OpenCv中实现了多种角点特征的提取方法,包括:Harris角点、ShiTomasi角点、亚像素级角点、SURF角点、Star关键点、FAST关键点、Lepetit关键点等等,包括Sobel算子、拉普拉斯算子、Canny算子、霍夫变换。 SIFT角点检测MSER区域检测-某个大侠写的
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HOG 特征提取的 SVM 行人检测,挺适合搞目标识别项目的你入门练练手。图像分成小单元后做梯度直方图,再按块归一化,拼成一个大特征向量交给 SVM 来分行人与非行人。整个流程清晰,代码也不复杂,调参数也有成就感。如果你还在找图像分类的实战项目,这个压缩包资源还挺值得一试的。
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设A为一个n阶矩阵,λ为A的m重特征值。若存在k个线性独立的特征向量与λ对应,则称λ为A的m重特征值,这些特征向量构成A的特征子空间。
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利用 OpenCV 和 VS2015 平台,基于 C++ 语言实现 Harris、LBP、SIFT 以及 SURF 等经典特征点提取算法。
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