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目标检测_特征提取与匹配框架

特征提取与匹配框架

  • 常见特征点提取算法及匹配优化
    • 一、关键点与描述子
      • 1）harris角点检测
      • 2）SIFT
      • 3）SURF
      • 4）FAST角点检测
      • 5）BRIEF描述子
      • 6）ORB
    • 二、描述子匹配
      • 1、基于阈值
      • 2、基于最近邻
      • 3、基于距离比率（distance ratio）的最近邻

常见特征点提取算法及匹配优化

做些笔记

一、关键点与描述子

关键点：图像上某些特殊的、具有代表的点（常见表示就是图像上的横纵坐标、主方向、尺度等）。

描述子：用一些数学方法描述关键点（常见表示是n维向量）

1）harris角点检测

2）SIFT

3）SURF

4）FAST角点检测

5）BRIEF描述子

6）ORB

二、描述子匹配

1、基于阈值

2、基于最近邻

3、基于距离比率（distance ratio）的最近邻

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      刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”，觉得很好笑。   你要比，就比同等水平的基础上的相比，笨蛋写得C代码和C++代码，去和高手写的Java代码比效率，有什么意义呢？   我是写密码算法的，深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差，甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差，计算机是个死的东西，再怎么优化，Java也就是和C
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