iOS / OpenCV 3.0 で画像の特徴点を検出する（AKAZE, SIFT, SURF, ORB） - その後のその後

局所特徴量とは / SIFT, SURF 特徴量 このスライドが超わかりやすかったです。 画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量 from takaya imai で、SIFT (Scale-invariant feature transform)、SURF (Speed-Upped Robust Feature) というのは、拡大縮小・回転・照明変化に強いロバストな特徴量、としてよく知られているようです。 SURF の方が軽量で、その代わり認識精度は SIFT の方が良い、とのこと。 特徴量の用途 複数写真からのパノラマ写真合成 （上に載せたスライドより） AR のマーカー認識 下記画像はARのマーカー認識とは違いますが、そういう使い方ができそうだ、ということは汲んでいただけるかと。。 （http://docs.opencv.org/3.0-rc1/d7/dff/tutorial_fe

[T-miura]

“OpenCV 3.0”

[PeaceAndHiLight]

opencvの特徴点の用途が分からなかったのだけど、なんとなく分かりました。

[pigshape]

ORBライセンス的に使いやすい

[toshikaz55]

iOS / OpenCV 3.0 で画像の特徴点を検出する（AKAZE, SIFT, SURF, ORB） - Over&Out その後 (id:shu223 / @shu223)

[nikutaiha]

あとで,OpenCV3.0