OpenCV实现中的SIFT方向

SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种用于图像特征提取和匹配的算法。它能够在不同尺度和旋转角度下提取出稳定的特征点，并且对于光照变化和视角变化具有一定的鲁棒性。

SIFT算法的主要步骤包括尺度空间极值检测、关键点定位、方向分配、关键点描述和特征点匹配。

尺度空间极值检测：通过在不同尺度下使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，然后计算图像的高斯差分，找到尺度空间中的极值点。
关键点定位：在尺度空间极值点的基础上，通过对极值点周围的像素进行拟合，剔除低对比度和边缘响应较强的点，得到稳定的关键点。
方向分配：为每个关键点分配主方向，以提高特征点的鲁棒性。通过计算关键点周围像素的梯度方向直方图，选择主方向作为关键点的方向。
关键点描述：使用关键点周围的图像区域计算特征描述子，描述子包括关键点的尺度、方向以及局部图像的梯度信息。通常使用128维的向量表示描述子。
特征点匹配：通过计算不同图像的特征点描述子之间的距离，使用比值测试或最近邻算法进行特征点匹配。

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法实现。在OpenCV中，可以使用SIFT算法实现图像特征提取和匹配。

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CVPR 2020｜打脸SOTA！不能忍，谷歌发起图像匹配挑战赛

号称SOTA的论文有时连20年前的技术还不如呢！请看下面的图像匹配结果： ? 左侧为CVPR 2019 SOTA 局部特征描述子D2-Net算法 + RANSAC（OpenCV中的实现）的结果。...所以谷歌在CVPR 2020 发起了这次图像匹配挑战赛，该比赛提供的数据集超过2.5万幅图像，包含精确的姿态和方向标注。 ?...DoG即SIFT中的检测子，HardNet为NIPS 2017 的基于深度学习的局部特征描述子技术。 ? 在多视角图像匹配测试中，引入了多个度量标准。...这也是本次大赛的重要看点。值得一提的是，算法是算法，实现是实现！即使同样实现的是SIFT算法中的DoG关键点检测，OpenCV 和 VLFeat 也有相当的差距，请看下图： ?...VLFeat中的DoG比OpenCV好了不止一点点。 So，这就有点乱了！总之，这是一个很有意义、很有价值、很有看头、很值得参加的比赛。

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OpenCV特征点检测------ORB特征

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OpenCV特征点检测——ORB特征

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opencv︱opencv中实现行人检测：HOG+SVM（二）

接：opencv︱HOG描述符介绍+opencv中HOG函数介绍（一）相关博文：Recorder︱图像特征检测及提取算法、基本属性、匹配方法转载于：Opencv HOG行人检测...源码分析(一)和HOG：从理论到OpenCV实践 HOG+SVM是传统计算机视觉中的经典组合模型。...对每一个cell,算出每一点的梯度方向和模，按梯度方向增加对应bin的值，最终综合N个cell的梯度直方图形成一个高维描述子向量。实际实现的时候会有各种插值。...---- 二、opencv实现的code #include #include #include...，这个getDefaultPeopleDetector是默认模型，这个模型数据在OpenCV源码中是一堆常量数字，这些数字是通过原作者提供的行人样本INRIAPerson.tar训练得到的。

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