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有4個主要步驟
尺度空間的極值檢測搜尋所有尺度空間上的影象，通過高斯微分函式來識別潛在的對尺度和選擇不變的興趣點。
特徵點定位在每個候選的位置上，通過乙個擬合精細模型來確定位置尺度，關鍵點的選取依據他們的穩定程度。
特徵方向賦值基於影象區域性的梯度方向，分配給每個關鍵點位置乙個或多個方向，後續的所有操作都是對於關鍵點的方向、尺度和位置進行變換，從而提供這些特徵的不變性。
特徵點描述在每個特徵點周圍的鄰域內，在選定的尺度上測量影象的區域性梯度，這些梯度被變換成一種表示，這種表示允許比較大的區域性形狀的變形和光照變換。
帶有Lowe s演算法的SIFT特徵提取和匹配
採用lowe s的演算法選出優秀匹配點。include highgui highgui.hpp include opencv2 nonfree nonfree.hpp include opencv2 legacy legacy.hpp include using namespace cv using...
關於人臉檢測中的Haar特徵提取
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