超点
这是“ SuperPoint：自我监督的兴趣点检测和描述”的Tensorflow实现。 Daniel DeTone，Tomasz Malisiewicz，Andrew Rabinovich。 。
HPatches上的结果
检测器评估
HPatches的可重复性，计算出在成对图像之间共有300个点，并且NMS为4：
照明变化
观点改变
SuperPoint（我们的实现）
0.662
0.674
SuperPoint（ ）
0.641
0.621
快速地
0.576
0.625
哈里斯
0.630
0.755
施
0.584
0.629
描述符评估
对HPatch进行的单应估计法，计算出的最大成对图像之间共检测到1000个点，正确性阈值为3，NMS为8：
照明变化
观点改变
SuperPoint（我们的实现）
0.965
0.712
SuperPoint
2022-05-25 14:55:56
138.8MB
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使用 MATLAB:registered: 中的小波变换识别真实世界信号中的频谱特征。 使用 MATLAB:registered: 中的连续小波变换来检测和识别谱域中真实世界信号的特征。 该演示使用 EKG 信号作为示例，但演示的技术也可以应用于其他现实世界的信号。 有关如何使用小波变换提取光谱特征的更多信息，请参阅使用小波进行特征提取 - 第 2 部分。
2022-05-15 02:20:59
1.5MB
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在学习数字图像处理的过程中，通过查阅书籍和网站对Sift特征检测算法原理进行整理，在此分享给有需要的同学。
2022-03-29 16:36:10
3.28MB
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特征检测是计算机对一张图像中最为明显的特征进行识别检测并将其勾画出来。大多数特征检测都会涉及图像的角点、边和斑点的识别、或者是物体的对称轴。
角点检测 是由Opencv的cornerHarris函数实现，其他函数参数说明如下：
cv2.cornerHarris(src=gray, blockSize=9, ksize=23, k=0.04)
# cornerHarris参数：
# src - 数据类型为 float32 的输入图像。
# blockSize - 角点检测中要考虑的领域大小。
# ksize - Sobel 求导中使用的窗口大小
# k - Harris 角点检测方程中的自由
2021-12-30 19:45:19
1.96MB
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基于opencv的FAST特征检测和匹配算法，即Feature from Accelerated Segement Test算法。
2021-12-20 21:17:05
4KB
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摘要：
使用基于python的opencv中的sift算法检测图像中的特征点。通过knn匹配，每个关键点两个match，即最近邻与次近邻。 采用SIFT作者提出的比较最近邻距离与次近邻距离的SIFT匹配方式来筛选出最近邻远优于次近邻的匹配作为good matches。最后，根据投影映射关系，使用计算出来的单应性矩阵H进行透视变换，再进行拼接。
准备：
首先，准备好几个库：
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline
注：使用的是opencv中的SIFT算法，由于涉及到专利，有
2021-11-06 16:38:46
194KB
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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 Descriptor for Real-Time Video based Face Tracking
2021-11-03 10:21:49
740KB
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