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搜索资源列表

  1. 角点检测 sift算子

  2. 1.尺度空间的极值检测：通过重复Gaussian平滑和亚采样—SIFT 候选关键点的集合 2.关键点的确定—去除低对比度的点、边缘点 3.关键点的大小和方向—计算梯度的模值和方向 4.SIFT 特征向量描述子

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-01-21
    • 文件大小：142kb
    • 提供者：zqjbear

  1. 一种基于特征点的图像匹配算法

  2. 本文提出一种图像特征点匹配算法,并在该算法的基础上形成构建全景图的图像拼接算法. 此算法采用Harris角检测算子进行特征点提取,并为其分配特征描述符. 在进行相邻图片的特征比对时,提出一种基于小波系数的特征索引算法,提高搜索效率. 运用稳健的RANSAC算法将伪匹配点集合划分成为内点与外点,在内点域中精确计算图像之间的变换关系.

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2011-05-11
    • 文件大小：315kb
    • 提供者：cainellie

  1. brisk 二进制描述子匹配

  2. ICCV2011上，版权属于原作者 是目前最快速的角点检测算法，和最快的匹配特征点的描述子算法

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-10-17
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：hlongxiang

  1. sift算法提取图像的特征点

  2. opencv 与 c++ 实现 高斯残差金字塔提取极值点，去除不稳定的点得到特征点， 分配方向，得到特征描述子

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-11-03
    • 文件大小：14kb
    • 提供者：degeer1234

  1. BRIEF特征描述子

  2. 特征点描述子 brief 算法 2010提出，是速度最快的特征点匹配算法，但是不支持旋转。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-12-30
    • 文件大小：9mb
    • 提供者：baobei0112

  1. 一种简化的SIFT图像特征点提取算法

  2. 针对目前尺度不变的图像特征点提取算法计算量较大,算法较复杂的问题,提出一种简化的SIFT图像 特征点提取算法。此算法通过改变金字塔尺度空间的结构实现对SIFT特征点提取过程的简化,通过改变特征 点描述子的结构实现对特征向量计算的简化,从而在保证算法鲁棒性的同时减少了计算量并增强了实时性。实 验证明了该算法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-06-14
    • 文件大小：506kb
    • 提供者：linfeng_1245

  1. Shi_Tomasi角点区域的拷贝图像检测

  2. 针对由于裁剪、翻转和旋转等产生的图像拷贝问题，提出一种Ｓｈｉ－Ｔｏｍａｓｉ角点的拷贝检测算法．先使用Ｓｈｉ－Ｔｏｍａｓｉ角点检测算法提取图像的局部角点；然后在以Ｓｈｉ－Ｔｏｍａｓｉ角点为中心的圆环区域内计算特征向量的协方差描述子（多特征融合）；最后通过协方差描述子的相似性度量来检测圆环区域的相似性，并以此判断检测图像是否为原图像的拷贝．实验结果证明，该检测算法对图像的裁剪、旋转等攻击具有较好的鲁棒性．

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-12-01
    • 文件大小：489kb
    • 提供者：abbie

  1. SIFT检测特征点及特征点描述

  2. 这是我在一个SIFT群里找到的opencv代码 关于SIFT检测特征点以及生成128维描述子向量的全过程讲解得很详细 基本上每一步都有注释 只要学过C++的 应该都看得懂 比CSDN上有些理论讲解得更清楚 特别是关于编程的细节部分

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2015-06-14
    • 文件大小：59kb
    • 提供者：wd1603926823

  1. 各种特征检测算法和描述子算法的性能比较。FAST，ORB，BRIEF等等

  2. 利用当前比较流行的orb特征点提取，fast特征点提取，brief描述子生成算法，进行实现和性能比较，具有参考价值！Performance Analysis of Various Feature Detector and Descr iptor for Real-Time Video based Face Tracking

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-11-28
    • 文件大小：740kb
    • 提供者：qq_32998593

  1. 基于CVFH描述子的聚类识别.rar

  2. 本程序是在《点云库PCL学习教程》基础上，用VS2015+PCL1.8.1实现了基于CVFH描述子的聚类识别。本程序只是实现了物体识别，不具备位姿估计的功能，具体内容可参考我的系列博客https://blog.csdn.net/qinqinxiansheng/article/details/105547035

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2020-04-19
    • 文件大小：40mb
    • 提供者：qinqinxiansheng

  1. 基于强定位与三点手眼标定的目标移载视觉引导算法_杜刚.pdf

  2. 为了解决当前定位算法受目标背景干扰影响大，且其采用的物理接触标定技术易损伤工件表 面的不足，提出了基于强定位与三点手眼标定的视觉引导算法。首先，利用高斯滤波处理Hessian 矩 阵，采用非极大值抑制法来确定特征点和方向，从而构造了surf 特征点描述子，完成目标位置边缘和 中心点的强定位，达到去除背景和环境光干扰，精确定位目标中心点与角度。然后提出三点标定法， 计算缩放旋转矩阵和平移矩阵参数，完成Ｒobot 世界坐标与相机图像坐标的绑定映射。最后，编程实 现算法和系统，实验测试结果显

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-01-02
    • 文件大小：544kb
    • 提供者：weixin_41600058

  1. ORB-快速特征点提取和描述的算法

  2. ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是一种快速特征点提取和描述的算法。这个算法是由Ethan Rublee, Vincent Rabaud, Kurt Konolige以及Gary R.Bradski在2011年一篇名为“ORB：An Efficient Alternative to SIFTor SURF”的文章中提出。ORB算法分为两部分，分别是特征点提取和特征点描述。特征提取是由FAST（Features from Accelerated Segmen

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-06
    • 文件大小：549kb
    • 提供者：g3150201434

  1. 基于局部描述子的人体行为识别

  2. 提出一种新的局部时空特征描述方法对视频序列进行识别和分类。结合SURF和光流检测图像中的时空兴趣点，并利用相应的描述子表示兴趣点。用词袋模型表示视频数据，结合SVM对包含不同行为的视频进行训练和分类。为了检测这种时空特征的有效性，通过UCF YouTube数据集进行了测试。实验结果表明，提出的算法能够有效识别各种场景下的人体行为。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-18
    • 文件大小：292kb
    • 提供者：weixin_38720756

  1. 结合SURF描述符和广义近邻图的图像配准算法

  2. 针对传统互信息配准方法计算量较大且未利用图像空间信息的缺点，提出了一种结合SURF描述符和广义近邻图的图像配准算法。该算法用SURF从图像中提取尺度空间特征点并获得特征点描述子，然后用广义近邻图来估计Rényi熵与互信息。该算法结合了SURF描述子的鲁棒性和广义近邻图估计Rényi熵的高效性。实验结果表明，对于真实遥感图像，该算法在配准准确度、鲁棒性和速度上都明显优于几种传统配准方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-18
    • 文件大小：515kb
    • 提供者：weixin_38537541

  1. SIFT特征点提取

  2. 计算机视觉中的特征点提取算法比较多，但SIFT除了计算比较耗时以外，其他方面的优点让其成为特征点提取算法中的一颗璀璨的明珠。SIFT算法的介绍网上有很多比较好的博客和文章，我在学习这个算法的过程中也参看网上好些资料，即使评价比较高的文章，作者在文章中对有些比较重要的细节、公式来历没有提及，可能写博客的人自己明白，也觉得简单，因此就忽略了这些问题，但是对刚入门的人来说，看这些东西，想搞清楚这些是怎么来的还是比较费时费力的。比如SIFT算法中一个重要的操作：求取描述子的主方向。好多文章只是一提而过或

  3. 所属分类：其它

  1. 基于ISS特征点结合改进ICP的点云配准算法

  2. 针对点云配准时间长、收敛缓慢、对应点匹配易错等缺点，提出一种基于内部形态描述子（ISS）特征点结合改进迭代最近点(ICP)的点云配准算法。首先采用ISS算法进行点云特征提取，并以快速点特征直方图进行特征描述，然后通过采样一致性算法完成点云的初始配准，使两片不同角度点云获得一个相对较好的初始位姿，最后通过k维树近邻搜索法加速对应点对的查找，以提高点云ICP精细配准效率。实验结果表明，与传统配准算法相比，该算法配准精度高，而且执行速度快。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于卷积神经网络的SIFT特征描述子降维方法

  2. 针对128维尺度不变特征变换(SIFT)特征描述子进行图像局部特征点提取时匹配时间过长,以及三维重建进行特征点配准时的应用局限性,结合深度学习方法,提出一种基于卷积神经网络的SIFT特征描述子降维方法。该方法利用卷积神经网络强大的学习能力实现了SIFT特征描述子降维,同时保留了良好的仿射变换不变性。实验结果表明,经过训练的卷积神经网络将SIFT特征描述子降至32维时,新的特征描述子在旋转、尺度、视点以及光照等仿射变换下均具有良好的匹配效果,匹配效率比传统SIFT特征描述子效率提高了5倍。

  3. 所属分类：其它

  1. SIFT特征点提取

  2. 计算机视觉中的特征点提取算法比较多，但SIFT除了计算比较耗时以外，其他方面的优点让其成为特征点提取算法中的一颗璀璨的明珠。SIFT算法的介绍网上有很多比较好的博客和文章，我在学习这个算法的过程中也参看网上好些资料，即使评价比较高的文章，作者在文章中对有些比较重要的细节、公式来历没有提及，可能写博客的人自己明白，也觉得简单，因此就忽略了这些问题，但是对刚入门的人来说，看这些东西，想搞清楚这些是怎么来的还是比较费时费力的。比如SIFT算法中一个重要的操作：求取描述子的主方向。好多文章只是一提而过或

  3. 所属分类：其它

  1. 基于特征点的秦俑断裂面匹配方法

  2. 针对秦俑碎块存在缺损、匹配精度低、速度慢等问题, 提出一种基于内部形态描述子(ISS)特征点的碎块断裂面匹配方法。对碎块进行外表面分割, 并提取碎块的断裂面; 提取断裂面上的ISS特征点, 计算特征点的特征序列, 并通过特征序列的匹配来实现断裂面的粗匹配; 采用一种基于模拟退火的改进迭代最近点算法对断裂面的特征点集进行再次匹配, 实现断裂面的细匹配, 以达到碎块精确匹配的目的。对4组秦俑碎块进行匹配实验, 结果表明, 该方法比现有方法具有更高的匹配精度和速度, 是一种有效的秦俑碎块匹配方法。

  3. 所属分类：其它

  1. 融*色不变量和SURB检测的特征点匹配算法

  2. 为了解决传统匹配算法运行效率低、匹配精度低等问题，在快速特征点提取和描述(ORB)算法的基础上提出一种融*色不变量和基于加速稳健特征和对象请求代理(SURB)检测的优化匹配方法。首先，在同一复杂场景下，通过彩色空间变换提取两幅图片的彩色不变量信息；然后，采用SURB算法提取彩色信息中具有尺度不变性的特征点，构建ORB算术描述子；最后，在K近邻算法分类和整理的基础上，采用评价函数和随机抽样一致性算法去除误匹配点对。基于标准图库ALOI及多组实际图像匹配的结果表明，对于复杂环境下的图像，本文算法不

  3. 所属分类：其它

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