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  • 正版 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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    • 作者: 赵春江著 | 赵春江编 | 赵春江译 | 赵春江绘
    • 出版社: 人民邮电出版社
    • 出版时间:2017-05-01
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    • 作者: 赵春江著| 赵春江编| 赵春江译| 赵春江绘
    • 出版社:人民邮电出版社
    • 出版时间:2017-05-01
    • 版次:1版1次
    • 印次:1
    • 印刷时间:2018-07-01
    • 字数:448.0
    • 页数:286
    • 开本:16开
    • ISBN:9787115461711
    • 版权提供:人民邮电出版社
    • 作者:赵春江
    • 著:赵春江
    • 装帧:平装-胶订
    • 印次:1
    • 定价:69.00
    • ISBN:9787115461711
    • 出版社:人民邮电出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:2018-07-01
    • 语种:中文
    • 出版时间:2017-05-01
    • 页数:286
    • 外部编号:9221755
    • 版次:1版1次
    • 成品尺寸:暂无

    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

    赵春江,博士,毕业于上海交通大学。在信息处理领域有着十余年丰富的教学和科研经验。在科研方面,主持过3项省级教科研项目,在国内外期刊和会议中共发表20余篇学术论文,其中被SCl或EI检索共计12篇。

    1)本书基本上包括了OpenCV 2.4.9中实现的所有局部特征检测和描述算法
    2)对算法原理的介绍不仅仅是文献的简单翻译重复,还加入了对算法的理解。
    3)从实现的角度去介绍原理的分析,更注重对算法所用到的一些背景知识以及细节上的讲解。
    4)在源码分析部分,对每一条代码都给出了较详细的注解。

    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。

    1)本书基本上包括了OpenCV 2.4.9中实现的所有局部特征检测和描述算法 2)对算法原理的介绍不仅仅是文献的简单翻译重复,还加入了对算法的理解。 3)从实现的角度去介绍原理的分析,更注重对算法所用到的一些背景知识以及细节上的讲解。 4)在源码分析部分,对每一条代码都给出了较详细的注解。 

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