8.2 特征描述子

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了8.2 特征描述子相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

8.1 尺度空间

图像特征中尺寸空间的相关理论基础。

8.1.1尺度与旋转不变性

局部不变性:尺度不变性(视觉远近与目标认知分析无关)和旋转不变性(旋转操作与目标认知分析无关)

8.2 特征描述子

特征描述

目标特征分析:关键点检测与关键点提取

8.2.1 SIFT特征

关键点检测和描述算法

优点:旋转、尺度、平移、视角及亮度不变性;对参数调整鲁棒性好(根据场景调整适宜特征点数量)

该算法对图像局部特征点提取包括4个步骤:疑似关键点检测、去除伪关键点、关键点梯度与方向匹配及特征向量生成

SIFT特征检测及匹配:

https://blog.csdn.net/u010847519/article/details/72716575

https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52578732

OpenCV学习笔记】三十七、特征检测与匹配(二)——SIFT特征点匹配

https://blog.csdn.net/abc8730866/article/details/70146826

Opencv3.1.0+opencv_contrib配置及使用SIFT测试

https://blog.csdn.net/nnnnnnnnnnnny/article/details/52182091

OpenCV学习笔记(八)—— OpenCV 3.1.0 + opencv_contrib编译(Windows)

https://blog.csdn.net/linshuhe1/article/details/51221015

8.2.2 SURF(speeded up robust features)特征

SURF特征检测及匹配

对经典SIFT特征进行改进。不借助硬件加速或专门图像处理器达到实时性!

SURF算法鲁棒性好且时间复杂度低。不仅保持SIFT尺度不变性和旋转不变性,而且对光照变化和仿射变换同样具有很强的鲁棒性。

https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/7401523.html

8.2.3 ORB特征

该特征基于FAST角点特征点检测与描述技术

运行时间远远优于SIFT和SURF,用于实时特征检测

ORB算法比SIFT算法快100倍,比SURF算法快10倍。在计算机视觉领域有种说法,ORB算法的综合性能在各种测评里较其他特征提取算法是最好的。

尺度和旋转不变性,ORB没有解决尺度不变性

1、方向FAST特征点检测

2、BRIEF特征描述

ORB特征检测与匹配

 

以上是关于8.2 特征描述子的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

[ Datawhale ] 计算机视觉下 —— HOG特征描述算子

深度学习

点云配准 7-特征描述子

是否可以让子特征从另一个特征继承类参数?

opencv AKAZE 局部特征匹配算法

点云配准 7-特征描述子