浮沉沉浮

摘要： 介绍官网：https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_feature2d/py_sift_intro/py_sift_intro.html 在极值点的精确定位后，还需要为找到的特征点进行方向匹配； 特征点方向分配： 可参考：SIFT算法详 阅读全文

摘要： 在SIFT解析（一）建立高斯金字塔中，我们得到了高斯差分金字塔； 检测DOG尺度空间极值点 SIFT关键点是由DOG空间的局部极值点组成的.以中心点进行3X3X3的相邻点比较,检测其是否是图像域和尺度域的相邻点的极大值或极小值. （1）为了确保不是噪声我们先进型阈值二值化； n和S一样，你想提取多少 阅读全文

摘要： 高斯金字塔是SIFT特征提取的第一步，之后特征空间中极值点的确定，都是基于高斯金字塔，因此SIFT特征学习的第一步是如何建立的高斯金字塔。 八度(octave) 简单地说八度就是在特定尺寸(长宽)下，经不同高斯核模糊的图像的集合。八度的集合是高斯金字塔。 为什么要构建高斯金字塔： 整个高斯金字塔，或 阅读全文

摘要： 图像金字塔 图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越小，分 阅读全文

摘要： "模糊"的算法有很多种，其中有一种叫做"高斯模糊"（Gaussian Blur）。它将正态分布（又名"高斯分布"）用于图像处理。 所谓"模糊"，可以理解成每一个像素都取周边像素的平均值。 正态分布 正态分布中，越接近中心点，取值越大，越远离中心，取值越小。计算平均值的时候，我们只需要将"中心点"作为 阅读全文

摘要： 在暑假的学习中，我简单的学习了一下阈值处理以及其实现，可见博客： 阈值处理 阈值处理——实例分析 之前看绿皮书觉得里面讲的虽然很好，但是就是不是很懂，经过一段时间的学习后，在反过来看绿皮书，才觉得是真的写的好； 一张图片分为前景和后景，我们感兴趣的一般是前景，所以我们一般使用阈值将前景和后景分割开来 阅读全文

摘要： 1、Matlab自带排序函数sort用法 [Y,I] = sort(X,DIM,MODE) sort函数默认Mode为'ascend'为升序，sort(X,'descend')为降序排列。 sort(X)若X是矩阵，默认对X的各列进行升序排列 sort(X,dim) dim=1时等效sort(X) 阅读全文

摘要： Hough变换检测圆（附:MATLAB程序） 阅读全文

摘要： 今天做图像处理时，看到一个矩阵的处理，简要谈谈下面几段代码： 首先是介绍矩阵（说明：在matlab中无是数组还是矩阵都是按列来存储的） 首先是一些特殊矩阵的建立 zeros(m,n)%建立全0矩阵 ones(m,n)%建立全1矩阵 eye(m,n)%建立对角线全为1 的矩阵 rand(m,n)%(0 阅读全文

摘要： 在学习：使用OpenCV2.x计算图像的水平和垂直积分投影中，有下图一种代码： 对比上面两个代码对于同一张图片求得的结果会发现不同； 为什么会出现这个原因呢？不知道为啥这样初始化？ 首先查看一下图片深度 在了解一下8位, 16位，24位，32位图片显示原理及对比 以及这段代码的意思：c++学习之ne 阅读全文