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图像局部特征检测和描述:基于OpenCV源码分析的算法与实现

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标签: 图像处理

图像处理

opencv

opencv

在计算机视觉处理中,特征指的是能够解决某种特定任务的信息。图像□部特征在目标识别、目标跟踪、目标匹配、三维重建、图像检索等应用中发挥着重要的作用。它是近20年来在计算机视觉领域中研究的热点问题之一。

本书以OpenCV  2.4.9为研究工具,对其实现的所有新的特征检测和描述算法—Kitchen-Rosenfeld、Canny、Harris、Shi-Tomasi、FAST、MSER、MSCR、SIFT、SURF、BRISK、BRIEF、ORB、FREAK、CenSurE、SimpleBlob等,不仅详细分析了它们的原理和实现方法,还进行了详细的源码解析,并且给出了具体的程序实现范例,充分体现了理论与实践相结合的特点。

第  1章 Kitchen-Rosenfeld角点检测  1

1.1  原理分析  1

1.2  源码解析  1

1.3  应用实例  3

第  2章 Canny边缘检测  5

2.1  理论分析  5

2.2  源码解析  7

2.3  应用实例  13

第3章 Harris角点检测  16

3.1  理论分析  16

3.2  源码解析  18

3.3  应用实例  21

第4章 Shi-Tomasi角点检测  24

4.1  理论分析  24

4.2  源码解析  24

4.3  应用实例  29

第5章 SIFT方法  31

5.1  原理分析  31

5.2  源码解析  42

5.3  应用实例  59

第6章 MSER区域检测  63

6.1  原理分析  63

6.2  源码解析  66

6.3  应用实例  76

第7章 SURF方法  78

7.1  原理分析  78

7.2  源码解析  88

7.3  应用实例  108

第8章 FAST角点检测  112

8.1  原理分析  112

8.2  源码解析  113

8.3  应用实例  123

第9章 MSCR彩色图像区域检测  126

9.1  原理分析  126

9.2  源码解析  127

9.3  应用实例  139

第  10章 CenSurE检测方法  141

10.1  原理分析  141

10.2  源码解析  146

10.3  应用实例  156

第  11章 BRIEF描述符方法  158

11.1  原理分析  158

11.2  源码解析  160

11.3  应用实例  162

第  12章 BRISK方法  165

12.1  原理分析  165

12.2  源码解析  176

12.3  应用实例  220

第  13章 ORB方法  223

13.1  原理分析  223

13.2  源码解析  225

13.3  应用实例  238

第  14章 FREAK方法  242

14.1  原理分析  242

14.2  源码解析  245

14.3  应用实例  259

第  15章 SimpleBlob方法  261

15.1  原理分析  261

15.2  源码解析  264

15.3  应用实例  270

第  16章 密度特征检测  272

16.1  原理分析  272

16.2  源码解析  272

16.3  应用实例  273

附录A  Windows  7系统下OpenCV  2.4.9与  Visual  Studio  2012编译环境的配置  275

附录B  Windows  7系统下Qt  5.3.1与OpenCV  2.4.9编译环境的配置  280

参考文献  285

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