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特征提取和匹配

图像特征特点及常用的特征提取与匹配方法 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一 颜色特征 (一)特点:颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征,此时...

http://blog.sina.com.cn/s/blog_5987cfe10100atek.html这里有详细介绍,链接的原算法和改进后算法的代码可以直接下载!

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 特征提取,定义有...

与普通的图像模板匹配不同的是,立体匹配是通过在两幅或多幅存在视点差异、几何畸变、灰度畸变、噪声干扰的图像对之间进行的,不存在任何标准模板进行匹配。立体匹配方法一般包含以下三个问题:(1)基元的选择,即选择适当的图像特征如点、直线、...

是Image preprocessing in image analysis, the characteristics of the input image are extracted, segmentation and matching before processing.

单纯从特征点很难把匹配的区域全部取出来的。 一个思路是: 把源图片进行分割,然后检查特征点在哪个分割区域里面。

哈哈,我有一个基于opencv实现的sift,我把代码贴出来,你自己看看吧~~~ void sift_detector_and_descriptors(IplImage* i_left,IplImage* i_right) { Mat mat_image_left=Mat(i_left,false); Mat mat_image_right=Mat(i_right,false); cv::Sift...

一、特征点(角点)匹配 图像匹配能够应用的场合非常多,如目标跟踪,检测,识别,图像拼接等,而角点匹配最核心的技术就要属角点匹配了,所谓角点匹配是指寻找两幅图像之间的特征像素点的对应关系,从而确定两幅图像的位置关系。 角点匹配可以...

surf算法对图片提取特征点以后是可以获得到提取的数量的。但是匹配完成后虽然能够获得匹配成功的数量,但是是不是真的准确就无法保证了。比如两张完全不相关图片,特征点匹配也可能会有几个能够匹配成功的,但是在物理意义上,这两张图片并不相...

一般驱动安装错误,常见的原因是驱动版本与相应的设备、系统不匹配导致的。可以参考以下方案: 1、使用购买相应数码设备时商家赠送的驱动光盘来安装驱动,这是与当前设备最匹配的驱动程序。如果商家未赠送,可以联系卖家,复制或者网传相应的驱...

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