全部 人工智能學(xué)科動(dòng)態(tài) 人工智能技術(shù)資訊 人工智能常見問題 技術(shù)問答

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    BRIEF算法步驟詳細(xì)介紹

    BRIEF是一種特征描述子提取算法，并非特征點(diǎn)的提取算法，一種生成二值化描述子的算法，不提取代價(jià)低，匹配只需要使用簡(jiǎn)單的漢明距離(Hamming Distance)利用比特之間的異或操作就可以完成。因此，時(shí)間代價(jià)低，空間代價(jià)低，效果還挺好是最大的優(yōu)點(diǎn)。 查看全文>>

    人工智能技術(shù)資訊2021-07-30 |傳智教育 |BRIEF算法

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    ORB算法原理解讀【Open CV視頻教程】

    SIFT和SURF算法是受專利保護(hù)的，在使用他們時(shí)我們是要付費(fèi)的，但是ORB(Oriented Fast and Rotated Brief)不需要，它可以用來對(duì)圖像中的關(guān)鍵點(diǎn)快速創(chuàng)建特征向量，并用這些特征向量來識(shí)別圖像中的對(duì)象。 查看全文>>

    人工智能技術(shù)資訊2021-07-30 |傳智教育 |ORB算法原理

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    Fast算法原理：fastica算法步驟詳解

    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

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    Open CV視頻讀寫教程【Open CV視頻下載】

    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

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    meanshift算法原理：meanshift跟蹤算法實(shí)戰(zhàn)

    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

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    Numpy數(shù)組操作教程【傳智教育】

    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

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    計(jì)算機(jī)視覺的算法SIFT算法詳細(xì)介紹

    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

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    Shi-Tomasi角點(diǎn)檢測(cè)原理和實(shí)現(xiàn)代碼

    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

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