BRIEF是一種特征描述子提取算法,并非特征點的提取算法,一種生成二值化描述子的算法,不提取代價低,匹配只需要使用簡單的漢明距離(Hamming Distance)利用比特之間的異或操作就可以完成。查看全文>>
SIFT和SURF算法是受專利保護的,在使用他們時我們是要付費的,但是ORB(Oriented Fast and Rotated Brief)不需要,它可以用來對圖像中的關(guān)鍵點快速創(chuàng)建特征向量,并用這些特征向量來識別圖像中的對象。查看全文>>
FAST (全稱Features from accelerated segment test)是一種用于角點檢測的算法,該算法的原理是取圖像中檢測點,以該點為圓心的周圍鄰域內(nèi)像素點判斷檢測點是否為角點,通俗的講就是若一個像素周圍有一定數(shù)量的像素與該點像素值不同,則認為其為角點。查看全文>>
meanshift原理:一個迭代的步驟,即先算出當前點的偏移均值,移動該點到其偏移均值,然后以此為新的起始點,繼續(xù)移動,直到滿足一定的條件結(jié)束。查看全文>>
數(shù)組在進行矢量化運算時,要求數(shù)組的形狀是相等的。當形狀不相等的數(shù)組執(zhí)行算術(shù)運算的時候,就會出現(xiàn)廣播機制,該機制會對數(shù)組進行擴展,使數(shù)組的shape屬性值一樣,這樣,就可以進行矢量化運算了。下面通過一個例子進行說明:查看全文>>
SIFT (Scale-invariant feature transform)。它用來偵測與描述影像中的局部性特征,它在空間尺度中尋找極值點,并提取出其位置、尺度、旋轉(zhuǎn)不變量,此算法由 David Lowe在1999年所發(fā)表,2004年完善總結(jié)。查看全文>>