使用Java語(yǔ)言進(jìn)行圖像編程處理(涉及SIFT算法),是該學(xué)習(xí)Javacv、swt嗎...

1、比如你喜歡為WINDOWS開發(fā)軟件，那么 C語(yǔ)言是必備基礎(chǔ)，學(xué)好好了然后在擴(kuò)展一門面向?qū)ο蟮恼Z(yǔ)言比如C++ C# JAVA 等.這些是不錯(cuò)的選擇。

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2、研究生往圖像處理方向發(fā)展，從原則上來(lái)說(shuō)，需要學(xué)很多編程開發(fā)的語(yǔ)言。java， vb， python， r， c++， matlab等。

3、常見的編程語(yǔ)言是很多的，比如：C語(yǔ)言、c++、C#、Java、asp、PHP、JavaScript，還有一些標(biāo)記語(yǔ)言html、css等。對(duì)于初學(xué)者，想做簡(jiǎn)單的編程的話，建議從C語(yǔ)言開始入門。C語(yǔ)言是最主流的基礎(chǔ)語(yǔ)言。

4、首先先搞懂JavaSE的部分，Swing和swt部分就可以少看或不看，因?yàn)楝F(xiàn)在用的比較少。重點(diǎn)是看懂Java中的面向?qū)ο蟆⒓峡蚣?、JDBC、異常、IO、線程和網(wǎng)絡(luò)編程。

sift和surf算法哪個(gè)提取的特征點(diǎn)多

他們采用其他更快但精度較低的算法，如 SURF 和 PCA-SIFT。為了解決這個(gè)問(wèn)題，本文提出了一種使用 CUDA 的 GPU 加速 SIFT，命名為 HartSift，充分利用單機(jī)CPU和GPU的計(jì)算資源，實(shí)現(xiàn)高精度、實(shí)時(shí)的特征提取。

surf構(gòu)造的金字塔圖像與sift有很大不同，Sift采用的是DOG圖像，而surf采用的是Hessian矩陣行列式近似值圖像。

該算法可被用于計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)，如物件識(shí)別和3D重構(gòu)。他部分的靈感來(lái)自于SIFT算法。SURF標(biāo)準(zhǔn)的版本比SIFT要快數(shù)倍，并且其作者聲稱在不同圖像變換方面比SIFT更加穩(wěn)健。

大小、方向、明暗不能作為特征描述子。特征點(diǎn)的應(yīng)用：其實(shí)不夠快，因此在SIFT之后產(chǎn)生了SURF和ORB。這邊只列一些基本的概念吧。DoG是高斯差分空間。

Fast算法原理 我們前面已經(jīng)介紹過(guò)幾個(gè)特征檢測(cè)器，它們的效果都很好，特別是SIFT和SURF算法，但是從實(shí)時(shí)處理的角度來(lái)看，效率還是太低了。

求基于sift特征提取的圖像匹配代碼,最好是利用C++和opencv編寫

使用opencv內(nèi)置的庫(kù)讀取兩幅圖片 生成一個(gè)SiftFeatureDetector的對(duì)象，這個(gè)對(duì)象顧名思義就是SIFT特征的探測(cè)器，用它來(lái)探測(cè)衣服圖片中SIFT點(diǎn)的特征，存到一個(gè)KeyPoint類型的vector中。

cv.imwrite(/sdcard/matches.jpg， output)；以上代碼中，我們使用了AutoJS的require()函數(shù)導(dǎo)入OpenCV模塊，并使用cv.imread()函數(shù)讀取了兩幅圖像。

2，圖像特征匹配，確定載入函數(shù)以及特征文檔，Haar特征利用的是CvHaarClassifierCascade函數(shù)，Hog用的是detectMultiScale函數(shù)封裝在了Hog類里面。至于Sift特征，照你說(shuō)的，如果有OpenCV特征提取函數(shù)，則必然有特征匹配函數(shù)。

近來(lái)不斷有人改進(jìn)，其中最著名的有 SURF（計(jì)算量小，運(yùn)算速度快，提取的特征點(diǎn)幾乎與SIFT相同）和 CSIFT（彩色尺度特征不變變換，顧名思義，可以解決基于彩色圖像的SIFT問(wèn)題）。其中sift.detectAndCompute()函數(shù)返回kp，des。

常見的SIFT匹配代碼 vlfeat中sift toolbox中的vl_ubcmatch.c使用的是普通的歐氏距離進(jìn)行匹配（該SIFT代碼貢獻(xiàn)自Andrea Vedaldi）。

名稱欄目：siftjava代碼的簡(jiǎn)單介紹
標(biāo)題鏈接：http://jinyejixie.com/article46/dccojhg.html

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