利用SIFT特徵點和RANSAC方法進行物體識別(利用openCV和vs2010實現)

最近在學習物體識別方面的東西。在特徵點的提取領域,SIFT特徵點是非常經典的一個特徵點提取算法。RANSAC算法,是根據一組包含異常數據的樣本數據集,計算出數據的數學模型參數,得到有效樣本數據的算法。 本文的步驟就是,先利用SIFT算法對訓練圖片和實驗圖片分別提取特徵點,然後將兩次提取的特徵點進行匹配,這種單純的匹配方式會產生很多錯誤的匹配。然後用RANSAC方法,求出變換矩陣,從而可以排除大部分
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