BRIEF是一种特征描述子提取算法,并非特征点的提取算法,一种生成二值化描述子的算法,不提取代价低,匹配只需要使用简单的汉明距离(Hamming Distance)利用比特之间的异或操作就可以完成。因此,时间代价低,空间代价低,效果还挺好是最大的优点。 查看全文>>
人工智能技术资讯2021-07-30 |传智教育 |BRIEF算法
SIFT和SURF算法是受专利保护的,在使用他们时我们是要付费的,但是ORB(Oriented Fast and Rotated Brief)不需要,它可以用来对图像中的关键点快速创建特征向量,并用这些特征向量来识别图像中的对象。 查看全文>>
人工智能技术资讯2021-07-30 |传智教育 |ORB算法原理
FAST (全称Features from accelerated segment test)是一种用于角点检测的算法,该算法的原理是取图像中检测点,以该点为圆心的周围邻域内像素点判断检测点是否为角点,通俗的讲就是若一个像素周围有一定数量的像素与该点像素值不同,则认为其为角点。 查看全文>>
人工智能技术资讯2021-07-27 |传智教育 |Fast算法原理
在OpenCV中我们要获取一个视频,需要创建一个VideoCapture对象,指定你要读取的视频文件: 查看全文>>
人工智能技术资讯2021-07-27 |传智教育 |open cv视频读写教程
meanshift算法的原理很简单。假设你有一堆点集,还有一个小的窗口,这个窗口可能是圆形的,现在你可能要移动这个窗口到点集密度最大的区域当中。 查看全文>>
人工智能技术资讯2021-07-27 |传智教育 |meanshift算法原理
数组在进行矢量化运算时,要求数组的形状是相等的。当形状不相等的数组执行算术运算的时候,就会出现广播机制,该机制会对数组进行扩展,使数组的shape属性值一样,这样,就可以进行矢量化运算了。 查看全文>>
人工智能技术资讯2021-06-11 |传智教育 |Numpy数组操作教程
下面我们来介绍一种计算机视觉的算法,尺度不变特征转换即SIFT (Scale-invariant feature transform)。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 David Lowe在1999年所发表,2004年完善总结。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、手势辨识、影像追踪和动作比对等领域 查看全文>>
人工智能技术资讯2021-06-03 |传智教育 |计算机视觉的算法SIFT,SIFT原理
Shi-Tomasi算法是对Harris角点检测算法的改进,一般会比Harris算法得到更好的角点。Harris 算法的角点响应函数是将矩阵 M 的行列式值与 M 的迹相减,利用差值判断是否为角点。后来Shi 和Tomasi 提出改进的方法是,若矩阵M的两个特征值中较小的一个大于阈值,则认为他是角点,即: 查看全文>>
人工智能技术资讯2021-06-03 |传智教育 |Shi-Tomasi角点检测原理