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【圖像處理】SIFT角點(diǎn)特征提取原理

2年前作者：無(wú)水先生分類(lèi)：Toy博客閱讀(28)違法舉報(bào)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了【圖像處理】SIFT角點(diǎn)特征提取原理。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請(qǐng)大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問(wèn)。

一、說(shuō)明

????????提起在OpenCV中的特征點(diǎn)提取，可以列出Harris，可以使用SIFT算法或SURF算法來(lái)檢測(cè)圖像中的角特征點(diǎn)。本篇圍繞sift的特征點(diǎn)提取，只是管中窺豹，而更多的特征點(diǎn)算法有：

Harris & Stephens / Shi–Tomasi 角點(diǎn)檢測(cè)算法
F?rstner角點(diǎn)檢測(cè)器；
多尺度 Harris 算子
水平曲線曲率法
高斯的拉普拉斯、高斯的差異和 Hessian 尺度空間興趣點(diǎn)的行列式
基于 Lindeberg Hessian 特征強(qiáng)度度量的尺度空間興趣點(diǎn)
仿射自適應(yīng)興趣點(diǎn)算子
Wang 和 Brady 角點(diǎn)檢測(cè)算法
SUSAN 角點(diǎn)檢測(cè)器
Trajkovic 和 Hedley 角點(diǎn)檢測(cè)器
基于 AST 的特征檢測(cè)器
檢測(cè)器自動(dòng)合成
時(shí)空興趣點(diǎn)檢測(cè)器

二、快速（來(lái)自加速段測(cè)試的功能）

文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-728808.html

到了這里，關(guān)于【圖像處理】SIFT角點(diǎn)特征提取原理的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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計(jì)算機(jī)圖像處理—HOG 特征提取算法
1. 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容本實(shí)驗(yàn)將學(xué)習(xí)HOG 特征提取算法。 2. 實(shí)驗(yàn)要點(diǎn) HOG 算法 HOG 算法有效的原因創(chuàng)建 HOG 描述符 HOG 描述符中的元素?cái)?shù)量可視化 HOG 描述符理解直方圖 3. 實(shí)驗(yàn)環(huán)境 Python 3.6.6 numpy matplotlib cv2 copy 簡(jiǎn)介正如在 ORB 算法中看到的，我們可以使用圖像中的關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行匹配，以檢
2024年02月09日
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多媒體數(shù)據(jù)處理實(shí)驗(yàn)3：圖像特征提取與檢索
1. 算法描述功能： ??使用BOF(Bag of Features)算法提取圖像特征，在corel數(shù)據(jù)集(10*100)張圖片上實(shí)現(xiàn)以圖搜圖，即輸入數(shù)據(jù)集中某一張圖，在剩下的999張圖里搜索最鄰近的10張圖。 2.算法流程：用 SIFT算法提取圖像的特征。每幅圖像提取出幾百至幾千個(gè)特征點(diǎn)，將所有圖像的特
2024年02月07日
瀏覽(28)
【課程介紹】OpenCV 基礎(chǔ)入門(mén)教程：圖像讀取、顯示、保存，圖像處理和增強(qiáng)（如濾波、邊緣檢測(cè)、圖像變換），特征提取和匹配，目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤
[ 專(zhuān)欄推薦 ] ?? 《視覺(jué)探索： OpenCV 基礎(chǔ)入門(mén)教程》 ?? ??【簡(jiǎn)介】： Opencv 入門(mén)課程適合初學(xué)者，旨在介紹 Opencv 庫(kù)的基礎(chǔ)知識(shí)和核心功能。課程包括圖像讀取、顯示、保存，圖像處理和增強(qiáng)（如濾波、邊緣檢測(cè)、圖像變換），特征提取和匹配，目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤等內(nèi)容。學(xué)
2024年02月16日
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Lesson4-1:OpenCV圖像特征提取與描述---角點(diǎn)特征
學(xué)習(xí)目標(biāo) 理解圖像的特征知道圖像的角點(diǎn) 1 圖像的特征大多數(shù)人都玩過(guò)拼圖游戲。首先拿到完整圖像的碎片，然后把這些碎片以正確的方式排列起來(lái)從而重建這幅圖像。如果把拼圖游戲的原理寫(xiě)成計(jì)算機(jī)程序，那計(jì)算機(jī)就也會(huì)玩拼圖游戲了。在拼圖時(shí)，我們要尋找一些唯一
2024年02月10日
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學(xué)習(xí)筆記：Opencv實(shí)現(xiàn)圖像特征提取算法SIFT
2023.8.19 為了在暑假內(nèi)實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的進(jìn)階學(xué)習(xí)，特意學(xué)習(xí)一下傳統(tǒng)算法，分享學(xué)習(xí)心得，記錄學(xué)習(xí)日常 SIFT的百科： SIFT =?Scale Invariant Feature Transform,?尺度不變特征轉(zhuǎn)換全網(wǎng)最詳細(xì)SIFT算法原理實(shí)現(xiàn)_ssift算法_Tc.小浩的博客-CSDN博客在環(huán)境配置中要配置opencv： pip install opencv-c
2024年02月12日
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Lesson4-3:OpenCV圖像特征提取與描述---SIFT/SURF算法
學(xué)習(xí)目標(biāo) 理解 S I F T / S U R F SIFT/SURF S I FT / S U RF 算法的原理，能夠使用 S I F T / S U R F SIFT/SURF S I FT / S U RF 進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)的檢測(cè) 1.1 SIFT原理前面兩節(jié)我們介紹了 H a r r i s Harris H a rr i s 和 S h i ? T o m a s i Shi-Tomasi S hi ? T o ma s i 角點(diǎn)檢測(cè)算法，這兩種算法具有旋轉(zhuǎn)不變性，但不具
2024年02月09日
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結(jié)合ENVI和PIE Hyp講述高光譜遙感信息處理技術(shù)，包括光譜恢復(fù)、光譜庫(kù)建立、光譜特征提取、混合像元分解、圖像分類(lèi)及精度檢驗(yàn)
?大氣溫室氣體濃度不斷增加，導(dǎo)致氣候變暖加劇，隨之會(huì)引發(fā)一系列氣象、生態(tài)和環(huán)境災(zāi)害。如何降低溫室氣體濃度和應(yīng)對(duì)氣候變化已成為全球關(guān)注的焦點(diǎn)。海洋是地球上最大的“碳庫(kù)”,“藍(lán)碳”即海洋活動(dòng)以及海洋生物（特別是紅樹(shù)林、鹽沼和海草）能夠吸收大氣中的二
2024年02月08日
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【計(jì)算機(jī)視覺(jué)、關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)、特征提取和匹配】基于SIFT、PCA-SIFT和GLOH算法在不同圖像之間建立特征對(duì)應(yīng)關(guān)系，并實(shí)現(xiàn)點(diǎn)匹配算法和圖像匹配（Matlab代碼實(shí)現(xiàn)）
???????? 歡迎來(lái)到本博客 ???????? ??博主優(yōu)勢(shì)： ?????? 博客內(nèi)容盡量做到思維縝密，邏輯清晰，為了方便讀者。 ?? 座右銘：行百里者，半于九十。 ?????? 本文目錄如下： ?????? 目錄 ??1 概述 ??2 運(yùn)行結(jié)果 ??3?參考文獻(xiàn) ??4 Matlab代碼、數(shù)據(jù)、文章
2024年03月14日
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模式識(shí)別與圖像處理課程實(shí)驗(yàn)一：圖像處理實(shí)驗(yàn)(顏色算子實(shí)驗(yàn)、Susan、Harris角點(diǎn)檢測(cè)實(shí)驗(yàn)、 sobel邊緣算子檢測(cè)實(shí)驗(yàn))
要求編寫(xiě)一個(gè)包含顏色算子，Susan，Harris，角點(diǎn)，sobel邊緣算子的程。實(shí)驗(yàn)的程序如下運(yùn)行結(jié)果如下實(shí)驗(yàn)原圖實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖實(shí)驗(yàn)的程序如下運(yùn)行結(jié)果如下實(shí)驗(yàn)原圖實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖實(shí)驗(yàn)的程序如下運(yùn)行結(jié)果如下實(shí)驗(yàn)原圖實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖 Susan角點(diǎn)檢測(cè)程序如下運(yùn)行結(jié)果如下實(shí)驗(yàn)原圖
2024年02月02日
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OpenCV(圖像處理)-基于Python-特征檢測(cè)-特征點(diǎn)匹配
圖像特征就是指有意義的圖像區(qū)域，具有獨(dú)特性，易于識(shí)別性，比如角點(diǎn)、斑點(diǎn)以及高密度區(qū)。而為什么角點(diǎn)具有重要的特征呢？看下圖：觀察ABD三張圖片，我們不容易得知圖像的位置，而CEF三張圖我們特別容易找到它們?cè)谠瓐D中對(duì)應(yīng)的位置，這是因?yàn)锳BD比較平滑，我們不
2024年02月03日
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