FAST (全稱Features from accelerated segment test)是一種用于角點(diǎn)檢測(cè)的算法,該算法的原理是取圖像中檢測(cè)點(diǎn),以該點(diǎn)為圓心的周圍鄰域內(nèi)像素點(diǎn)判斷檢測(cè)點(diǎn)是否為角點(diǎn),通俗的講就是若一個(gè)像素周圍有一定數(shù)量的像素與該點(diǎn)像素值不同,則認(rèn)為其為角點(diǎn)。 查看全文>>
人工智能技術(shù)資訊2021-07-27 |傳智教育 |Fast算法原理
在OpenCV中我們要獲取一個(gè)視頻,需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)VideoCapture對(duì)象,指定你要讀取的視頻文件: 查看全文>>
人工智能技術(shù)資訊2021-07-27 |傳智教育 |open cv視頻讀寫教程
meanshift算法的原理很簡(jiǎn)單。假設(shè)你有一堆點(diǎn)集,還有一個(gè)小的窗口,這個(gè)窗口可能是圓形的,現(xiàn)在你可能要移動(dòng)這個(gè)窗口到點(diǎn)集密度最大的區(qū)域當(dāng)中。 查看全文>>
人工智能技術(shù)資訊2021-07-27 |傳智教育 |meanshift算法原理
數(shù)組在進(jìn)行矢量化運(yùn)算時(shí),要求數(shù)組的形狀是相等的。當(dāng)形狀不相等的數(shù)組執(zhí)行算術(shù)運(yùn)算的時(shí)候,就會(huì)出現(xiàn)廣播機(jī)制,該機(jī)制會(huì)對(duì)數(shù)組進(jìn)行擴(kuò)展,使數(shù)組的shape屬性值一樣,這樣,就可以進(jìn)行矢量化運(yùn)算了。 查看全文>>
人工智能技術(shù)資訊2021-06-11 |傳智教育 |Numpy數(shù)組操作教程
下面我們來介紹一種計(jì)算機(jī)視覺的算法,尺度不變特征轉(zhuǎn)換即SIFT (Scale-invariant feature transform)。它用來偵測(cè)與描述影像中的局部性特征,它在空間尺度中尋找極值點(diǎn),并提取出其位置、尺度、旋轉(zhuǎn)不變量,此算法由 David Lowe在1999年所發(fā)表,2004年完善總結(jié)。應(yīng)用范圍包含物體辨識(shí)、機(jī)器人地圖感知與導(dǎo)航、影像縫合、3D模型建立、手勢(shì)辨識(shí)、影像追蹤和動(dòng)作比對(duì)等領(lǐng)域 查看全文>>
人工智能技術(shù)資訊2021-06-03 |傳智教育 |計(jì)算機(jī)視覺的算法SIFT,SIFT原理
Shi-Tomasi算法是對(duì)Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法的改進(jìn),一般會(huì)比Harris算法得到更好的角點(diǎn)。Harris 算法的角點(diǎn)響應(yīng)函數(shù)是將矩陣 M 的行列式值與 M 的跡相減,利用差值判斷是否為角點(diǎn)。后來Shi 和Tomasi 提出改進(jìn)的方法是,若矩陣M的兩個(gè)特征值中較小的一個(gè)大于閾值,則認(rèn)為他是角點(diǎn),即: 查看全文>>
人工智能技術(shù)資訊2021-06-03 |傳智教育 |Shi-Tomasi角點(diǎn)檢測(cè)原理
Harris角點(diǎn)檢測(cè)的思想是通過圖像的局部的小窗口觀察圖像,角點(diǎn)的特征是窗口沿任意方向移動(dòng)都會(huì)導(dǎo)致圖像灰度的明顯變化,如下圖所示: 查看全文>>
人工智能技術(shù)資訊2021-06-03 |傳智教育 |Harris角點(diǎn)檢測(cè)
在拼圖時(shí),我們要尋找一些唯一的特征,這些特征要適于被跟蹤,容易被比較。我們?cè)谝桓眻D像中搜索這樣的特征,找到它們,而且也能在其他圖像中找到這些特征,然后再把它們拼接到一起。我們的這些能力都是天生的。 那這些特征是什么呢?我們希望這些特征也能被計(jì)算機(jī)理解。 查看全文>>
人工智能技術(shù)資訊2021-06-03 |傳智教育 |圖像角點(diǎn)特征
北京校區(qū)