OpenCV特征点提取和运用视频课程

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OpenCV特征点提取和运用视频课程

适用人群: 在学本科生与研究生,图像处理工作者,对图像处理感兴趣者

共12课时 共5小时39分钟 更新时间:2017-11-14

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    专题1 | 学习OpenCV图像处理系列视频专题

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课程介绍

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学习资料

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课程目标
本门课程主要讲述特征点是什么?有什么作用?在OpenCV中和在实际项目中如何获得特征点?如果运用特征点解决实际问题。 希望达到的结果是:使得学习者对于主流特征提取算法和模型有一定认识;对于如何在OpenCV中使用这些方法熟练掌握;对于如何基于特征点提取解决实际问题产生自己的思路。
适用人群
在学本科生与研究生,图像处理工作者,对图像处理感兴趣者
课程简介
  • 综述

    课程综述,讲解课程运行的环境,需要的基础,有哪些内容,达到什么目的等

  • 特征点的基本概念和如何找到它们

    我们一直说寻找“特征点”,但是实际上在我和网友的交互中,许多网友对于“特征点”的基本概念还很模糊;首先我们需要补齐这块基本的图像处理概念。

  • 寻找Harris、Shi-Tomasi和亚像素角点和Fast

    Harris、Shi-Tomasi和亚像素角点都是角点,隶属于特征点这个大类(特征点可以分为边缘、角点、斑点)。我们简单讲解一下原理,并且分析异同。Feature2D(检测器部分)接口的最简单的实施,对于后面的知识学习起到基础支持的作用!

  • SIFT特征原理简析(下)

    SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)是一种具有尺度不变性和光照不变性的特征描述子,也同时是一套特征提取的理论,首次由D. G. Lowe于2004年以《Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints[J]》发表于IJCV中。开源算法库OpenCV中进行了实现、扩展和使用

  • SIFT特征原理简析(上)

    SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)是一种具有尺度不变性和光照不变性的特征描述子,也同时是一套特征提取的理论,首次由D. G. Lowe于2004年以《Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints[J]》发表于IJCV中。开源算法库OpenCV中进行了实现、扩展和使用

  • sift在OpenCV中的调用和具体实现

    前面我们对SIFT算法的流程进行简要研究,那么在OpenCV中,SIFT是如何被调用的?又是如何被实现出来的了?特别是到了3.0以后,OpenCV对特征点提取这个方面进行了系统重构,那么整个代码结构变成了什么模样?

  • surf特征点提取的原理和运用

    SURF(Speeded-Up Robust Features)SURF在可重复性、鉴别性和鲁棒性方面都接近甚至超过了以往的方案,同时计算和比较的速度更快。

  • OpenCV用于特征点寻找的数据结构和PipeLine

    OpenCV用于特征点寻找的数据结构和PipeLine

  • BRIEF和BRISK

    BRIEF和BRISK

  • FREAK特征点提取算法的原理和使用

    FREAK特征点提取算法的原理和使用

  • 特征提取的综合实验(多种角度比较SIFT、SURF、BRIS

    特征提取的综合实验(多种角度比较SIFT、SURF、BRISK、ORB算法)

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