surf专题

OpenCV入门12.2：SURF与SIFT比较及SURF示例

SIFT (Scale-Invariant Feature Transform): 提出时间: 1999年，由David Lowe提出。关键特点: 能够检测和描述图像中的关键点，这些关键点对旋转、缩放和部分亮度变化具有不变性。计算复杂度: 相对较高，因为SIFT使用了高斯差分核来检测关键点，并且需要在多个尺度空间进行操作。应用: 广泛用于图像匹配、物体识别和3D重建。 SURF (Spee

OpenCV3中的SURF特征提取及匹配

原理不多介绍了（哈哈因为还不懂原理），直接上代码和效果吧，只是为了记录下用法省的忘了。环境：Ubuntu14.04，Clion，OpenCV3.2 //// Created by xiangqian on 18-2-20.//#include <iostream>#include "opencv2/core.hpp"#include "opencv2/features2d.hpp"

学习记录：VS2019+OpenCV3.4.1实现SURF库函数的调用

最近在学习opencv的使用，在参照书籍《OpenCV3编程入门》实现SURF时遇到不少问题，下面做归纳总结。错误 LNK2019 无法解析的外部符号 “public: static struct cv::Ptr __cdecl cv::xfeatures2d::SURF::create(double,int,int,bool,bool)” (?create@SURF@xfeatures2d@c

在OpenCV3中SIFT,SURF等算法去哪了？

本人是在Windows 7下Anaconda 4.4配置的OpenCV，Python版本是3.6.1，如下图所示：利用pip install opencv_python-3.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 进行安装，安装成功，import cv2没出错，但是在进行 detector=cv2.SIFT()时显示错误：AttributeError: module

计算机视觉与深度学习 | 使用MATLAB实现图像SURF特征的提取与匹配以及目标定位（代码类）

了解博主更多项目查看 github：https://github.com/MichaelBeechan CSDN：https://blog.csdn.net/u011344545 ==================================================================== 代码下载：https://github.com/MichaelBeecha

翻译 | ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF（ORB：对SIFT或SURF的一种有效选择）

博主github：https://github.com/MichaelBeechan 博主CSDN：https://blog.csdn.net/u011344545 ORB：对SIFT或SURF的一种有效选择 ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF 译者：Michael Beechan(陈兵) 重庆理工大学 Ethan Rublee Vi

三种强大的物体识别算法——SIFT/SURF、haar特征、广义hough变换

转自：http://blog.csdn.net/cy513/article/details/4285579 SIFT/SURF基于灰度图（适用于：刚性物体，如建筑物）一、首先建立图像金字塔，形成三维的图像空间，通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值，然后进行在极值点周围26个点进行NMS，从而得到粗略的特征点，再使用二次插值法得到精确特征点所在的层（尺度），即完成了尺度不

理解SURF

先说结论 Sift算法的优点是特征稳定，对旋转、尺度变换、亮度保持不变性，对视角变换、噪声也有一定程度的稳定性；缺点是：计算量大，对边缘光滑目标的特征点提取能力较弱。 Surf（Speeded Up Robust Features）：是SIFT特征的一种近似计算，在相似性能甚至更好性能的同时提高了算法的速度。减少计算量体现在： 1、尺度空间：使用盒式滤波器结合积分图像，而非使用DOG

【opencv】特征点检测方法--GFTT，SIFT，FAST，SURF

一. 特征点检测方法总结 1 . Shi-Tomasi： 1994年，Jinabo Shi，Carlo Tomasi提出原理：http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7805206 提出：http://wenku.baidu.com/link?url=d-ByPLIzgzJetEH0eg9OMEiCmjVu

[转]【OpenCV入门教程之十八】OpenCV仿射变换 SURF特征点描述合辑

文章来自浅墨_毛星云： http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/33320997 本篇文章中，我们一起探讨了OpenCV中仿射变换和SURF特征点描述相关的知识点，主要一起了解OpenCV中仿射变换相关的函数warpAffine和getRotationMatrix2D，SURF算法在Open

SuRF: 一个优化的 Fast Succinct Tries

作者：唐刘在前一篇文章中，我简单介绍了 Succinct Data Structure，这里我们继续介绍 SuRF。 Fast Succinct Tries SuRF 的核心数据结构就是 Fast Succinct Tries（FST），一种空间节省，支持 point 和 range query 的静态 trie。在很多时候，对于一棵树来说，上层的 trie 节点较少，但访问频繁，也

【纹理学习】基于BFmatcher/FlannBasedMatcher的SIFT/ORB/SURF在Re-ID的简单实现

本笔记图片源于网络，仅用于学习用途，联系侵删。对纹理学习不甚了解，可前往【纹理学习】初探纹理学习目录基于BFmatcher的SIFT实现1基于BFmatcher的SIFT实现2基于FlannBasedMatcher的SURF实现基于FlannBasedMatcher的SIFT实现基于BFMatcher的ORB实现高清图片实验一些想法贴一下“年久失修”的代码（还是可以用的！）两个不同形

【OpenCV】OpenCV3中的SURF特征点的寻找和匹配

不多说什么了，直接上代码吧： #include <iostream>#include <stdio.h>#include "opencv2/core.hpp"#include "opencv2/core/utility.hpp"#include "opencv2/core/ocl.hpp"#include "opencv2/imgcodecs.hpp"#includ

目标特征检测之SURF特征

SURF: speeded-up robust features是SIFT 的加速版 #!/usr/bin/env pythonimport cv2img = cv2.imread('chess.png')gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)surf = cv2.SURF(400)print surf.shapekp, des

Opencv Sift和Surf特征实现图像无缝拼接生成全景图像

转自：http://m.blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52629856 Sift和Surf算法实现两幅图像拼接的过程是一样的，主要分为4大部分： 1. 特征点提取和描述 2. 特征点配对，找到两幅图像中匹配点的位置 3. 通过配对点，生成变换矩阵，并对图像1应用变换矩阵生成对图像2的映射图像 4. 图像2拼接

[C#][opencvsharp]opencvsharp sift和surf特征点匹配

SIFT特征和SURF特征比较 SIFT特征基本介绍 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征检测关键特征：建立尺度空间，寻找极值关键点定位（寻找关键点准确位置与删除弱边缘）关键点方向指定关键点描述子建立尺度空间，寻找极值工作原理构建图像高斯金字塔，求取DOG，发现最大与最小值在每一级构建的高斯金字塔，每一层根据sigma

使用SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）方法来提取图像中的关键点和描述符

SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）是经典的计算机视觉算法，常被用于图像处理任务中的关键点检测和描述符提取。这些算法的基本思想是寻找图像中具有稳定性和唯一性的局部特征，以便在不同尺度和旋转情况下进行匹配。以下是这两种算法的基本工作流程： SIFT算法：尺度空间极值检测（Scale-space extrema detection）: SIFT通过在不同尺度上应用高斯滤波

特征点检测之SURF

目录一、surf原理二、特征检测步骤 1.盒子滤波器 1.1 积分图像 1.1 box filter 2.Hessian的构建 3.尺度空间的构建 3.1 hessian行列式 3.2 空间金字塔 3.3 特征点过滤 4.确定主方向 5.生成特征描述三、sift和surf对比总结一、surf原理 surf(speed up robust feature

OpenCV-Python(33)：SURF算法

目标 SUFR 是什么OpenCV 中的SURF 原理学习了解过SIFT 算法后我们知道，它是对图像关键点进行检测和描述的，具有尺度不变的特性，但是这种算法的执行速度比较慢，人们需要速度更快的算法。2006年Bay,H.,Tuytelaars,T. 和Van Gool,L 共同提出了SURF(Speeded-Up Robust Features，加速稳健特征)算法。跟它的名

特征匹配,sift,surf,orb,brisk,brief

概念理解：什么是特征，什么是特征描述，什么是特征匹配假设这样的一个场景，小白和小黑都在看一个图片，但是他们想知道他们看的是否是同一幅图片，于是他们就通过电话描述这个图片，来判断是否是同一个图片。比如说有下面两个图片对话1：小白：我的图片里面有五个很明显的特征，分别在图像的上下左右中五个位置。小黑：我的图片里面也有五个很明显的特征

meshgrid,contour,surf,mesh的总结

一直都没搞清楚这几个命令的区别，今天真的用起来了，没办法只好仔细搞一下了。这4个命令基本都是和3维的点有关。 1：首先来说下meshgrid，对于一个函数 f(x,y)，有2个自变量，假设x取1,2,3，y取4，5，6，想象一下，这是一个二维坐标，那我要生成一些(x,y)。我希望x的每一个点都和y的结合起来形成对应的(x,y)。也就是说在这个例子中，我要生成1,4;1,5;1,6. 2,4;2,

图像特征检测笔记（特征检测基本概念，Harris，Shi-Tomasi，SIFT，SURF，ORB，暴力特征匹配，FLANN特征匹配））

文章目录前言一、特征检测基本概念二、哈里斯角点检测（Harris）1.Harris角点基本原理2.Harris角点检测API3.Harris角点检测代码实例：三、Shi-Tomasi角点检测（Shi-Tomasi）1.Shi-Tomasi角点基本原理2.Shi-Tomasi角点检测API3.Shi-Tomasi角点检测代码实例：四、SIFT关键点检测（scale-invariant f

Spring Surf介绍，及官网下载，查看简单例子

1 什么是Spring Surf？ (我是在网上查个例子，又实践后加以修改，希望对你有帮助) Spring Surf是Spring的一个扩展工程。它允许你用script脚本的方式提供web服务，同时在脚本里能够调用spring bean Spring Surf包括了以下几个方面 * Surf * Web Scripts * Web Editor

Speeded-Up Robust Features (SURF)全文翻译

Speeded-Up Robust Features (SURF) 摘要这篇文章提出了一种尺度和旋转不变的检测子和描述子，称为SURF(Speeded-Up Robust Features)。SURF在可重复性、鉴别性和鲁棒性方面都接近甚至超过了以往的方案，同时计算和比较的速度更快。

【opencv】opencv库特征点检测--GFTT，FAST，SURF，SIFT，STAR

调用opencv库中的特征点检测方法--GFTT，FAST，SURF，SIFT，STAR 最近一直在弄特征点检测方法对比，目前选了上述四种，现将实现过程总结一下。一．配置工程文件。即添加相关的opencv中的lib和dll。我把opencv所有的dll放到了C:\Windows\System32工程目录下。相关的lib文件放到了工程目录下。在工程的属性中添加li

opencv-contrib-python，python3.3，SIFT和SURF

原文链接https://pypi.org/project/opencv-contrib-python/4.1.0.25/ 朋友在windows下安装opencv-contrib-python时出现问题，百般折腾还是不行。经了解，他本地安装的是python3.3版本，而我在文首网站查找其对应版本opencv-contrib-python时发现一个问题：也就是说， opencv-contri