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    OpenCV SIFT特征算法详解与使用

    SIFT特征是非常稳定的图像特征,在图像搜索、特征匹配、图像分类检测等方面应用十分广泛,但是它的缺点也是非常明显,就是计算量比较大,很难实时,所以对一些实时要求比较高的常见SIFT算法还是无法适用。如今SIFT算法在深度学习特征提取与分类检测网络大行其道的背景下,已经越来越有鸡肋的感觉,但是它本身的算法知识还是很值得我们学习,对我们也有很多有益的启示,本质上SIFT算法是很多常见算法的组合与巧妙衔接,这个思路对我们自己处理问题可以带来很多有益的帮助。特别是SIFT特征涉及到尺度空间不变性与旋转不变性特征,是我们传统图像特征工程的两大利器,可以扩展与应用到很多图像特征提取的算法当中,比如SURF、HOG、HAAR、LBP等。夸张一点的说SIFT算法涵盖了图像特征提取必备的精髓思想,从特征点的检测到描述子生成,完成了对图像的准确描述,早期的ImageNet比赛中,很多图像分类算法都是以SIFT与HOG特征为基础,所有SIFT算法还是值得认真详细解读一番的。SIFT特征提取归纳起来SIFT特征提取主要有如下几步:

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    SIFT特征点提取「建议收藏」

    计算机视觉中的特征点提取算法比较多,但SIFT除了计算比较耗时以外,其他方面的优点让其成为特征点提取算法中的一颗璀璨的明珠。SIFT算法的介绍网上有很多比较好的博客和文章,我在学习这个算法的过程中也参看网上好些资料,即使评价比较高的文章,作者在文章中对有些比较重要的细节、公式来历没有提及,可能写博客的人自己明白,也觉得简单,因此就忽略了这些问题,但是对刚入门的人来说,看这些东西,想搞清楚这些是怎么来的还是比较费时费力的。比如SIFT算法中一个重要的操作:求取描述子的主方向。好多文章只是一提而过或忽略,然后直接给出一个公式,SIFT算法的原作者也提使用抛物线插值,但是具体怎么插的就不太详尽了,对于初学者来说更是不知所云。因此本文打算在参看的文章上对有关这些细节给出一些比较详细的说明,还有本文尽量对操作过程配备对应图片或示意图说明,同时附上robwhesss开源SIFT C代码对应程序块并给予注解,方便理解。

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    EEG有效连接工具包SIFT的介绍与安装

    功能连接(Functional connectivity, FC)可以说是EEG研究中的一个非常重要的方法。对于正常的大脑高级认知功能来说,往往并不仅仅是单独的某个脑区在起作用,而是更加依赖于不同脑区之间的相互协同工作,因此研究不同脑区的功能连接对我们理解大脑的大脑高级认知功能机制来说非常重要。 其实,有效连接(Effective connectivity, EC)属于功能连接中的一个重要的分支,所谓有效连接是指用某种方法来测量两种信号之间的因果依赖程度和关系,即不仅能够指出两个脑区的相关程度,而且还能够计算出两个脑区信息流向。因此,与无向的功能连接相比,可以提供更加丰富的信息。在EEG领域中,研究者提出了非常丰富的算法来测定两种信号之间的有效连接,如部分有向相干(Partial directed coherence, PDC)、有向传递函数(Direct transfer function, DTF)等,但是这些算法非常复杂,计算起来非常麻烦。这里,笔者就给各位介绍一款基于EEGlab的计算EEG有效连接的工具包,即The Source Information Flow Toolbox(即SIFT)。 注:该工具包我们会在线下的培训班中详细讲解其使用方法和注意事项,感兴趣的可以咨询联系。

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    图像特征点|SIFT特征点之图像金字塔

    计算机视觉中的特征点提取算法比较多,但SIFT除了计算比较耗时以外,其他方面的优点让其成为特征点提取算法中的一颗璀璨的明珠。SIFT算法的介绍网上有很多比较好的博客和文章,我在学习这个算法的过程中也参看网上好些资料,即使评价比较高的文章,作者在文章中对有些比较重要的细节、公式来历没有提及,可能写博客的人自己明白,也觉得简单,因此就忽略了这些问题,但是对刚入门的人来说,看这些东西,想搞清楚这些是怎么来的还是比较费时费力的。比如SIFT算法中一个重要的操作:求取描述子的主方向。好多文章只是一提而过或忽略,然后直接给出一个公式,SIFT算法的原作者也提使用抛物线插值,但是具体怎么插的就不太详尽了,对于初学者来说更是不知所云。因此本文打算在参看的文章上对有关这些细节给出一些比较详细的说明,还有本文尽量对操作过程配备对应图片或示意图说明,同时附上robwhesss开源SIFT C代码对应程序块并给予注解,方便理解。

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    实战角度!图片去水印及图片匹配替换几种方法分析

    最近手上有一批图片需要去水印,同时也要对于大图中某个小部分做替换。之前网站的很多图片水印的处理方式都比较简单粗暴,确定水印加在图片上的大致位置,然后做一个不透明度100%的图片覆盖上去,完美解决问题,但是不理想的地方也显而易见,用户观感特别不好。所以,借着这次处理的机会,想把问题根除掉。本文会分四部分,零部分(你没有看错!)主要是自己尝试的路径,如果想简单直接,不失为一种有效方式。第一部分把可以应用的计算机视觉领域可能会用到的算法或者对思路有拓展的算法进行总结,同时对于有些算法的使用过程中遇到的问题,结合我自己的实战经验给出一些实践避坑指南。第二部分,对应第一部分的总结,会给出通用的实现demo,第三部分,会对本文进行总结,相信你在图片匹配替换或者去水印领域遇到相关问题,我的文章都能给你些许思路。

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