简介
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。图像局部特征在目标识别、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。
目录
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
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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- 类型
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