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  • MATLAB特征点的检测与提取(1)

    千次阅读 2018-07-20 14:33:35
    MATLAB的Computer Vision System Toolbox™工具箱中,有FAST,Harris和Shi &...一般用于:1)用于定位图像拼接或三维重建的锚点。2)在不需要图像分割的情况下,紧凑地表示图像内容以进行检测或分...

    在MATLAB的Computer Vision System Toolbox™工具箱中,有FAST,Harris和Shi & Tomasi 角点检测子和SURF、MSER斑点检测子。这个工具箱还有SURF,FREAK,BRISK,LBP以及HOG描述子。

    局部点的检测和提取:

    一般用于:1)用于定位图像拼接或三维重建的锚点。2)在不需要图像分割的情况下,紧凑地表示图像内容以进行检测或分类。

    1,图像配准与拼接MATLAB案例

    第一步:加载需要拼接的图像;

    % Load images.
    buildingDir = fullfile(toolboxdir('vision'), 'visiondata', 'building');
    buildingScene = imageSet(buildingDir);
    
    % Display images to be stitched
    montage(buildingScene.ImageLocation)

    第二步:存储图像对;在I(n)和I(n-1)之间检测和匹配特征点;估计几何变换T(n),从I(n)映射到I(n-1);计算和转换映射I(n)成全景图像T(1)*...T(n-1)*T(n).

    % Read the first image from the image set.
    I = read(buildingScene, 1);
    
    % Initialize features for I(1)
    grayImage = rgb2gray(I);
    points = detectSURFFeatures(grayImage);
    [features, points] = extractFeatures(grayImage, points);
    
    % Initialize all the transforms to the identity matrix. Note that the
    % projective transform is used here because the building images are fairly
    % close to the camera. Had the scene been captured from a further distance,
    % an affine transform would suffice.
    tforms(buildingScene.Count) = projective2d(eye(3));
    
    % Iterate over remaining image pairs
    for n = 2:buildingScene.Count
    
        % Store points and features for I(n-1).
        pointsPrevious = points;
        featuresPrevious = features;
    
        % Read I(n).
        I = read(buildingScene, n);
    
        % Detect and extract SURF features for I(n).
        grayImage = rgb2gray(I);
        points = detectSURFFeatures(grayImage);
        [features, points] = extractFeatures(grayImage, points);
    
        % Find correspondences between I(n) and I(n-1).
        indexPairs = matchFeatures(features, featuresPrevious, 'Unique', true);
    
        matchedPoints = points(indexPairs(:,1), :);
        matchedPointsPrev = pointsPrevious(indexPairs(:,2), :);
    
        % Estimate the transformation between I(n) and I(n-1).
        tforms(n) = estimateGeometricTransform(matchedPoints, matchedPointsPrev,...
            'projective', 'Confidence', 99.9, 'MaxNumTrials', 2000);
    
        % Compute T(1) * ... * T(n-1) * T(n)
        tforms(n).T = tforms(n-1).T * tforms(n).T;
    end

    开始使用projective2d outputLimits 方法来找到每个变换的输出限制。然后,使用输出限制来自动找到大致位于场景中心的图像。

    imageSize = size(I);  % all the images are the same size
    % Compute the output limits  for each transform
    for i = 1:numel(tforms)
        [xlim(i,:), ylim(i,:)] = outputLimits(tforms(i), [1 imageSize(2)], [1 imageSize(1)]);
    end

    接下来,计算每个变换的平均极限X,并找到位于中心的图像。这里只使用限制X,因为场景是水平的。如果使用另一组图像,则可能需要使用X和Y限制来找到中心图像。

    avgXLim = mean(xlim, 2);
    
    [~, idx] = sort(avgXLim);
    
    centerIdx = floor((numel(tforms)+1)/2);
    
    centerImageIdx = idx(centerIdx);
    Tinv = invert(tforms(centerImageIdx));
    
    for i = 1:numel(tforms)
        tforms(i).T = Tinv.T * tforms(i).T;
    end

    第三步:初始化全景图像

    for i = 1:numel(tforms)
        [xlim(i,:), ylim(i,:)] = outputLimits(tforms(i), [1 imageSize(2)], [1 imageSize(1)]);
    end
    
    % Find the minimum and maximum output limits
    xMin = min([1; xlim(:)]);
    xMax = max([imageSize(2); xlim(:)]);
    
    yMin = min([1; ylim(:)]);
    yMax = max([imageSize(1); ylim(:)]);
    
    % Width and height of panorama.
    width  = round(xMax - xMin);
    height = round(yMax - yMin);
    
    % Initialize the "empty" panorama.
    panorama = zeros([height width 3], 'like', I);

    第四步:创造全景图像

    blender = vision.AlphaBlender('Operation', 'Binary mask', ...
        'MaskSource', 'Input port');
    
    % Create a 2-D spatial reference object defining the size of the panorama.
    xLimits = [xMin xMax];
    yLimits = [yMin yMax];
    panoramaView = imref2d([height width], xLimits, yLimits);
    
    % Create the panorama.
    for i = 1:buildingScene.Count
    
        I = read(buildingScene, i);
    
        % Transform I into the panorama.
        warpedImage = imwarp(I, tforms(i), 'OutputView', panoramaView);
    
        % Overlay the warpedImage onto the panorama.
        panorama = step(blender, panorama, warpedImage, warpedImage(:,:,1));
    end
    
    figure
    imshow(panorama)

     

    展开全文
  • 通过研究指纹中心点的特征,将指纹图像的点方向图以及直方图与Sobel算子结合,提出了一种新的指纹中心点定位方法,并在Matlab下进行仿真。实验证明,该算法编程简单,中心点的定位准确,具有较高的可行性。
  • 人脸特征点(Face Feature)定位

    千次阅读 2013-02-16 14:42:28
    人脸特征点(Face Feature)定位 ASM http://code.google.com/p/asmlibrary/http://code.google.com/p/asmlib-opencv/ AAM flandmark flandmark是一个开源的C库(与MATLAB的接口)实施面部的地标检测...

    人脸特征点(Face Feature)定位

          PDF andC source code

    展开全文
  • 如果我们可以把同空间点定位在另一张图像中,且已知该图像是从不同的位姿拍摄的,那么就可以确定这个空间点所在的另一条射线。最后,两条射线的相点就是空间点所在的位置一这个过程称为三角测量或者三维重构。本博客...

    Matlab机器视觉工具箱(MVTB)教程(3)——使用多幅图像

    前言

    单一视图的像素坐标只能把空间点约束在某一条射线上。如果我们可以把同空间点定位在另一张图像中,且已知该图像是从不同的位姿拍摄的,那么就可以确定这个空间点所在的另一条射线。最后,两条射线的相点就是空间点所在的位置一这个过程称为三角测量或者三维重构。本博客介绍使用视觉工具箱对多幅图像进行操作的方法。

    特征匹配

    特征匹配问题是在两幅不同视角的图像中找出对应于实际空间中同一点的像素坐标。示例如下。

    %读取本地图像
    im1 = iread( 'eiffel2-1.jpg', 'mono', 'double') ;
    im2 = iread( 'eiffel2-2.jpg', 'mono', 'double') ;
    %计算每一幅图像的SURF特征
    s1 = isurf (im1);
    s2 = isurf (im2 );
    %基于SURF描述符之间的距离来匹配两组SURF特征:
    m = s1.match(s2);
    m(1:5)
    figure(1);
    idisp({im1,im2});
    % 在两幅原始图像上叠加这些匹配的一个子集
    m.subset(100).plot('w');
    m2 = s1. match(s2, 'thresh', []);
    figure(2);
    

    特征匹配结果如下图所示。白色线把每一幅图像中的匹配特征连接起来,这些线展示出了一致的模式。把图像的一个单元数组传递给了函数idisp,因此它显示了一个水平方向拼接的单一图像。
    在这里插入图片描述

    稀疏立体匹配

    稀疏立体匹配问题是在两幅不同视角的图像中,基于特征匹配和相机内参,完成对场景的三维重构,并计算各特征点的深度。示例如下。

    %读取本地图像
    im1=iread('garden-l.jpg','double') ;
    im2=iread('garden-r.jpg','double') ;
    %寻找SURF特征
    s1 = isurf(im1) ;
    s2 = isurf (im2);
    m = s1.match(s2 )
    [F,r]= m.ransac(@fmatrix,1e-4,'verbose') ;
    cam = CentralCamera( 'image', im1);
    figure(1);
    %把一部分点的核线叠加显示在左侧图像上:
    cam.plot_epiline(F', m.inlier.subset(30).p2, 'r');
    figure(3);
    idisp(im1);
    figure(4);
    idisp(im2);
    %计算深度,需要先运行starup_rvc.com
    %基于已知的焦距长度、像素大小和图像尺寸创建一个CentralCamera对象
    cam = CentralCamera('image', im1, 'focal', 5.2e-3, ...
    'sensor', [7.18e-3,5.32e-3]);
    %本质矩阵通过把相机内在参数作用到基本矩阵来获得
     E=cam.E(F)
     %对本质矩阵进行分解来确定相机运动
    sol = cam.invE(E, [0,0,10]');
    [R,t] = tr2rt(sol) ;
    tr2rpy(R,'deg')
    t=0.3*t/t(1);
    %得到一齐次变换形式表示的相机2相对于相机1的相对位姿
    T=rt2tr(R,t);
    %来自相机1的射线
    r1 = cam.ray(m(1) .p1)
    %来自相机2的射线
    r2 = cam.move(T) .ray(m(1).p2)
    %计算这两条射线相交点
     [x,e] = r1.intersect(r2) ;
     %从内点集合中选择一个有20个对应点的子集,并绘制
    m2 = m.inlier.subset(20) ;
    r1=cam.ray(m2.p1);
    r2 = cam. move(T).ray( m2.p2 );
    %求相交点,P是代表最近点的一个矩阵,每一列是一个点,且最后一行是深度坐标:
    [P,e] = r1.intersect(r2) ;
    z=P(3,:);%取深度坐标:
    figure(2);
    %在庭院的图像上叠加到每一个点的距离,即深度坐标
    idisp(im1)
    plot_point (m.inlier.subset(20).p1,'w*','textcolor', 'w', ...
    'printf',{'%.1f',z});
    

    如下如为把一部分点的核线叠加显示在左侧图像(左视角的图像)上的结果。在这里,核线几乎是水平的,且互相平行,这与相机单纯在x方向上的平移运动是一致的。
    在这里插入图片描述

    三维重构结果如图下图所示,特征点处标注着计算的深度。
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 〔此篇介绍Harris角检测算法〕作者|zhangJA来源 |程序算法实验室Harris角检测算法是一个对图像的角检测,通常在计算机视觉算法中用于提取角并推断图像特征。它是由Chris Harris和Mike Stephens在1988年对...

    〔此篇介绍Harris角点检测算法〕

    作者 | zhangJA来源 | 程序算法实验室

    Harris角点检测算法是一个对图像的角点检测,通常在计算机视觉算法中用于提取角点推断图像特征。它是由Chris Harris和Mike Stephens在1988年对Moravec的转角检测算法进行改进后提出的。

    Harris角点检测算法可以计算角度的变化,实现定位;实现图像匹配;

    1:原理

    原理概述:

    Harris角点检测算法的基本思想:使用一个固定窗口在图像上进行任意方向上的滑动,比较滑动前滑动后两种情况,窗口中的像素灰度变化程度,如果存在任意方向上的滑动,都有着较大灰度变化,那么我们可以认为该窗口中存在角点

    如下图:part1为平坦区域-任意方向移动,无灰度变换;part2为边缘-沿着边缘方向移动,无灰度变化;part3为角点-沿任意方向移动,明显有灰度变化。

    cdd2be4f4e6a846968292fb6bc1f200d.png

    数学描述:

    ①当窗口发生[u,v]移动时,那么滑动前滑动后对应的窗口中的像素点灰度变化描述如下: 

    $E(u,v)=\sum_{x,y\in W}w(x,y)[I(x+u,y+v)-I(x,y)]^2 \tag{1}$

    3155ef3d7f1f0e89bd19f3cc4cce67c9.png

    • [u,v]是窗口W的偏移量;

    • (x,y)是窗口W所对应的像素坐标位置,窗口有多大,就有多少个位置;

    • I(x,y) 是像素坐标位置(x,y)的图像灰度值;

    • I(x+u,y+v)是像素坐标位置(x+u,y+v)的图像灰度值;

    • w(x,y) 是窗口函数,最简单情形就是窗口W内的所有像素所对应的w权重系数均为1;

    根据上述表达式,当窗口在平坦区域上移动,显然灰度不会发生什么变换,E(u,v)=0;如果窗口处在纹理比较丰富的区域上滑动,那么灰度变化会很大。算法最终思想就是计算灰度发生较大变化时所对应的位置,此处的变化大小是指任意方向上的滑动,并非单一个方向。

    ②由泰勒一阶展开公式对\tag{1}

    $f(x+u,y+v)\approx f(x,y)+uf_x(x,y)+vf_y(x,y) \tag{2}$

    f69829f2eec214f1fc79214c5b891fda.png

    代入①得

    $E(u,v)=\sum_{x,y\in W}w(x,y)[I(x+u,y+v)-I(x,y)]^2\approx\sum_{x,y\in W}w(x,y)[I(x,y)+uI_x+vI_y-I(x,y)]^2$

    92d25b5923020b5af20ebc1a4c587cf1.png

    $=\sum_{x,y\in W}w(x,y)[u^2I_x^2+2uvI_xI_y+v^2I_y^2]=\sum_{x,y\in W}w(x,y)\begin{bmatrix} u&v \end{bmatrix}\begin{bmatrix} I_x^2&I_xI_y \\ I_xI_y&&I_y^2 \end{bmatrix}\begin{bmatrix} u\\v  \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} u&v \end{bmatrix}(\sum_{x,y\in W}w(x,y)\begin{bmatrix} I_x^2&&I_xI_y \\ I_xI_y&&I_y^2 \end{bmatrix})\begin{bmatrix} u\\v  \end{bmatrix} \tag{3}$

    10c2f85ccc673bddd34852f592c7b7d6.png

    ③令[60d3c9fcfd0067c02e08020a4032a6d5.png]=M,即

    $\sum_{x,y\in W}w(x,y)\begin{bmatrix} I_x^2&&I_xI_y \\ I_xI_y&&I_y^2 \end{bmatrix}=M \tag{4}$

    74ea6ec1479f718cbcc343d62b92c875.png

    整理得出矩阵表达形式:

    $E(u,v)\approx  \begin{bmatrix} u&v  \end{bmatrix}M\begin{bmatrix} u\\v  \end{bmatrix}\tag{5}$

    1e9f51067fa45bd0705ac12cd4864bcc.png

    • M是梯度协方差矩阵\tag{4}

    • \tag{4}Ix ,Iy分别为窗口内像素点(x,y)x方向上和y方向上的梯度值;

    ④令\tag{5}中梯度协方差矩阵:

    6cc333491d86ed791dba18440f5dc409.png

    代入\tag{5}得:

    $E(u,v)\approx Au^2+2Cuv+Bv^2 \tag{6}

    d17ee3f5511313896cb2315e0b4256a1.png

    其中:

    72a67cfc19d354cca8a2fa3082594122.png

    以上\tag{6}式为椭圆函数,其长宽M的特征值λ1,λ2决定,(椭圆的长短轴正是矩阵M特征值平方根的倒数),椭圆的方向是由M的特征向量决定的,椭圆方程为:

    $\begin{bmatrix} u&v  \end{bmatrix}M\begin{bmatrix} u\\v  \end{bmatrix}=1 \tag{7}$

    c76587b4ad9dffeaafb45bf4d523307d.png

    ⑤Harris角点评价系数:

    $R=det(M)-k(trace(M))^2 \tag{8}$

    07fd6bfc71f4830950e8bf267624866c.png

    • det(M)=λ1λ2

    • trace(M)=λ1+λ2

    • k是指定值(经验值需要实验确定大小,通常0.04~0.06)

    ⑥特征向量评价系数:

    $R=\lambda_1\lambda_2-k(\lambda_1+\lambda_2)^2 \tag{9}$

    71baf57ae8d3d28b37559ce5e1daab5c.png

    ⑦根据M的两个特征向量λ1λ2的大小对图像点进行分类:平坦边缘角点 如果λ1λ2都很小,图像窗口在所有方向上移动都无明显灰度变化则为平坦区域;如果λ1λ2都很大,图像窗口在所有方向上移动都产生明显灰度变化则为角点区域

    a7d983ce5b405cd1cb782a358b9161db.png

    ⑧如何度量角点 :从\tag{8}\tag{9}可以看出:R只与M的特征值有关;R为大数值正数即角点;R为大数值负数即边缘;R为小数值即平坦区域,如图:

    67d74eb662eaa662dc4a69cee161e0cb.png

    2:步骤

    1. 计算图像I(x,y)在x,y两个方向的梯度Ix,Iy;

      3be626abf9ccd641ac5aac9da1336835.png

    2. 计算图像两个方向梯度的乘积(点乘);

      d58ba5a58afdc21f547ec98ff38db968.png

    3. 使用高斯函数对(Ix)^2、(Iy)^2IxIy进行高斯加权(取σ=2,ksize=3),计算中心点(x,y)在窗口W对应的矩阵M;

      d231368ccc5763a4a49d6c878e9ce853.png

    4. 计算每个像素点(x,y)处的Harris响应值R;

      1e59b04d3c9a372eb55befea47338d2c.png

    5. 过滤大于某阈值t的R值;

    9cea125c11f01ba96fbf5111a09a04c0.png

    3:函数介绍

    ①检测Harris角点函数:

    void cv::cornerHarris(InputArray src,OutputArray dst,int blockSize,int ksize,double k,int borderType=BORDER_DEFAULT)

    • src:待检测Harris角点的输入图像,图像必须是CV_8U或者CV_32F的单通道灰度图像;

    • dst:存放Harris评价系数的R矩阵,数据类型为CV_32F的单通道图像,与输入图像具有相同的尺寸;

    • blockSize邻域大小

    • ksize:Sobel算子的半径,用于得到梯度信息;

    • k:计算Harris评价系数R的权重系数;

    • borderType:像素外推算法标志;

    ②绘制Harris角点函数:

    void cv::drawKeypoints(InoutArray image,const std::vector & keypoints,InputOutputArray outImage,const Scalar & color=Scalar::all(-1),DrawMatchesFlags flags=DrawMatchesFlags::DEFAULT)

    综上,即使原论文大神Chris Harris、Mike Stephens对角点展开了全新的认,以及利用数学工具对此进行脑洞操作,看似眼花缭乱,但是,OpenCV将此算法封装成类,可直接使用即可

    4:代码实现

    代码如下:

    #include
    #include
    using namespace cv;
    using namespace std;
    int main()
    {
        Mat TianTian=imread("/home/zja/Pictures/TianTian.jpg");
        if(TianTian.empty())
        {
            cout<        return -1;
        }
        Mat gray;
        cvtColor(TianTian,gray,COLOR_BGR2GRAY);
        Mat harris;
        int blockSize=2;//邻域半径
        int apertureSize=3;
        cornerHarris(gray,harris,blockSize,apertureSize,0.04);
        Mat harris_n;
        normalize(harris,harris_n,0,255,NORM_MINMAX);
        convertScaleAbs(harris_n,harris_n);
        vector keyPoints;
        for(int row=0;row    {
            for(int col=0;col        {
                int R=harris_n.at(row,col);
                if(R>125)
                {
                    //向角点存入KeyPoint中
                    KeyPoint keyPoint;
                    keyPoint.pt.x=row;
                    keyPoint.pt.y=col;
                    keyPoints.push_back(keyPoint);
                }
            }
        }
        drawKeypoints(TianTian,keyPoints,TianTian);
        imshow("系数矩阵",harris_n);
        imshow("Harris角点",TianTian);
    waitKey(0);
    return 0;
    }

    5:运行效果

    运行结果如下:

    cac0801fc64a56c1ea0d05a054794de4.png

    特征角点被以不同颜色的圈圈出,如下图示:

    172df0595919c3c1aee649c9fa38cb1d.png

    参考资料

    1.    OpenCV-Harris Corner Detection
      https://docs.opencv.org/master/dc/d0d/tutorial_py_features_harris.html
    2. wiki/Harris_Corner_Detectorhttps://en.wikipedia.org/wiki/Harris_Corner_Detector
    3. 角点检测----Harrishttps://zhuanlan.zhihu.com/p/87376934

    Attention!下期预告-):- 

    -----------------------------------〔Harris改进算法:Shi-Tomas角点检测〕


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  • 第四部分“计算机视觉”(第10章至第14章)包括光照与色彩,图像形成和处理技术,图像特征提取,以及基于多幅图像的立体视觉技术;第五部分“机器人学、 视学与控制”(第15章和第16章)分别讨论基于位置和基于图像...
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  • 第四部分“计算机视觉”(第10章至第14章)包括光照与色彩,图像形成和处理技术,图像特征提取,以及基于多幅图像的立体视觉技术;第五部分“机器人学、 视学与控制”(第15章和第16章)分别讨论基于位置和基于图像...
  • 第四部分“计算机视觉”(第10章至第14章)包括光照与色彩,图像形成和处理技术,图像特征提取,以及基于多幅图像的立体视觉技术;第五部分“机器人学、 视学与控制”(第15章和第16章)分别讨论基于位置和基于图像...
  • 第四部分“计算机视觉”(第10章至第14章)包括光照与色彩,图像形成和处理技术,图像特征提取,以及基于多幅图像的立体视觉技术;第五部分“机器人学、 视学与控制”(第15章和第16章)分别讨论基于位置和基于图像...
  • 边缘算子: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...
  • 图像处理学习笔记1.0

    2020-03-19 16:35:09
    大噶猴,我是近期才接触图像处理的2020毕业生,我的毕设任务是图片特征定位+图像分割+二维到三维逆投影重建,工具为matlab。 由于新冠病毒太猖狂了,我只能在家里做毕设,没办法,家里的诱惑实在是太多了,一不小心...
  • 第 16 章 基于 Hu 不变矩的图像检索技术 第 17 章 基于 Harris 的角点特征检测 第 18 章 基于 GUI 搭建通用视频处理工具 第 19 章 基于语音识别的信号灯图像模拟控制技术 第 20 章 基于帧间差法进行视频目标检测 第 ...
  • 本课程大作业内容是使用自己的手机或相机,对同一个场景,分别在三个角度拍摄三张图像,最终获得三张图像拍摄时的姿态和位置,以及图像特征点的三维坐标信息,并评估和验证所实现算法的正确性和精度性能。...
  • 设计了无标定视觉伺服的仿人智能控制器,仿真完成了...选取特征作为双目视觉图像特征,设计了视觉特征模型与多模态视觉伺服控制器,并在Matlab平台下设计了五自由度运动空间的视觉定位仿真实验,验证了方法的有效性。
  • 人脸轮廓边缘检测

    2019-01-24 20:05:09
    人脸轮廓边缘检测 边缘是图像的最重要的特征,。边缘是指周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合。边缘检测主要是灰度变化...在Matlab图像处理工具箱中,提供了edge函数利用以上算子来检测灰度图像的边缘。
  • [VLFeat]Dense Sift的C源码学习

    千次阅读 2015-06-24 15:28:48
    VLFeat是一个很好用的开源库,其中实现了计算机视觉常用的算法,使用的语言是C和matlab。 ...在官网下载最新版本后,在matlab中添加路径即可。...关键点定位;关键点方向赋值;生成描述子。 这里产生的s
  • 基于直线特征的slam机器人定位算法实现和优化 SLAM工具箱,很多有价值的SLAM算法 EKF-SLAM算法对运动机器人和周围环境进行同步定位和环境识别仿真 SLAM using Monocular Vision RT-SLAM机器人摄像头定位,运用多种...
  • 对于处理好的图像,分析不同像素分布与边缘的相应变化范围,这样就可以确定字符的大致位置,由此分割出胶片的矩形区域;使用二进制编码方法对矩形区域进行处理后,使用相应的阈值将其分割成一个字符,将提取的训练...
  • 第四部分“计算机视觉”(第10章至第14章)包括光照与色彩,图像形成和处理技术,图像特征提取,以及基于多幅图像的立体视觉技术;第五部分“机器人学、 视学与控制”(第15章和第16章)分别讨论基于位置和基于图像...
  • ccv视频识别源码

    2018-07-19 12:09:54
    比如对静态物体(如人脸)的快速检测算法、对某些不容易定位物体(如猫)的准确检测算法、艺术文本的检测算法、长期目标的跟踪算法和特征点检测算法。 对计算机视觉社区,并不缺少好的算法,但缺少精准的实现。多年...
  • 15、遥感特征目标提取与遥感图像数据挖掘或matlab进行遥感图像影像处理 主讲人:GIS硕士、南京路川公司专业技术开发工程师 16、ENVE+IDL的二次开发与三维可视化编程开发或水文模型与水文遥感应用 主讲人:GIS硕士、...

空空如也

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