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2011-07-12 00:35:26

      一般情况下图像的边沿含有图像的主要信息,利用图像边沿含有的信息可以做图像识别。用一组加强了方向性的 gabor 核和图像做卷积可以提取出图像的边沿信息。刚才优化了一下算法现在效果还不错,对光照变化和局部遮挡也不大敏感,用 T6670 2.2G 双核 CPU openmp 并行,检测一幅 800*600 的图像,目标平面旋转范围 360 度,缩放 0.9 到 1.4 倍,需用6秒左右,这个算法做特征匹配的时候有一定弹性,检测立体目标可以容忍大约十几度至二十几度的3d视角变化(不同的目标,不同视角的模板这个数值 可能不同)。

       程序叫 gledcv ,这次的优化比较简单,程序主体没变只是去掉了一些不必要的计算,我还要再测试一下,原来的程序在 google code ,下载:http://code.google.com/p/gacv/downloads/list
可能有人已经看出来了,有一处比较明显的多余的计算,也许我应该发个补丁?

       目标“玩具猫”被蓝色的圆环标记出来了。


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给主人留下些什么吧!~~

nyl5642882242016-06-14 18:44:49

博主我刚开始做这个,想参考一下你的代码,googlecode试了很多次都打不开,我邮箱  564288224@qq.com  ,希望您百忙中抽几分钟发给我,万分感谢!