色特徵、紋理特徵、形狀特徵、空間關係特徵。其實不論哪種特徵，其特徵的描述或者表達的主要思路在於：通過特徵的提取表達來區分影象的資訊。特徵點可以理解為是影象中變化較大的資訊區域，具有獨特性。為什麼要把影象中的變化較大的區域提取出來作為特徵表述，其主要原因還是存在於模擬人眼觀察一幅影象時候最先觀察到的是整體輪廓或者變化顯著的部分區域。談及特徵點提取演算法的發展：近些年一直都在研究影象灰度畫素資訊之間的特徵點檢測方法(例如應用最廣泛的harris角點檢測運算元)。sift運算元並沒有採用harris角點檢測特徵點，主要原因在於harris檢測運算元並沒有尺度不變效能。關於sift特徵檢測過程將在下面講述。
sift演算法特徵點檢測過程
sift演算法特徵點檢測過程主要依賴於尺度空間完成時，通過各個相鄰尺度影象之間相減得到差分高斯金字塔影象，隨後進行hessian矩陣檢測與泰勒展開定位特徵點精確位置。
圖1 相鄰尺度空間影象差分影象示意圖
opencv 特徵點檢測 sift和surf
關於在opecv中使用，sift和surf進行特徵點檢測，主要分為三步 一.新增lib檔案。在opencv新版本中，上述了兩個演算法寫到了non free中，需要新增opencv nonfree244d.lib debug時新增 或opencv nonfree244.lib release時添 加 ...
FAST特徵點檢測演算法
定義 fast演算法定義特徵點是如果某個畫素點和他周圍領域足夠多的畫素點處於不同區域,那麼這個畫素點就是特徵點。對於灰度圖，及特徵點處灰度值與周圍足夠多畫素灰度值不同。threshold 邊緣軌跡與中心點差值。nonmaxsuppression 是否使用非極大值抑制 聚簇情況下使用 fastfeat...
人臉特徵點檢測 於老師演算法
最近已經很少看csdn了。這一年多準備考研，基本上怕是不會再怎麼上了。以前有乙個 如何快糙好猛的使用shiqi.yu老師的公開人臉檢測庫 附原始碼 的blog，因為於老師的庫已經更新了，所以重新寫一下吧。ps 這個庫越來越強了，已經可以做人臉關鍵點檢測了。關鍵點檢測可以用於矯正人臉，再也不要用慢的要...