特征对应在图像处理和计算机视觉中至关重要。 为了有效地找到对应的对，在本文中提出了从相同的八边形滤波器组（DFOB）构造特征检测器和描述符。 DFOB方法是一种用于特征点的检测，方向计算和描述的新颖方法，并且在通过积分图像进行计算时非常有效。 DFOB的匹配能力接近诸如SIFT和SURF之类的流行方法，因为它们都将斑点样图像结构检测为感兴趣的特征，并使用定向梯度的直方图描述了这些特征。 在基准数据集上的实验结果表明，DFOB的匹配性能可与SIFT和SURF算法相媲美，而计算成本却低得多，尤其是所提出的描述符比SURF描述符快约50倍。
2022-05-22 21:21:16
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用于面部特征检测的 OpenCV 存储库
该存储库托管 OpenCV C++ 程序，用于检测最常见的面部特征，例如：
眼睛
眉毛
外唇轮廓
面部特征检测将进一步用于情感分类。
2022-03-04 08:55:07
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小秋SLAM笔记
2021-02-19 20:08:28
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基于相机的2D特征跟踪
这是功能跟踪模块，用于评估自动车辆碰撞检测系统的各种检测器/描述符组合。
该项目包括四个部分：
加载图像，设置数据结构并将所有内容放入环形缓冲区以优化内存负载。
集成了几个关键点检测器，例如HARRIS，FAST，BRISK和SIFT，并就关键点数量和速度进行了比较。
使用蛮力以及FLANN方法提取和匹配描述符。
以不同的组合测试各种算法，并就某些性能指标进行比较。
本地运行的依赖项
cmake> = 2.8 所有操作系统：
make> = 4.1（Linux，Mac），3.81（Windows）
Linux：大多数Linux发行版默认都安装了make
Mac：
Windows：
OpenCV> = 4.1
必须使用-D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON cmake标志从源代码进行编译，以测试SIFT和SURF检测器。
Open
2021-02-16 20:09:03
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xcms：这是与Bioconductor软件包匹配的git存储库xcms：LCMS和GCMS数据分析
2021-02-05 15:10:21
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