Opencv（C++）学习系列---特征点检测和匹配
关于特征检测和匹配的具体原理会在后续的文章中具体讲解，本文主要介绍Opencv实现的简单过程： 第一步：定义特征检测器（SIFT,SURF,ORB等）。 第二步：对图像中特征点进行检测，并将特征点存储在Keypoints中。 第三步：提取特征点的描述信息。 第四步：定义特征匹配器（特征匹配的方法主要...
Opencv（C++）系列学习---SIFT、SURF、ORB算子特征检测
对于特征检测和描述子的运行原理本文先不做具体介绍，在后续的更新中会依次详细解释。本文主要介绍常用三种特征检测算法的参数信息和简单应用。 1.SIFT、SURF、ORB三种算子的参数介绍 【1】SIFT算子定义介绍 ...
C++ 面向对象特征4 多态（Polymorphism）
1、对多态的理解同一对象可以有多重层级递进身份在不同的场合中，被外界所关注的是不同的身份，但本质和应有的行为并不会因外界眼光而改变。比如说我自己 kali-Myon（一个实体）生物学家会认为我（该实体）是人类 ；教育局认为我是一名学生；西南科技大学认为我是一名大学生。但我目前在做什么呢...
C++ 面向对象三大特征
一、封装目的：隐藏实现细节；模块化特性：1） 访问权限：public 所有protected 子类private 自己（友元类也可以访问）2）属性3）方法二、继承目的：无需修改原有类，实现功能的拓展特性1）权限继承（...
C++/Yolov8人体特征识别 广场室内 人数统计
程序示例精选C++/Yolov8人体特征识别 广场室内 人数统计如需安装运行环境或远程调试，可点击右边博主头像或昵称进入个人主页查看博主联系方式，由专业技术人员远程协助！前言这篇博客针对<<C++/Yolov8人体特征识别 广场室内 人数统计>>编写代码，代码整洁，规则&am...
《Visual C++数字图像模式识别技术详解（第2版）》一3.5 纹理特征
3.5 纹理特征纹理特征是图像分析中的重要特征，因此成为模式识别中用来辨别图像区域的重要依据，它在图像的分类识别中得到了广泛的应用。纹理特征是一种不依赖于颜色或亮度的、反映图像中同质现象的重要特征，是所有物体表面共有的内在特性，包含了物体表面结构组织排列的重要信息以及与周围环境的联系。纹理的分析识别...
《Visual C++数字图像模式识别技术详解（第2版）》一3.4 形状特征
3.4 形状特征 物体的形状特征也是物体的一个重要模式特征，本节将介绍对物体形状的描述及其计算方法。 3.4.1 多边形描述 一个图像区域边界可以用多边形来近似表示。对于一个闭合的曲线，当多边形的边数与边界中顶点数相等时，边界中的每对点都定义了多边形中的一个边，在这种情况下，以上近似是精确的。在实际...
《Visual C++数字图像模式识别技术详解（第2版）》一3.3 几何特征
3.3 几何特征 图像的几何特征在图像分析中起着十分重要的作用，在许多图像应用系统中，经常使用区域的一些几何特征，如大小、位置和方向，来确定物体的位置并识别它们。为了特征提取方便，在提取图像的几何特征之前，需对图像进行二值化处理，即处理成只有0和1两种值的黑白图像。又由于二值图像便于获取、存取和处理...
《Visual C++数字图像模式识别技术详解（第2版）》一3.2 幅值特征
3.2 幅值特征 图像的统计特征只反映了图像整体的像素灰度分布特性，并没有反映不同灰度像素在图像中的位置分布信息，而图像的幅值特征则可以反映这些特性。图像的幅值特征主要包括两个，分别是矩特征和投影特征。1．矩由于图像幅值的分布是与空间相关的，因此对幅值与空间综合考虑得到的是相应的矩运算。对于一个M×...
《Visual C++数字图像模式识别技术详解（第2版）》一3.1 统计特征
3.1 统计特征 图像的统计特征只针对灰度图像，可以直观地描述图像中像素的灰度值分布情况。图像灰度的一阶概率分布定义如下： （3-1） 式中，b是像素的灰度值，为0到255的整数值，n为数字图像中的总像素数，n（b）是该窗口内灰度值为b的像素数。则图像的统计特征包括如下特征：（1）均值 （3-2） ...
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