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ShapeContexts(基于matlabransac的代码)用于形状匹配,并提供点与形状上下文的对应关系。

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简介:
Matlab RANSAC 代码 ShapeContexts 被应用于形状匹配,并提供形状上下文的信息。它忠实地实现了 Belonge, Malik 和 Puzicha 的“形状上下文”算法。该方法基于玫瑰直方图之间的卡方距离进行计算。 参与此小型项目的核心是 Belonge, Malik 和 Puzicha 的“形状上下文”的精确实现,这些实现可用于执行形状匹配任务,以及确定一个形状与其对应点的另一个形状之间的关系。具体而言,该方法计算从一个形状的玫瑰直方图到另一个形状的玫瑰直方图的推土机距离,并且对每个点都进行独立的直方图计算。 值得注意的是,“munkres.m” 函数由曹操编写,其开发灵感来源于最初的代码。 为了成功运行此代码,您需要在 Matlab 中安装以下工具箱:- image_toolbox - statistics_toolbox。 如果您计划运行 test_ransac.m 文件,则需要安装 Kovesi 的 Matlab 软件包,这些软件包可以在以下链接找到:版本控制目前处于版本1,并且在性能方面存在一定的局限性;未来计划开发 CUDA 版本或改进直方图更新机制。 该项目的作者是 Adrian Szatmari,并已获得 MIT 许可证的许可——详细信息请参阅相关文件。 最后,作者衷心感谢 Peter Kovesi 和 Yi Cao 公开分享了他的贡献。

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客服
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  • Matlab RANSAC-ShapeContexts:实现方法
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    本项目提供了基于MATLAB的RANSAC算法结合Shape Contexts方法的代码,用于精确执行形状匹配及关键点对应分析。 MATLAB RANSAC代码实现了ShapeContexts用于形状匹配及点对应。此实现忠实地遵循了Belongie、Malik和Puzicha的“形状上下文”方法,并基于玫瑰直方图间的卡方距离。入门这个项目是忠实于Belongie,Malik和Puzicha提出的“形状上下文”的实践应用,可用于进行形状匹配以及从一个形态到另一个形态的点对应工作。 该方案计算了两个不同形态间每一点对应的推土机(Earth Movers)直方图距离。函数munkres.m由Yi Cao编写,并且最初来源于某个公开资源处获取。 先决条件: 为了运行此代码,您需要在MATLAB中安装以下工具箱: - image_toolbox - statistics_toolbox 如果要执行test_ransac.m,则必须使用Peter Kovesi的MATLAB软件包。这将提供所需的所有额外功能和数据集支持。 版本控制:这是第一个版本,运行速度较慢,在未来计划编写CUDA版本或更新直方图生成机制。 作者: Adrian Szatmari 许可协议: 此项目已获得MIT许可证授权。详情请参阅相关文件内容。 致谢: 特别感谢Peter Kovesi和Yi Cao公开分享他们宝贵的资源,使得此类研究得以顺利进行。
  • 优质
    《形状匹配》是一款结合数学与艺术思维的游戏应用。玩家通过旋转、调整各种几何图形来拼合特定图案,旨在锻炼空间想象能力和逻辑思维技巧。适合所有年龄段的人士挑战自我和享受创造的乐趣。 基于边缘的模板匹配算法实现涉及利用图像中的边缘特征来进行模板或模式匹配。这种方法通过识别和比较目标对象的关键边界轮廓来提高匹配的准确性和效率。
  • DFTMATLAB源-Shape Context Matching:
    优质
    本资源提供了基于形状上下文(Shape Context)理论的MATLAB代码,用于实现图像中物体形状的匹配与识别。通过精确计算不同形状之间的相似度,该工具在模式识别和计算机视觉领域具有广泛应用价值。 DFT的MATLAB源代码包含了一小段用于形状上下文匹配的示例。实现该功能的代码通常非常简洁明了。我们主要使用OpenCV库来处理输入输出操作。 我将这些点进行装箱,然后利用辅助库执行加权二分图匹配算法。为方便起见,从文件中提取轮廓点而非直接从图像获取它们;同时提供了两个测试图像用于比较分析。 编译时需要指定头文件路径和链接的OpenCV库。例如: ``` g++ -I/opt/local/include main.cpp lap.cpp /opt/local/lib/opencv_core.so opencv_imgproc.so opencv_highgui.so -o match ./match conts_015.out conts_008.out ``` 这段代码用于匹配海豚背鳍的轮廓,这些样本是从原始图像中分割出来并通过一些基本阈值技术提取得到。加权二部图匹配算法在此类任务上表现出色,但其运行速度较慢,因此需要对采样进行优化处理。
  • 有序算法探讨!
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    本文深入探讨了针对有序点集的有效形状匹配算法,旨在提供一种新的方法来提高模式识别和计算机视觉领域的性能与准确性。通过理论分析与实验验证相结合的方式,提出了优化算法以解决当前技术中的瓶颈问题,并展望了该研究在未来应用中的潜力。 我们在开发图像识别产品时,在检查形状算法的过程中发现了一种具有较好鲁棒性的算法。
  • DFTMatlab源-Shape-Context-Matching:利模板
    优质
    这段内容提供了一个基于MATLAB环境下的DFT(离散傅里叶变换)源码实现,专门用于执行形状上下文匹配技术。其核心功能在于通过形状上下文方法准确地提取和分析形状模板的特征信息,为模式识别与计算机视觉领域内的物体识别任务提供了有力支持。 DFT的MATLAB源代码包括一小段用于形状上下文匹配的示例代码。 实现这段代码通常非常简单,并且遵循一定的结构。 我们使用OpenCV库执行大多数输入输出操作。 我将这些点进行装箱,然后利用辅助库进行加权二分图匹配。 为了方便起见,我已经从文件中提取了轮廓点而不是直接从图像中获取。 我还提供了两个测试图像用于比较。 编译步骤通常如下: ``` g++ -I/opt/local/include main.cpp lap.cpp /opt/local/lib -lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_highgui -o match ./match conts_015.out conts_008.out ``` 这段代码用于比较海豚的两个不同背鳍,它们是通过使用graphcuts分割并提取轮廓后得到的结果。 加权二部匹配在匹配这些轮廓时表现良好, 但该方法运行较慢,并且需要对采样进行优化。
  • shapecontext6.rar_图像特征特征
    优质
    本资源提供关于图像中物体形状特征的研究方法和代码实现,重点介绍如何使用Shape Context进行高效的形状描述及匹配。适合从事计算机视觉相关研究者参考学习。 形状上下文是一种在计算机视觉领域用于描述和识别形状的强大特征表示方法。名为shapecontext6.rar的压缩包文件包含了关于形状上下文特征提取的程序,这对于研究图像特征提取非常有价值。 2002年,Belongie等人提出了这种描述形状的方法——形状上下文。它通过考虑每个点与其周围环境的关系(尤其是相对距离和角度信息),能够捕捉到局部和全局特性,并在存在变形、遮挡或者不完全观测的情况下有效识别形状。 形状上下文特征提取的过程主要包括以下几个步骤: 1. **采样**: 选择均匀分布于形状边界上的多个采样点,以全面地捕获形状信息。 2. **邻域定义**: 对每个采样点定义一个邻域。这个邻域可以是同心圆或椭圆形,也可以基于距离和角度的双极坐标系。 3. **距离和角度量化**: 在邻域内将距离和角度离散化为多个bin,转换连续的空间和角度信息到离散上下文描述中。 4. **计数统计**: 计算每个bin内的采样点数量,反映该点周围的几何结构。 5. **特征向量构建**: 将所有采样点的上下文描述组合成一个高维形状上下文特征向量。 在图像分析和识别领域,形状上下文的应用包括但不限于: - **形状分类与识别**: 形状上下文对于区分不同形状具有很好的鲁棒性,尤其适用于对称性和非刚性形状的识别。 - **物体识别**: 在复杂背景中利用轮廓信息而非颜色或纹理帮助定位和识别物体。 - **图像配准**: 通过相似度度量实现两个形状之间的精确配准。 - **手写字符识别**: 形状上下文可以有效地区分不同字符的形状差异。 shapecontext6程序可能包含这些功能的代码示例,对于学习和研究形状特征提取的开发者来说是一个宝贵的资源。理解和运用这个程序可以帮助你更深入地理解形状上下文的工作原理,并将其应用于实际项目中。
  • 模板多边查询(2008)
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    本研究提出了一种基于形状模板匹配的高效多边形查询方法,适用于空间数据库中复杂几何图形的快速检索与分析(2008)。 对于矢量目标如建筑物和注记的形状识别通常基于栅格数据进行,研究的重点是像素。这种方法的主要缺点在于准确率不高且运算量大。为此,提出了一种新的方法:以矢量代替栅格(即像素)作为研究的基础,并设计相应的识别算法,使用傅立叶描述子作为查询算子。实验结果显示,这种基于傅立叶描述子的查询算子具有高区分度和良好的查询效果,证明其是一种稳健且高效的识别工具。
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    本资源提供了一套在MATLAB环境下进行图像形状特征提取的技术方案和代码实现,涵盖多种形状参数计算方法,适用于图像处理与模式识别的研究。 提取了图像的形状特征,并使用文件自带的测试图在MATLAB 2016上成功运行。
  • HDevelop中模板实现
    优质
    本文探讨了在HDevelop软件中实现形状匹配和模板匹配的方法和技术,分析比较两者在图像处理中的应用效果。 用HDevelop13.01实现标记电路板图片中指定焊盘的功能。