特征匹配

视觉词袋 visual bag of words

视觉词袋许多应用中需要快速的图像特征匹配，比如视觉SLAM中的回环检测环节，需要实时判断当前图像帧是否在之前的图像数据库中出现，为了满足实时场景，对时间要求非常敏感。
mqqiao·2020-08-22 02:59

SLAM前端————特征提取之ORB（ORB与SIFT与SURF）

ORB论文翻译：一种特征匹配替代方法：对比SIFT或SURF1.ORB特征简介ORB是OrientedFASTandRotatedBRIEF（oFASTandrBRIEF）的简称，ORB的名字已经说明了其来源
Darlingqiang·2020-08-22 00:01

Python----Bag Of Features图像检索

当我们对特定的一张图像进行图像特征匹配时，若采用暴力匹配法，则需要多久呢？
qq_39295665·2020-08-22 00:47

opencv 特征匹配 特征点找变换矩阵

importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimg1=cv2.imread('E:/python/1.jpg',0)img2=cv2.imread('E:/python/2.jpg',0)#orb寻找特征点orb=cv2.ORB_create(5000)kp1,des1=orb.detectAndCompute(img1,None)kp2
qq_41244435·2020-08-21 20:54

初探图像特征匹配

最近趁着编译的空闲，初探了一下特征匹配的世界。1特征点匹配图像的匹配并不是简单意义上的连连看，两幅图像的对比匹配中其实很难遇到两个一模一样像素区域，所以图像或者说内容的匹配实际还是特征的提取与描述。
hwrenx·2020-08-21 06:08

分享DDOS防御过程中需要了解的技术手段

昨天给大家分享了流量清洗过程中必要的技术手段中的三个，攻击特征匹配、IP信誉检查、协议完整性检测。今天的内容主要分享速度检查与限制、TCP代理和验证、客户端真实性验证的技术手段。
墨者安全·2020-08-20 22:59

分享DDOS防御过程中需要了解的技术手段

昨天给大家分享了流量清洗过程中必要的技术手段中的三个，攻击特征匹配、IP信誉检查、协议完整性检测。今天的内容主要分享速度检查与限制、TCP代理和验证、客户端真实性验证的技术手段。
墨者安全·2020-08-20 22:59

opencv python 使用特征匹配和单应性查找对象

FeatureMatching+HomographytofindObjects联合使用特征提取和calib3d模块中的findHomography在复杂图像中查找已知对象.之前在一张杂乱的图像中找到了一个对象（的某些部分）的位置.这些信息足以帮助我们在目标图像中准确的找到（查询图像）对象.为了达到这个目的可以使用calib3d模块中的cv2.findHomography()函数.如果将这两幅图像中
sakurala·2020-08-20 20:17

opencv python 特征匹配

FeatureMatchingBrute-Force匹配器Brute-Force匹配非常简单，首先在第一幅图像中选取一个关键点然后依次与第二幅图像的每个关键点进行（描述符）距离测试，最后返回距离最近的关键点.对于BF匹配器，首先我们必须使用cv2.BFMatcher（）创建BFMatcher对象。它需要两个可选的参数.第一个是normType,它指定要使用的距离测量,默认情况下，它是cv2.NOR
sakurala·2020-08-20 20:17

opencv python 使用特征匹配和单应性查找对象

FeatureMatching+HomographytofindObjects联合使用特征提取和calib3d模块中的findHomography在复杂图像中查找已知对象.之前在一张杂乱的图像中找到了一个对象（的某些部分）的位置.这些信息足以帮助我们在目标图像中准确的找到（查询图像）对象.为了达到这个目的可以使用calib3d模块中的cv2.findHomography()函数.如果将这两幅图像中
sakurala·2020-08-20 20:17

opencv python 特征匹配

FeatureMatchingBrute-Force匹配器Brute-Force匹配非常简单，首先在第一幅图像中选取一个关键点然后依次与第二幅图像的每个关键点进行（描述符）距离测试，最后返回距离最近的关键点.对于BF匹配器，首先我们必须使用cv2.BFMatcher（）创建BFMatcher对象。它需要两个可选的参数.第一个是normType,它指定要使用的距离测量,默认情况下，它是cv2.NOR
sakurala·2020-08-20 20:16

Android Intent Scheme URLs攻击

当然，通过静态特征匹配，Intent-Based的恶意样本还是很容易被识别出来的。然而最近出现了一种基于AndroidBrowser的攻击手段——IntentSchemeURLs攻击。
Boyliang1987·2020-08-20 10:25

SIFT算法用VL_feat库实现（matlab）

sift算法是非常经典的特征提取算法，之后可以用于对应特征匹配，从而进行图像拼接，求图像之间的转换矩阵，三维重建等工作。
zyr_freedom·2020-08-20 09:24

计算机视觉——SIFT特征提取与检索

算法概述及相关原理实现流程尺度空间高斯模糊高斯金字塔DOG函数赋值主方向关键点特征描述关键点匹配RANSAC算法去除SIFT匹配出的错误点算法介绍单应性变换算法流程代码数据集中，每张图片的SIFT特征提取，并展示特征点给定两张图片，计算其SIFT特征匹配结果给定一张输入的图片
w_thout·2020-08-20 09:13

SIFT特征提取与检索

2、SIFT算法实现步骤3、关键点检测的相关概念4、RANSAC原理5、实验中用到的工具包二、SIFT特征提取与检索1、对每张图片的SIFT的特征提取代码：结果：分析：2、给定两张图片，计算其SIFT特征匹配结果代码
weixin_45255372·2020-08-20 09:14

SIFT算法

文章目录1、基本内容1.1起源1.2解决的问题1.3概念2、实现步骤3、SIFT算法3.1SIFT特征提取并展示特征点3.1.1单张照片3.1.2多张照片3.2两张图片的SIFT特征匹配3.3输出匹配最多的三张图片
地瓜2.0·2020-08-20 09:12

Harris角点检测匹配与SIFT特征匹配的对比

安装VLfeat首先，在使用SIFT算法的时候，我们需要用到python的第三方库VLfeat。其中包含了SIFT算法以及其他的函数方法。所以在www.vlfeat.org中下载VLfeat下载的时候记得选择有后缀-bin.tar.gz的文件，这是为Python准备的。一般是选择最新版的，但是我这里选择的是vlfeat-0.9.20-bin.tar.gz，大家可以自己试试21版本的可不可以。下载完
海Neil-828·2020-08-20 09:41

计算机视觉学习（四）：全景图像拼接

这次主要做的是基于sift特征匹配然后使用RANSAC全景图像拼接下面简单地对RANSAC算法进行介绍，参考自：https://blog.csdn.net/robinhjwy/article/details
妄想做大佬的咸鱼·2020-08-20 09:09

Python计算机视觉 sift和Harris特征匹配处理对比

一、SIFT（尺度不变特征变换）原理分析在过去的十年间，最成功的图像局部描述子之一是尺度不变特征变换(SIFT),它是由DavidLowe发明的。SIFT是用于图像处理领域的一种描述，SIFT特征包括兴趣点检测器和描述子，具有非常强的稳健性。SIFT算法可以解决的问题：•目标的旋转、缩放、平移（RST）•图像仿射/投影变换（视点viewpoint）•弱光照影响（illumination）•部分目标
weixin_43848422·2020-08-20 09:30

Harris算法与SIFT算法的特征匹配处理对比分析

以下是角点检测的特征匹配代码#-*-coding:utf-8-*-frompylabimport*fromPILimpo
邓程维·2020-08-20 09:58

Sift算法的原理描述以及对比Harris算法的特征匹配结果

Sift算法的原理描述以及对比Harris算法的特征匹配结果1、SIFT特征原理描述2、对两张图片进行SIFT特征匹配处理1、SIFT特征原理描述1.1SIFT概述SIFT的全称是ScaleInvariantFeatureTransform
CancerWu·2020-08-20 09:57

计算机视觉——python3的SIFT与harris特征匹配及sift原理描述

python实现图像sift特征检测sift特征包括兴趣点检测器和描述子，是过去十年中最成功的图像局部描述子之一。sift描述算子具有非常强的稳健性，而且sift特征对于尺度、旋转和亮度都具有不变性，十分突出的点不会因光照、尺度、旋转等因素的改变而消失。因此，它可用于三维视角和噪声的可靠匹配。总结前人的结论sift算子可解决的问题有：•目标的旋转、缩放、平移（RST）•图像仿射/投影变换（视点vi
知足的的亚伯圆·2020-08-20 09:25

全景图拼接 特征匹配 附代码

全景图拼接项目本项目和源代码来自唐宇迪项目实战课程先放代码ImageStiching.pyfromStitcherimportStitcherimportcv2defresize(img):height,width=img.shape[:2]size=(int(width*0.4),int(height*0.4))img_resize=cv2.resize(img,size,interpolati
shuyeah·2020-08-20 09:05

计算机视觉--SIFT特征提取与检索

1.2.4DOG空间极值检测1.2.5关键点方向匹配1.2.6关键点描述1.2.7关键点匹配2、图像特征提取，并展示特征点2.1数据集2.2数据集特征提取结果展示2.3小结2.4源代码3、图像匹配3.1数据集特征匹配结果展示
璃茉沐颜·2020-08-20 08:10

计算机视觉—opencv图像拼接

文章目录一、图像拼接1、图像拼接技术2、图像拼接算法分类二、图像拼接基本步骤1、基本流程三、图像拼接原理1、特征匹配2、计算图像之间的变换结构3、图像配准4、图像变形5、根据multi-bandbleing
weixin_42646077·2020-08-20 08:07

【计算机视觉】图像全景拼接

目录（一）相关原理介绍1、SIFT特征匹配2、RANSAC算法（二）步骤（三）相关代码（四）运行结果1、室内图像2、室外景深落差大的图像3、室外景深落差小的图像（五）总结（六）其他方法简介（一）相关原理介绍图像全景拼接涉及到了
Rolla_·2020-08-20 08:34

学习笔记 3 — 图像仿射变换详解【含实例和代码解析】

一、基础的图像变化之前做过了Harris特征匹配和SIFT特征匹配的测试例子，如果要实现拼接，会涉及到一些基础的图像处理，简单的2D图像变换主要包括以下几种：1.平移变换主要是水平方向和垂直方向地移动变换
追风的柯基·2020-08-20 08:36

学习笔记 2.1 — Harris角点检测与特征匹配【含实例】

一.图像特征匹配最近刚入门了计算机视觉这门课程，觉得非常有意思，想象一下如果你能够自己做出一款全景拍照的软件，真实地令人激动，当然这全景图像其中的原理就是图像的特征匹配，把不同的图片通过相同的局部特征进行拼接
追风的柯基·2020-08-20 08:36

学习笔记 5 — 照相机模型与增强现实

一、姿态估计在上一篇博客中，我们提到了sift特征匹配中需要计算出两个图片平面间的单应性矩阵，该单应性矩阵将一副图像中标记物上的点映射到另外一副图像中的对应点。
追风的柯基·2020-08-20 08:36

Python实验二：SIFT特征原理及特征匹配

一、SIFT算法原理概述 1、SIFT算法概述  尺度不变特征转换即SIFT(Scale-invariantfeaturetransform)是一种计算机视觉的算法。它用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由DavidLowe在1999年所发表，2004年完善总结。其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手
HEY万万想到了·2020-08-20 08:15

OpenCV-Python sift/surf特征匹配与显示

importcv2importnumpyasnpdefdrawMatchesKnn_cv2(img1_gray,kp1,img2_gray,kp2,goodMatch):h1,w1=img1_gray.shape[:2]h2,w2=img2_gray.shape[:2]vis=np.zeros((max(h1,h2),w1+w2,3),np.uint8)vis[:h1,:w1]=img1_gray
weixin_30332705·2020-08-20 08:15

【转载】关于 SIFT特征匹配算法简介

【转载】关于SIFT特征匹配算法简介1、SIFT算法基本概念Sift是DavidLowe于1999年提出的局部特征描述子，可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，具有良好的不变性和很强的匹配能力
zhaoeying·2020-08-20 08:01

SIFT算子实现特征匹配

SIFT算子原理首先我们要知道SIFT实现特征匹配的大致流程：提取关键点对关键点附加详细的信息(此部分具有的特征)，即描述符。通过特征点两两比较找出相互匹配的若干对特征点，建立景物间的对应关系。
不吃香菜--·2020-08-20 07:45

计算机视觉--SIFT特征提取与检索

尺度不变特征变换）介绍1.1SIFT原理1.2SIFT算法的实现步骤1.3SIFT算法的数学表达二、SIFT特征提取与检索实验2.1数据集准备2.2SIFT特征提取并展示特征点代码实现结果展示分析2.3SIFT特征匹配代码实现结果展示分析
Grape_o·2020-08-20 07:03

OpenCV - 特征匹配（Python实现）

蛮力（Brute-Force）匹配Brute-Force匹配非常简单，首先在第一幅图像中选取一个关键点然后依次与第二幅图像的每个关键点进行（描述符）距离测试，最后返回距离最近的关键点.对于BF匹配器，首先我们必须使用cv2.BFMatcher（）创建BFMatcher对象。它需要两个可选的参数.第一个是normType,它指定要使用的距离测量,默认情况下，它是cv2.NORM_L2.它适用于SIF
c橘子·2020-08-20 07:03

python进行SIFT和Harris的特征匹配处理实验结果对比及地理标记图像匹配

一、SiFT特征匹配上一篇文章我们已经介绍了SIFT的特征提取原理及步骤，这篇我们来研究SIFT对的两张图片的特征点进行匹配。过程一般就是特征点提取，特征匹配。
HJiLei·2020-08-20 07:42

【OpenCV&OpenGL&Markerless AR】原理部分+代码

文章目录说在前面我理解的markerlessar涉及的OpenCV中的知识关键点流程确定并记录已知物体的特征描述获取并记录相机捕获的每一帧的特征描述使用特征匹配算法对已知物的特征与当前帧的特征进行匹配单应性估计相机姿态估计
o0o_-_·2020-08-20 07:42

Sift特征匹配以及ransac消除误差解析

前言本文不光展示SIFT算法的匹配效果，更重要的是记录下搜集信息以及处理信息的过程，方便以后按照这个行动思路去解决问题，以及优化行动思路第一部分：了解到SIFT算法的存在其实早在学习双目视觉的时候就了解过特征匹配算法
qq_31318135·2020-08-20 07:36

计算机视觉大型攻略 —— 特征与匹配（1）Harris角点检测

通常特征点匹配可分为三个过程，特征点检测，定义特征描述符，特征匹配。参考文献[1]Obsta
linusyue·2020-08-20 07:53

基于OpenCV的Sift特征匹配（在drawMatchesKnn函数无法调用的情况下）

本实验基于opencv内置sift算子来对相似图像进行特征匹配。而在图像匹配显示中，由于莫名原因“drawMatchesKnn”函数无法直接调用。于是后面的图像显示部分是根据自己理解实现的。
nillei·2020-08-20 07:39

关于Harris算法与SIFT算法特征匹配处理对比

*一.Harris算法Harris角点检测算法是一个极为简单的角点检测算法。该算法的主要思想是，如果像素周围显示存在多于一个方向的边，我们认为该点为兴趣点。该点就称为角点。以下是代码：#-*-coding:utf-8-*-frompylabimport*fromPILimportImagefromPCV.localdescriptorsimportharrisfromPCV.tools.imtoo
lym115·2020-08-20 06:17

图片特征匹配算法

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。角点匹配可以分为以下四个步骤：1、提取检测子：在两张待匹配的图像中寻找那些最容易识别的像素点（角点），比如纹理丰富的物体边缘点等。2、提取描述子：对于检测出的角点，用一些数学上的特征对其进
rpc2015·2020-08-20 06:12

学习图像到图像的映射

一、SIFT原理描述Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，具有很强的匹配能力。
jsjsdzd·2020-08-20 06:22

图像特征提取（七）——几种特征提取的优缺点对比

其中第一条流水线用FPGA对Harris特征点检测算法、图像积分计算、SIFT特征描述算法以及其特征匹配进行了硬件加速，而SIFT方向向量的计算则留由软件来完成，这条流水线兼备尺度不变性和旋转不变性；而第二条流水线只实现了
马大哈先生·2020-08-20 06:26

SIFT 特征匹配

大概是一直做了两个星期才稍微有些摸样，不过高兴的是的确有很多图给出了还凑合的匹配效果，错配也很少。SIFT又叫做尺度不变特征，英语是Scale-invariantFeatureTransform。主要的思想就是搞一个描述子，具有下属特征：稳定、对于缩放有不变性、对于光照保持一定不变性、对于投影映射保持一定不变性。根据Lowe的论文，主要操作就是在尺度空间寻找极值点、精确定位极值点、给极值点定方向、
fdrex·2020-08-20 06:10

不能错过！超强大的SIFT图像匹配技术详细指南（附Python代码）

全文共6081字，预计学习时长18分钟图源：pexels综述强大的SIFT技术初学者指南；如何使用SIFT进行特征匹配；在Python中通过动手编码展示SIFT。
读芯术·2020-08-20 06:32

模板识别：使用OpenCV实现基于特征的图像对齐

我们将使用的技术通常被称为“基于特征图像对齐”，因为在该技术中，在一个图像中检测稀疏的特征集并且在另一图像中进行特征匹配。然后基于这些匹配特征将原图像映射到另一个图像，实现图像对齐。
demm868·2020-08-20 06:42

FLANN特征匹配（Python）

可以点击来访问一下，就知道差别了~ORB特征匹配（python）代码importcv2frommatplotlibimportpyplotaspltqueryImage=cv2.imread('6.jpg
肥宅_Sean·2020-08-20 06:03

SIFT图像匹配

文章目录一、SIFT算法简介二、SIFT算法原理1、原理2、特征匹配流程三、关键概念四、代码和结果分析1、单张图片特征提取2、两张图片特征匹配3、输出匹配最多的三张图片输入输出4、地理标记图片匹配五、RANSAC
Yep_Ying·2020-08-20 06:57

python opencv 特征匹配

Brute-Force匹配器很简单，它取第一个集合里一个特征的描述子并用第二个集合里所有其他的特征和他通过一些距离计算进行匹配。最近的返回。对于BF匹配器，首先我们得用cv2.BFMatcher()创建BF匹配器对象.它取两个可选参数，第一个是normType。它指定要使用的距离量度。默认是cv2.NORM_L2。对于SIFT,SURF很好。（还有cv2.NORM_L1）。对于二进制字符串的描述子
兔子家的鱼·2020-08-20 06:14
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