特征匹配

OpenCV-Python实战（12）——一文详解AR增强现实

OpenCV-Python实战（12）——一文详解AR增强现实0.前言1.增强现实简介2.基于无标记的增强现实2.1特征检测2.2特征匹配2.3利用特征匹配和单应性计算以查找对象3.基于标记的增强现实3.1
盼小辉丶·2021-10-24 08:41

ORB_SLAM2 源码解析 特征匹配 （五）

目录一、单目初始化中的特征匹配SearchForInitialization二、跟踪（TrackwithModel）TrackReferenceKeyFrame三、词袋介绍BoW1、直观理解词袋2、词袋基本思想
小负不负·2021-10-19 17:35

用Python，20行代码实现人脸识别？！

对于人脸这么复杂的东西，并没有一个简单的检测能对是否存在人脸下结论，而需要成千上万的特征匹配。算法把人脸识别任务分解成数千个小任务，每个都不难处理。这些任务也被称为分类器。
用Python不加班·2021-06-13 03:41

三维重建开源代码汇总【保持更新】

同步到Github仓库：https://github.com/ethan-li-coding/Source-Codes-3DVison文章目录SFMMVSSLAMVSLAM单目slamRGBDslam特征匹配立体匹配点云拼接网格构建网格处理点云渲染
Ethan Li 李迎松·2021-05-31 09:05

Android OpenCv4 图像透视变换之图片矫正

特征匹配：找到两图中匹配的特征点，并按照匹配度排列，保留最匹配的一小部分。然后把匹配的特征点画出来并保存图片。
Best　·2021-05-17 20:55

Opencv特征匹配与单应性查找对象

文章目录1测试图像1.1peiqi.png1.2peiqi_in_img.png2代码1测试图像1.1peiqi.png1.2peiqi_in_img.png2代码importnumpyasnpimportcv2ascvdeftest(target_path,match_path):img_target=cv.imread(target_path,cv.IMREAD_GRAYSCALE)img_m
因吉·2021-05-06 21:20

GMS：基于网格运动统计的快速极度鲁棒的特征匹配

滚滚长江东逝水，浪花淘尽英雄。是非成败转头空。——（明）杨慎《临江仙》有段时间没有写博客了，最近技术上没有什么分享的，就翻译一篇CVPR论文吧！博主之前一直是看IEEE和MDPI的论文多一些，可能也比较适应了，再一看CVPR，感觉语言风格相差挺大的。这篇文章比较经典，以后也会经常用到，所以与其每次看都特别费劲，还不如直接翻译成中文，一劳永逸地解决这个问题。闲言少叙，精彩马上就来——摘要众所周知，将
猛龙过江ing·2021-05-06 18:50

【Python计算机视觉】图像拼割、创建全景图像

目录一、引入1.1特征匹配1.2问题：BadExample1.2.1“鬼影”1.2.2错误匹配的干扰1.3解决：SimpleExample1.3.1拟合消除噪声点1.3.2参数求解：RAndomSAmpleConsensus1.3.3APAP
okokcccc·2021-04-25 13:08

图像拼接

鬼影”APAP寻找拼接图像切割线为什么找切割线找切割线的准则最大流最小割图像拼接参考资料RANSAC参考资料图像拼接图像拼接是将两张或两张以上、且两两图像之间具有相同的特征点（SIFT特征点）的图像通过特征匹配拼接在一起
.塔玛苟·2021-04-23 22:51

基于深度学习的视觉里程计算法

基于深度学习的视觉里程计算法介绍近年来,视觉里程计广泛应用于机器人和自动驾驶等领域,传统方法求解视觉里程计需基于特征提取、特征匹配和相机校准等复杂过程,同时各个模块之间要耦合在一起才能达到较好的效果,且算法的复杂度较高
苏州程序大白·2021-04-23 02:05

OpenCV+Python实现SIFT匹配地理标记图像

OpenCV+Python实现SIFT匹配地理标记图像1.什么是SIFT1.1SIFT算法解决的问题1.2SIFT算法的步骤2.SIFT实际应用2.1OpenCV中的SIFT2.SIFT特征匹配3.SIFT
Ohayo33·2021-03-28 21:26

利用python语言进行图像特征匹配及地理标记图像匹配

利用python语言进行图像特征匹配及地理标记图像匹配目录利用python语言进行图像特征匹配及地理标记图像匹配一、相关概念及原理流程1.Harris角点检测①Harris角点简介②数学表达③角点检测2
小饼干cookie·2021-03-27 23:16

视频防抖 Opencv

|视频防抖技术在这篇文章中，我们将学习如何使用OpenCV库中的点特征匹配技术来实现一个简单的视频稳定器。
ShellCollector·2021-02-21 13:26

跟六哥学习ORB-SLAM2作业（二）下

这里我们自己实现了一个单目相机初始化流程，包括：提取特征点，特征匹配和筛选，位姿估计，三角化。代码框架已经写好了，推荐环境：ubuntu18.04,OpenCV3.4.6。5
走走走走走走你·2021-01-29 17:47

【图像处理】SIFT原理以及实现

SIFT尺度不变特征匹配算法参考博客：【OpenCV】SIFT原理与源码分析DoG尺度空间构造（Scale-spaceextremadetection）关键点搜索与定位（Keypointlocalization
ch_ccc·2021-01-28 14:03

opencv图像拼接

解决过程：阶段一：一开始运用opencv自带的sift特征匹配算法，效果如下图出现这个结果的原因：因为相机是固定的，特征匹配时，主要匹配点为背景；基于以上结论的做法：1.读取文件时只把船的主体进行特征匹配以下代码是基于
JulyLi2019·2021-01-16 13:55

python sift 特征匹配 图片相似度

一、sift匹配图像相似度原理可以从图片中提取SIFT特征，对两幅图片的SIFT特征进行匹配并按照一定条件删选就能得到两幅图片的匹配点个数，匹配点个数越多，相似度越高二、脚本importcv2frommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnpimportosimportmathdefgetMatchNum(matches,ratio):'''返回特征点匹配
CV计算机视觉工程师·2020-12-30 02:33

Matlab特征点（角点）匹配，基于SSD

SSD介绍参考：https://blog.csdn.net/hujingshuang/article/details/47759579Matlab代码实现：注：img1,img2为参与特征匹配的图像，corners1
混z·2020-12-20 23:10

单点特征匹配

从早期的基于灰度值的影像匹配发展到如今的特征匹配，可以说影像匹配在计算机视觉、摄影测量、遥感等领域起着很重要的作用。特征匹配总体包括三个步骤：特征提取、特征描述、特征匹配。
可乐加冰块·2020-12-11 15:39

单点特征匹配

从早期的基于灰度值的影像匹配发展到如今的特征匹配，可以说影像匹配在计算机视觉、摄影测量、遥感等领域起着很重要的作用。特征匹配总体包括三个步骤：特征提取、特征描述、特征匹配。
可乐加冰块·2020-12-11 14:39

opencv+python 如何提取图像的特征点_OpenCV+Python特征提取算法与图像描述符之SIFT / SURF / ORB...

该算法用于检测斑点；SURF：该算法用于检测角点；FAST：该算法用于检测角点；BRIEF：该算法用于检测斑点；ORB：该算法代表带方向的FAST算法与具有旋转不变性的BRIEF算法；通过以下方法进行特征匹配
weixin_40001442·2020-12-03 23:41

python图像特征提取与匹配_OpenCV+Python特征提取算法与图像描述符之SIFT / SURF / ORB...

该算法用于检测斑点；SURF：该算法用于检测角点；FAST：该算法用于检测角点；BRIEF：该算法用于检测斑点；ORB：该算法代表带方向的FAST算法与具有旋转不变性的BRIEF算法；通过以下方法进行特征匹配
weixin_39567046·2020-12-03 09:36

sift算法双向匹配剔除不匹配点_OpenCV-Python 特征匹配 + 单应性查找对象

目标在本章节中，我们将把calib3d模块中的特征匹配和findHomography混合在一起，以在复杂图像中找到已知对象。基础那么我们在上一环节上做了什么？
weixin_39616287·2020-11-23 18:40

OpenCV图像拼接-Stitcher类-Stitching detailed使用与参数介绍

图像拼接的方法，如果不熟悉的话，可以先看看我整理的如下四篇博客：OpenCV常用图像拼接方法(一)：直接拼接(硬拼)OpenCV常用图像拼接方法(二)：基于模板匹配拼接OpenCV常用图像拼接方法(三)：基于特征匹配拼接
Color Space·2020-10-17 19:50

基于单片机的指纹识别电子密码锁设计

严格来讲，指纹识别的原理包括指纹采集原理、指纹特征提取原理和指纹特征匹配原理三大部分。指纹采集原
嵌入式基地·2020-09-29 22:10

vs2019配置opencv+contrib-440 + PCL1.10.0 + 源码单步调试

opencv_contrib源码编译工程配置vs2019的OpenCV环境上代码实现sfm三维重建单步调试参考及感谢：完目的本文内容为vs2019配置opencv+contrib440以及PCL1.10.0，实现sift特征匹配以及
诺有缸的高飞鸟·2020-09-22 21:15

【特征匹配】SIFT原理之KD树+BBF算法解析

转载请注明出处：http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/47606159继上一篇中已经介绍了SIFT原理与C源代码剖析，最后得到了一系列特征点，每一个特征点相应一个128维向量。假如如今有两副图片都已经提取到特征点，如今要做的就是匹配上相似的特征点。相似性查询有两种基本方式：1.范围查询：即给点查询点和查询阈值，从数据集中找出全部与查询
weixin_34357267·2020-09-17 13:47

特征匹配-NNDR策略，kd树，BBF算法

特征匹配需要考虑匹配策略和如何更快的完成匹配。一：以欧式距离为度量，有三种匹配策略：固定阈值、最近邻、最近邻距离比率（NNDR）固定阈值：就是设定一个阈值，当距离大于阈值，判为不匹配，否则判为匹配。
奋斗的_小强·2020-09-17 13:17

特征匹配中的ratio test

取图像1中的某个关键点，并找出其与图像2中距离最近的前两个关键点，在这两个关键点中，若最近的距离除以次近的距离小于某个阈值，则接受这一对匹配点。由于特征空间的高维性，相近的距离可能有大量的错误匹配，从而它的ratio值比较高。Lowe推荐ratio的取值为0.8，但作者对大量存在尺度、旋转和亮度变化的两幅图片进行匹配，实验结果表明ratio取值在0.4~0.6为最佳，小于0.4会造成非常少的匹配点
liyi1149549057·2020-09-15 05:43

特征匹配

原文链接：http://blog.csdn.net/cloverwindy/article/details/8443296特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。特征的定义至今为止特征没有万能和精确的定义。特征的精确定义往往由问题
跬步千里20170317·2020-09-14 12:17

SURF特征匹配算法

SURF特征是一种图像的局部特征，当目标图像发生旋转、尺度缩放、亮度变化时，具有保持不变性，并且对视角变化、仿射变换和噪声等也具有保持一定程度的稳定性。SURF特征提取算法的流程主要包括：特征点检测、特征点描述和特征点匹配三部分。特征点检测采用了基于Hessian矩阵的检测器，其在稳定性和可重复性方面都优于基于Harris的检测器。特征点描述采用Haar小波作为特征描述子，由于Harr特征最大的特
Ethan_Lei_Pro·2020-09-14 12:57

TypeError: Required argument 'outImage' (pos 3) not found opencv

tutorial_py_sift_intro.html给出的示例程序，会出现下面错误：即：TypeError:Requiredargument'outImage'(pos3)notfoundopencv（缺失了第3个参数）根据这里的启发（在进行特征匹配时
Zhangwellyear·2020-09-14 10:12

关于opencv3.4+VS2015运行SIFT特征匹配detectAndCompute()函数莫名中断问题

最近在学习关于图像匹配拼接部分内容，在学习SIFT特征匹配方法时，本来想着先尝试着用opencv整合后的features2d类来创建一个生成特征点的简单小程序，然而却是在关键函数detectAndCompute
Winder_Sky·2020-09-14 10:08

基于OpenCV的简单图片特征匹配

基于OpenCV的简单图片特征匹配http://ranjiao.com/blog/index.php/2012/picture_matching/{0Comments}Postedbyraymondon
tiankong002·2020-09-13 16:50

[OpenCV实战]6 基于特征点匹配的视频稳像

目录1介绍1.1视频稳定的方法1.2使用点特征匹配的视频稳定2算法2.1帧间运动信息获取2.1.1合适的特征点获取2.1.2Lucas-Kanade光流法2.1.3运动估计2.2计算帧之间的总体运动2.2.1
落痕的寒假·2020-09-13 11:07

卡方检验（Chi square statistic）

本文将介绍其理论并给出其应用在LBP特征匹配中的例子。卡方检验最基本的思想就是通过观察实际值与理论值的偏差来确定理论的正确与否。
iteye_13202·2020-09-12 18:13

MATLAB特征点的检测与提取（2）

2，基于点特征匹配的杂乱场景目标检测第一步：读入图片；wahaha1=imread('wahaha.jpg');wahaha=rgb2gray(wahaha1);scenceImage=imread('
蛋蛋坚持要学习·2020-09-10 17:09

CVPR2017-图像特征匹配-GMS：基于网格的运动统计的快速且极度鲁棒的图像特征匹配算法

Grid-basedMotionStatisticsforFast,Ultra-robustFeatureCorrespondence工程地址：github链接1.介绍  该论文提出基于网格的运动统计的方法用于特征匹配
不会算命的赵半仙·2020-08-26 23:05

GMS图像特征匹配算法(学习笔记)

GMS图像特征匹配算法(学习笔记)一、算法原理当前各种特征匹配算法往往不能兼顾运行速度和鲁棒性。鲁棒性好的算法往往运行较慢，而运行较快的算法又不够稳定。
XuPeng_23·2020-08-26 23:15

opencv3.4.5实现GMS+ORB特征匹配

环境：opencv3.4.5+opencv_contrib，vs2015；GMS链接：GMS:Grid-basedMotionStatisticsforFast,Ultra-robustFeatureCorrespondenceCVPR2017c++code:https://github.com/JiawangBian/GMS-Feature-Matcher代码：#include#include#
ChenCong7375·2020-08-26 23:39

GMS: Grid-based Motion Statistics for Fast, Ultra-robust Feature Correspondence解读

介绍特征匹配时很多计算机视觉算法的基础，因此速度、准确率和健壮性都是很重要的因素，目前在速度和健壮性上还存在很大的gap。主要问题在于使用在更强大的特征一致技术的一致性约束（相邻的像素运动是相似的）。
Andrewseu·2020-08-26 23:36

opencv python 使用特征匹配和单应性查找对象

FeatureMatching+HomographytofindObjects联合使用特征提取和calib3d模块中的findHomography在复杂图像中查找已知对象.之前在一张杂乱的图像中找到了一个对象（的某些部分）的位置.这些信息足以帮助我们在目标图像中准确的找到（查询图像）对象.为了达到这个目的可以使用calib3d模块中的cv2.findHomography()函数.如果将这两幅图像中
sakurala·2020-08-24 14:09

opencv python 特征匹配

FeatureMatchingBrute-Force匹配器Brute-Force匹配非常简单，首先在第一幅图像中选取一个关键点然后依次与第二幅图像的每个关键点进行（描述符）距离测试，最后返回距离最近的关键点.对于BF匹配器，首先我们必须使用cv2.BFMatcher（）创建BFMatcher对象。它需要两个可选的参数.第一个是normType,它指定要使用的距离测量,默认情况下，它是cv2.NOR
sakurala·2020-08-24 14:08

新的特征匹配方法

新的特征匹配方法轮廓特征描述子和区域特征描述子一起使用时，特征匹配策略包含两部分类容：1.计算局部特征差异性：分别在轮廓特征描述子和区域特征描述子各计算差异性2.使用训练所得的调整值对局部差异性进行修正
tommy_william·2020-08-24 13:57

形状特征描述

代表性工作（背景）：1.基于权重的检索方案表示：边缘方向和不变矩检索：基于权重的特征匹配策略2.基于“两组件”的检索方案表示：质心距离，轮廓曲率，Zernike矩检索：“两组件”特征匹配策略3.新的轮廓表示
tommy_william·2020-08-24 13:19

Opencv4 -Python官方教程学习笔记36---特征匹配+单应性查找对象

目标将把calib3d模块中的特征匹配和findHomography混合在一起，以在复杂图像中找到已知对象。基础那么我们在上一环节上做了什么？
计算机视觉和深度学习·2020-08-24 04:15

Opencv4 -Python官方教程学习笔记35---特征匹配

它使用第一组中一个特征的描述符，并使用一些距离计算将其与第二组中的所有其他特征匹配。并返回最接近的一个。对于BF匹配器，首先我们必须使用cv.BFMatcher()创建BFMatcher对象。
计算机视觉和深度学习·2020-08-24 04:14

图像对齐

我们将使用的技术通常称为“基于特征的”图像对齐，因为在此技术中，一幅图像中检测到一组稀疏特征，并与另一幅图像中的特征匹配。然后根据这些匹配的特征（将一张图像扭曲到另一张图像）计算出一个转换。
陨星落云·2020-08-24 01:33

OpenCV实践之线特征匹配算法

线特征算法检测简介LSD（LineSegmentDetector）直线检测分割算法，在图像梯度变化明显的区域来检测局部直线的轮廓，因此也称作直线分割。LSD算法在输入图像预处理进行下采样，目的在于降低图像中出现的锯齿效应。通过计算图像中的梯度幅值进行梯度排序，(边缘区域梯度幅值较大)，然后通过区域增长算法来进行线特征的检测。具体算法细节可参考：LSD论文。LSD算法优点：①线性时间内检测出亚像素的
Small_Munich·2020-08-23 23:51

OpenCV的RobustMatch匹配算法

今天在网上看到一个比较健壮的图像特征匹配算法，遂拿出来与大家分享1.首先看看类定义：classRobustMatcher{private://pointertothefeaturepointdetectorobjectcv
panda1234lee·2020-08-23 22:44
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