这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了OpenCV实战——二值特征描述符。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
在《特征描述符》一节中，我们学习了如何使用从图像强度梯度中提取的描述符来描述关键点，这些描述符可以是 64、128 或更多维的浮点向量。这使得使用这些描述符的算法计算代价较高，为了减少与这些描述符相关的内存和计算负载，引入了二值描述符，使它们易于计算的同时保持对场景和视角变化的鲁棒性。本节，我们将学习一些常见的二值描述符，包括 ORB (Oriented FAST 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-423504.html
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在计算机视觉领域，从图像中提取和匹配特征的能力对于对象识别、图像拼接和相机定位等任务至关重要。实现这一目标的一种流行方法是 ORB（Oriented FAST and Rotated Brief）特征检测器和描述符。ORB 由 Ethan Rublee 等人开发，结合了两种现有技术的优势——FAST（加速分段测试特征
前面我们已经了解了Harris函数来进行角点检测，因为角点的特性，这些角点在图像旋转的时候也可以被检测到。但是，如果我们放大或缩小图像时，就可能会丢失图像的某些部分，甚至有可能增加角点的质量。这种损失的现象需要一种与图像比例无关的角点检测方法来解决。
在关键点检测一节中，我们学习了如何检测图像中的关键点，其目的是用于执行局部图像分析。这些关键点需要足够独特，以便在具有相同对象的不同图像中能够检测到相同的点。 基于关键点执行图像分析需要构建丰富的表示来唯一地描述这些关键点，本节将重点介绍如何从
Harris 算子根据两个垂直方向上的强度变化率给出了角点(或更一般地说，兴趣点)的数学定义。但使用这种定义需要计算图像导数，计算代价较为高昂，特别是兴趣点检测通常只是更复杂算法的先决步骤。 在本中，我们将学习另一个特征点检测算子 FAST ( Features from Accelerated S
特征检测的不变性是一个重要概念，虽然方向不变性(即使图像旋转也能检测到相同特征点)能够被简单特征点检测器(例如 FAST 特征检测器等)处理，但难以实现在图像尺度改变时特征保持不变。为了解决这一问题，在计算机视觉中引入了尺度不变特征的概念。 无论对象是在哪
FAST 是用于快速检测图像中关键点的方法，而 SURF 和 SIFT 算法的设计重点是尺度不变性。为了同时实现快速检测和尺度不变性， OpenCV 中引入了新的兴趣点检测器，包括 BRISK ( Binary Robust Invariant Scalable Keypoints ) 检测器(基于 F
我们已经知道可以通过一些最独特的点来分析图像，对于图像序列同样如此，其中一些特征点的运动可用于了解捕获场景的不同元素如何移动。在本节中，我们将学习如何在特征点逐帧移动时通过跟踪特征点来执行序列的时间分析。 (1) 要开始追踪运动过程，首先要做的是检
在机器学习基础一节中，我们介绍了机器学习的一些基本概念，并通过使用不同类别的样本来构建分类器。但这种方法训练分类器需要存储所有样本的表示，然后通过查看最近标记点(最近邻居)来预测新实例的标签。对于大多数机器学习方法，训练是一个迭代过程，在此过程
HOG方向梯度直方图 实现过程： 灰度化（为了去掉颜色、光照对形状的影响）; 采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化（使得图像输入更符合肉眼看上去更加柔和的状态）; 计算每个像素的梯度，包括方向和大小; 将图像划分成小cells; 统计每个cell的梯度直方图，得到
大家好，今天来跟大家讲讲 opencv二值化。 先从一个比较经典的方法开始讲解，看 opencv官方文档： 二值化（binary）的定义：在一个输入图像中，将其一个像素点设置为0,将其两个像素点设置为1。 二值化可以使图像中的每个像素值都被指定为0或1。在二值化之前，每个像素都
