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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内容简介

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。

图像局部特征检测和描述:基于OpenCV源码分析的算法与实现是2018年由人民邮电出版社出版,作者赵春江。

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