andylanzhiyong的博客

vs2015+opencv4.0配置如下：编译时需要的lib： 运行时需要的dll找到源码路径“...\opencv\sources\data\haarcascades”目录下的haar特征文件“haarcascade_frontalface_alt.xml”如图：代码：#include <iostream>#include "opencv2/o...

         FLANN (Fast Approximate Nearest Neighbor Search Library)， 快速最近邻逼近搜索函数库。即实现快速高效匹配。               特征匹配记录下目标图像与待匹配图像的特征点（KeyPoint），并根据特征点集合构造特征量（descriptor），对这个特征量进行比较、筛选，最终得到一个匹配点的映射集合。我们也可以根...

AKAZE是KAZE的加速版与SIFT、SURF相比，AKAZE更稳定，速度更快。 AKAZE特征检测示例：#include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream>using namespace cv;using namespace std;int main(int argc, char** argv) ...

HOG特征检测，它是通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征。其中检测窗口Win、块Block、单元格Cell的基本信息(1)大小：A、检测窗口：WinSize=128*64像素，在图像中滑动的步长是8像素(水平和垂直都是)B、块：BlockSize=16*16像素，在检测窗口中滑动的步长是8像素(水平和垂直都是)C、单元格：CellSize=8*8像素D、梯度方向：一个...

       SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征，即尺度不变特征变换，用来侦测与描述图像中的局部性特征。SIFT算法的应用：在适当的条件下完成两幅图像中物体的匹配   。    如果两幅图像中的物体一般只是旋转和缩放的关系，加上图像的亮度及对比度的不同，要在这些条件下要实现物体之间的匹配，SIFT算法的先驱及其发明者想到只要找到多于三对物...

SURF可以用于对象定位和识别、人脸识别、3D重建、对象跟踪和提取兴趣点等。常用来进行物体辨识和图像匹配。1.SURF 全称 speed up robust feature 是加速版的SIFT2.如何提取SURF特征？两步：检测和描述检测特征点 描述特征点3.什么样的点是特征点？　　它首先是图像中得一个点，这个点具有这样一些特性：容易被检测到，只要这个点所对应的那个物体还在...

        常规的角点检测算法输出的角点坐标是整数，即角点位置恰好与像素位置重合。        实际场景中角点位置是连续的，而相机的像素是离散的，两者总是有偏差。如果需要基于图像进行几何测量，这个偏差是不能容忍的。这就是亚像素角点检测问题的背景。相比常规角点检测，亚像素角点检测用实数取代整数来表示角点坐标。 亚像素角点检测算法亚像素角点检测需要先运行常规的角点检测，得到整数表...

Shi-Tomasi为改进的Harris算法，而且可以指定检测出角点的个数。实现函数：void goodFeaturesToTrack( InputArray image,     //输入图像                                          OutputArray corners,     //检测的角点                     ...

角点检测(Corner Detection)是计算机视觉系统中用来获得图像特征的一种方法，广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维建模和目标识别等领域中。也称为特征点检测。角点通常被定义为两条边的交点，更严格的说，角点的局部邻域应该具有两个不同区域的不同方向的边界。在现实世界中，角点对应于物体的拐角，例如道路的十字路口、丁字路口,建筑物的门、窗等。Harris角点检测原理   ...

       图像特征描述子：即图像中每个像素位置的描述，通过此描述去匹配另一张图像是否含有相同特征。一般用来大图找小图，具有旋转不变性和尺度不变性。代码示例：#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>#include <iostream>using nam...

积分图及其应用　　Paul Viola提出一种利用积分图快速计算Haar特征的方法（《Rapid object detection using a boosted cascade of simple features》）。Haar特征的计算需要重复计算目标区域的像素值，使用积分图能大大减少计算量，达到实时计算Haar特征的目的。简单来说，就是先构造一张“积分图”（integral image）...

LBP特征LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征； 1、LBP特征的描述原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内，以窗口中心像素为阈值，将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较，若周围像素值大于中心像素值，则该像素点的位置被标记...

      BRISK算法是2011年ICCV上《BRISK:Binary Robust Invariant Scalable Keypoints》文章中，提出来的一种特征提取算法，也是一种二进制的特征描述算子。       它具有较好的旋转不变性、尺度不变性，较好的鲁棒性等。      在图像配准应用中，速度比较：SIFT<SURF<BRISK<FREAK<ORB...