摘要：图像旋转是指把定义的图像绕某一点以逆时针或顺时针方向旋转一定的角度，通常是指绕图像的中心以逆时针方向旋转。首先我们来计算任一一点（x,y）绕其中点（xcenter，ycenter）经过角度sigma逆时针旋转后新坐标（x1,y1），我们假设图像的左上角为（left, top）,右下角为（right, bottom），图像的宽为width，高为height，可得下列公式（具体推导见下面部分）：xcenter = (width+1)/2+left;ycenter = (height+1)/2+top;x1 = (x - xcenter) cosθ - (y - ycenter)... 阅读全文

摘要：边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。这些包括（i）深度上的不连续、（ii）表面方向不连续、（iii）物质属性变化和（iv）场景照明变化。 边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个研究领域。图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。有许多方法用于边缘检测，它们的绝大部分可以划分为两类：基于查找一类和基于零穿越的一类。基于查找的方法通过寻找图像一阶导数中的最大和最小值来检测边界，通常是将边界定位在梯度最大的方向。基于零穿越的方 阅读全文

摘要：main.cpp主要由几个主函数组成，通过选择PROCEDURE的值可进行下列6个操作：1、特征点检测2、视频特征点检测3、图像与视频匹配4、动点查询5、图像与图像匹配6、特征点聚类-Kmeas算法/*********************************************************** * --- OpenSURF --- * * This library is distributed under the GNU GPL. Please * * use the contact... 阅读全文

摘要：SURF：Speed Up Robust Features是继SIFT算法后有H Bay提出的一特征点提取算法，其灵感来自于SIFT，所以该算法的几个步骤和SIFT算法相似，但其速度是SIFT算法的多倍之多（基于hessian的快速计算方法），下面我们就来看看该算法实现的过程：（ps：本文纯属个人理解，如有错误望指正）1、初始化图像：将图像转变成32位单精度单通道图像2、得到图像积分图：积分图是为下面计算fast-hessian做准备3、hessian矩阵计算：采用近似计算，加快计算速度4、构建尺度空间：保持图片不变，增大高斯核的尺度5、找出关键点：利用hessian矩阵发现关键点，同时关键点 阅读全文

摘要：看了一周的SIFT，感觉到了该算法的强大，下面就将介绍下该算法的实现过程（主要参考lowe的论文）SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检测局部特征的算法，该算法通过求得一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，首先由lowe于99年提出，于04年对其进行了完善。主要应用：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。SIFT算法的特点有：1.SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、 阅读全文