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- 课程介绍
- 课程大纲
适合人群：
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
你将会学到：
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学习；对于如何基于特征点提取解决实际问题产生自己的思路。
课程简介：
视觉是人类最为重要的感觉。随着科学技术和计算机计算的不断发展，主要解决视觉问题的图像处理系统得到了长足的发展，涌现出许多优秀的框架，OpenCV是其中的代表。
本课程是《学习OpenCV》系列课程的第3部分，之前已经有了《学习OpenCV初级》和《学习OpenCV中级》。由于之后的部分逐渐变得复杂，所以直接以课程分类好了。
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。
主要内容：
预期目的：
课程大纲-OpenCV特征点提取和运用视频课程
2
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。
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[30:52]开始学习3
寻找Harris、Shi-Tomasi和亚像素角点和FastHarris、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！
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[32:12]开始学习4
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
「仅限付费用户」点击下载“L4 SIFT特征原理简析(上）.zip”
[33:48]开始学习5
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
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[37:06]开始学习6
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？
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[29:46]开始学习7
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。
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[38:35]开始学习8
OpenCV用于特征点寻找的数据结构和PipeLineOpenCV用于特征点寻找的数据结构和PipeLine
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[31:59]开始学习12
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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[28:12]开始学习
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