BRIEF是一種特征描述子提取算法,并非特征點(diǎn)的提取算法,一種生成二值化描述子的算法,不提取代價(jià)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(hù)的,在使用他們時(shí)我們是要付費(fèi)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(diǎn)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(diǎn)檢測的算法,該算法的原理是取圖像中檢測點(diǎn),以該點(diǎn)為圓心的周圍鄰域內(nèi)像素點(diǎn)判斷檢測點(diǎn)是否為角點(diǎn),通俗的講就是若一個(gè)像素周圍有一定數(shù)量的像素與該點(diǎn)像素值不同,則認(rèn)為其為角點(diǎn)。查看全文>>
meanshift原理:一個(gè)迭代的步驟,即先算出當(dāng)前點(diǎn)的偏移均值,移動(dòng)該點(diǎn)到其偏移均值,然后以此為新的起始點(diǎn),繼續(xù)移動(dòng),直到滿足一定的條件結(jié)束。查看全文>>
數(shù)組在進(jìn)行矢量化運(yùn)算時(shí),要求數(shù)組的形狀是相等的。當(dāng)形狀不相等的數(shù)組執(zhí)行算術(shù)運(yùn)算的時(shí)候,就會(huì)出現(xiàn)廣播機(jī)制,該機(jī)制會(huì)對數(shù)組進(jìn)行擴(kuò)展,使數(shù)組的shape屬性值一樣,這樣,就可以進(jìn)行矢量化運(yùn)算了。下面通過一個(gè)例子進(jìn)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(diǎn),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>>