特征匹配第5页

点云配准论文思想

特征匹配广泛应用于粗配准，通过粗配准显著减小了点云之间的平移旋转误差；精配准以点云之间

Old urchin·2023-01-17 11:58

haar特征_图像特征算法(二)——SURF算法简述及Python标记SURF特征检测实践

上一篇：图像特征算法(一)——SIFT算法简述及Python标记SIFT特征检测实践下一篇：图像特征算法(三)——ORB算法简述及Python中ORB特征匹配实践一、SURF算法1.算法简介SURF（Speeded-UpRobustFeatures

weixin_39949473·2023-01-16 16:32

[小样本图像分割]One-Shot Learning for Semantic Segmentation（OSLSM）

本文的方法说白了就是利用高维参数来进行比较（而不是像现今的大多数方法是利用特征匹配的思想），因此依赖于权重哈希来防止过拟合。本文的方法现在基本淘汰，但它无疑开创了小样本分割的先河。

XL_Dylan·2023-01-15 11:28

特征提取之旋转不变性和尺度不变性的通俗理解

没有图片，直接看原文链接：https://blog.csdn.net/julialove102123/article/details/80822076特征匹配（FeatureMatch)是计算机视觉中很多应用的基础

Polya_Xue·2023-01-13 09:14

2018Unsupervised Domain Adaptation for Semantic Segmentation via Class-Balanced Self-Training

这里简单介绍下ST方法的优缺点：能够学习更好的决策边界，既能达到让两个域全局特征匹配，也能让类别特征匹配（classwisefeaturealig

weixin_43673376·2023-01-12 18:03

orbslam2 流程图_ORB-SLAM2初步（跟踪模块）

通常根据相机的不同采用的方法也不相同，如单目除了需要进行初始化外通常根据特征匹配结果使用PnP算法求解相机位姿。二、跟踪模块分析如图是ORB-SLAM跟踪模块的技术

萌芽研究所BUD·2023-01-12 16:09

（16）YOLOv5应用实例之定位标识点并记录轨迹、特征匹配、计算制动距离

YOLOv5应用实例之定位标识点并记录轨迹、特征匹配、计算制动距离传统特征检测与匹配算法对相关图像的分析大都依据图像梯度获得的特征描述子，如SIFT、SURF、ORB等，常被用于图像匹配、拼接或者光流法为基础的目标跟踪算法实现

明月醉窗台·2023-01-12 13:36

【论文笔记_知识蒸馏_2021】KNOWLEDGE DISTILLATION VIA SOFTMAX REGRESSION

为此，我们首先提出了一种直接的特征匹配方法，它只关注优化学生的倒数第二层。其次，更重要的是，由于特征匹配没有考虑到手头的分类问题，我们提出了第二种方法，将表征学习和分类解耦，利用教师的预训练

乱搭巴士·2023-01-12 13:32

COLMAP的Spatial Matching增添位姿信息

SpatialMatching考虑使用colmap的SpatialMatching匹配来避免含有相似场景的特征匹配,在获取的数据集中,包含图片信息和位姿信息.其中位姿信息为旋转和平移信息.根据官方文档介绍

失去对象的野指针·2023-01-11 17:21

特征提取与匹配

特征提取与匹配特征匹配基本流程Harris角点何为角点Harris角点检测基本思想数学表达SIFT特征SIFT算法可以解决的问题SIFT算法实现特征匹配主要有三个流程尺度空间高斯核函数关键点检测——DOGDoG

JeffreyLiannnn·2023-01-11 17:20

计算机视觉——sift特征匹配+opencv（包含sift的低于3.4.3的opencv安装方法）

文章目录实验环境环境配置（低于3.4.3的opencv安装方法）虚拟环境的搭建（非必要）局部图像描述子Harris角点检测基本原理SIFT特征提取代码实现运行实例匹配图像展示匹配结果和分析实验环境系统：Ubuntu16.04语言：python3.7环境配置（低于3.4.3的opencv安装方法）本次实验的重头戏之一在于高版本的opencv处于版权保护原因取消了sift函数的使用；在查阅到的资料里，

大鸟仙童·2023-01-11 16:20

使用OpenCV显示SiftGPU提取的特征点和特征匹配

使用OpenCV显示SiftGPU提取的特征点和特征匹配，主要包括以下几个步骤：SiftGPU特征点提取OpenCV读入图像SiftGPU特征点类型到OpenCV特征点类型KeyPoint的转换OpenCV

坚果壳er·2023-01-11 16:19

基于特征点的目标检测

基于特征点的目标检测1.基于特征匹配的目标检测2.参考1.基于特征匹配的目标检测目标检测引用广泛，但至今尚无通用的目标检测算法。因此我们可以针对特定场景设计满足需求的目标检测算法。

qq_26697045·2023-01-07 10:39

特征匹配（一）

论文：LOFTR:Detector-FreeLocalFeatureMatchingwithTransformers链接:论文地址什么是特征匹配？

是万啊·2023-01-06 01:51

基于OpenCV＆ORB和特征匹配的双视频图像拼接（源码＆部署教程）

1.双视频拼接效果展示2.视频演示[项目分享]Python基于OpenCV＆ORB和特征匹配的双视频图像拼接（源码＆部署教程）_哔哩哔哩_bilibili3.背景随着汽车电子和人工智能的快速发展，智能连接汽车也迎来了全面发展的黄金时代

qunmasj89·2023-01-04 10:57

opencv ORB特征匹配

AKAZE局部特征匹配级联分类器使用等比例缩放图片给图片加logo鱼眼校正智能答卷识别opencv滤镜效果灰度图像增强方式opencv模板匹配基础知识点ORB算法使用FASTdetector和BRIEFdescriptor

qianbo_insist·2023-01-04 10:25

图像处理——特征提取与匹配

方向梯度直方图)二、SIFT（Scale-invariantfeaturetransform，尺度不变特征变换)的特征提取与匹配三、LBP(LocalBinaryPatterns,局部二值模式)前言传统图像处理中特征匹配有三个基本步骤

qq_43199575·2023-01-04 08:11

VINS-Mono学习（四）——回环检测与重定位

3、VINS回环检测与重定位、四自由度位姿图优化3.1第一部分：回环检测与重定位3.1.1回环检测（只对关键帧）3.1.2回环候选帧之间的特征匹配3.1.3紧耦合重定位3.2第二部分：全局位姿图优化3.3

家门Jm·2023-01-04 02:38

Python实现图像全景拼接

个人博客：wyxogo.top目标：将数张有重叠部分的图像通过特征点检测，匹配，图像变换拼成一幅无缝的全景图或高分辨率图像在图像拼接中首先利用SIFT算法提取图像特征进而进行特征匹配，继而使用RANSAC

Wang Yuexin·2023-01-04 02:07

基于准则匹配的图像对准

实现的方式有很多，惯常使用的是基于准则匹配的方法和基于特征匹配的方法。基于准则匹配，就是直接地对图的灰度值矩阵进行计算操作，以特定的准则遍历整个母图，找到与目标图（模板图）最相近的子区域；基于特征匹

禺垣·2023-01-03 20:32

《Student-Teacher Feature Pyramid Matchingfor Anomaly Detection》论文阅读笔记

作者将多尺度特征匹配策略集成到框架中，这种分层特征匹配使得学生网络能够在更好的监督下接收来自特征金字塔的多层次知识的混合，从而允许检测各种大小的异常。特点：在给定一个在图像分类方面预先训练的强大网络

m0_46314815胡说养的猪·2023-01-03 11:32

A Survey on Deep Learning Techniques for Stereo-based Depth Estimation论文阅读

传统上，利用多张图片的人工特征匹配来处理基于立体的深度估计。尽管研究工作众多，传统方法仍然受困于高纹理区域、无纹理区域和遮挡。

瞻邈·2023-01-03 11:28

FLANN特征匹配

特征匹配记录下目标图像与待匹配图像的特征点（KeyPoint），并根据特征点集合构造特征量（descriptor），对这个特征量进行比较、筛选，最终得到一个匹配点的映射集合。

andylan_zy·2023-01-02 16:33

读《FVGNN: A Novel GNN to Finger Vein Recognition from Limited Training Data》

当初随便看看竟然没有当回事，现在才意识到这篇文章多重要(╥﹏╥)###############1.引言指静脉识别过程：图像采集（红外）图像预处理（ROI，滤波增强）特征抽取（LBP，GOM，LGS，OED等方法）特征匹配

Mighty_Crane·2022-12-30 20:35

视觉里程计第二部分：匹配、鲁棒、优化和应用

优化和应用VisualOdometry：PartII:Matching,Robustness,Optimization,andApplicationsTaylorGuo,2016/5/15,第二部分讲解特征匹配

新新大熊·2022-12-30 08:50

Star_ID·2022-12-30 08:49

SLAM前端线特征匹配

此次线特征匹配的代码来源于：https://github.com/drozdvadym/opencv_line_descriptor.执行代码前，需要注意，opencv版本必须是2.4.9的，经验证opencv3

岁暮&C·2022-12-30 07:37

线特征SLAM

线特征匹配也是较为困难的，如线段易断裂，不具备强有力的几何约束（如极线几何约束），在纹理缺失处不具有较

Terrence Shen·2022-12-30 07:04

【计算机视觉】HARRIS\SIFT特征匹配/匹配地理标记图像

一、SIFT特征匹配原理尺度不变特征转换(Scale-invariantfeaturetransform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置

来杯金桔柠檬·2022-12-30 03:13

特征点检测与匹配

参考博客图像特征匹配方法——SIFT算法原理及实现_EatingLee的博客-CSDN博客_sift匹配算法参考博客https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details

oyou-2021·2022-12-30 03:38

OpenCV入门学习笔记之Harris角点检测与SIFT特征匹配算法

1.写在前面这篇文章整理两个图像处理中非常重要的算法，一个是Harris角点检测算法，另一个是SIFT特征匹配算法，这两个算法本质上还是去找图像里面的关键特征点，帮助我们后续更好的理解图像以及做各种各样的分析

翻滚的小@强·2022-12-30 03:05

基于SIFT特征的图像拼接融合（matlab+vlfeat实现）

基于SIFT特征的图像拼接融合（matlab+vlfeat实现）piccolo，之前做的东西，简单整理下，不是做图像方向的，写的不好轻喷主要原理参看SIFT算法详解和SIFT特征匹配算法介绍——寻找图像特征点的原理相应源码在基于

picc0lo·2022-12-29 21:33

OpenCV（一）基础API

文章目录前言一、图像显示二、图像模糊三、图像特征检测四、图像特征匹配五、RTSP流读取[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-zqKTv8PN-1667143294605

「已注销」·2022-12-29 07:57

C++学习笔记——opencv2模块（图像处理）

3.4初始化为0的矩阵3.5计算某个灰度切片区域的像素和4.切片，浅拷贝与深拷贝5.图片操作函数5.1图片翻转5.2二值化5.3轮廓检测5.4计算均值与标准差6.一些代码样例6.1去畸变代码6.2ORB特征匹配代码

starvapour·2022-12-28 12:12

OpenCV实现SIFT特征提取与匹配

前言本文介绍如何利用OpenCV从两幅图像中提取定位精度较高的尺度不变特征变换（SIFT）特征，并结合特征匹配方法建立两幅图像的特征对应关系。

夜行惊鹊·2022-12-25 08:31

SIFT特征提取与匹配概述

特征提取是为了检测出图像中的稳定特征点（所谓稳定包括：尺度、光照、旋转或仿射不变性等），而特征描述是为了精准的特征匹配（指与简单的灰度模板匹配相比更精准）。因此本文按以上两部分对SIFT算法进行概述。

simple_whu·2022-12-25 08:58

SIFT特征提取+匹配

（3）给定两张图片，计算其SIFT特征匹配结果。（4）给定一张输入的图片，在数据集内部进行检索，输出与其匹配最多的三张图片。

dasihudi·2022-12-25 08:26

python写人脸识别的代码量_用Python,如何快速用代码实现人脸识别？！

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。

weixin_39655993·2022-12-24 16:16

论文解读——DISK：Learning local features with policy gradient

2.作者提出了一种基于强化学习的策略梯度的提取局部特征的框架，其通过端到端优化实现了很高的特征匹配度。

Your_Julia·2022-12-24 13:04

OpenCV-Python——第30章：特征匹配

目录1Brute-Force匹配的基础2对ORB描述符进行蛮力匹配3对SIFT描述符进行蛮力匹配和比值测试4FLANN匹配器1Brute-Force匹配的基础蛮力匹配器是很简单的。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，我们首先要使用cv2.BFMatcher()创建一个BFMatcher对象。它有两个可选参

YukinoSiro·2022-12-23 17:46

多模态影像匹配及配准文章

一种无监督学习的多尺度遥感影像配准网络（会议）（3）基于深度特征的多模态遥感影像匹配方法（4）深度卷积特征表达的多模态遥感影像模板匹配方法（5）基于卷积特征的多模态遥感影像匹配研究（6）鲁棒性遥感影像特征匹配关键问题研究

终结者之二·2022-12-23 15:33

利用SIFT进行特征匹配

SIFT算法是一种基于尺度空间的算法。利用SIFT提取出的特征点对旋转、尺度变化、亮度变化具有不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也有一定的稳定性。SIFT实现特征的匹配主要包括四个步骤：提取特征点计算关特征点的描述子利用描述子的相似程度对特征点进行匹配消除误匹配点1、提取特征点构建尺度空间：模拟图像的多尺度特征。经证实，唯一可能的尺度空间核是高斯函数。用L(x,y,σ)表示一幅图像的尺度空间，由可

Yisnow.·2022-12-23 10:17

基于标志点特征高精提取与匹配方法，进行双目、结构光、RGBD相机、单目相机多视拼接

工作原理人工张贴标志点变换位置拍照相邻照片的公共视野内有相同的标志点群匹配两张照片对应标志点对通过三对以上标志点对，实现两张照片间的坐标变换求解2.标志点特征圆形分类：编码（粘贴于被测物体表面）：可利用编码信息辅助特征匹配需要额外解码过程

阿航626·2022-12-23 09:41

Python计算机视觉（三）—— 全景图像拼接

1.1图像拼接整体流程根据给定图像/集，实现特征匹配通过匹配特征计算图

LiaoNanan·2022-12-22 19:22

Automatic Targetless LiDAR-CameraCalibration: A Survey论文解读

目录摘要3自动无标志物的LiDAR-相机标定3.1基于信息理论3.1.1点云和相机的属性对3.1.2统计学相似性估计3.1.3优化方法3.2基于特征3.2.1特征提取3.2.2特征匹配策略3.3基于自身运动

qq_38650944·2022-12-22 16:33

LoFTR: Detector-Free Local Feature Matching with Transformers

CVPR2021DenseMatching，Detector-free有监督方法Abstract本文提出了一种新的局部图像特征匹配方法。

baidu_huihui·2022-12-22 03:40

速览基于Transformers的图像特征匹配器LoFTR

本文转载自：计算机视觉SLAM“本文提出了一种新颖的用于局部图像特征匹配的方法。

Amusi（CVer）·2022-12-22 03:40

LoFTR：Detector-Free Local Feature Matching with Transformers

LoFTR:Detector-FreeLocalFeatureMatchingwithTransformersLoFTR：基于Transformer实现局部特征匹配发表时间：[Submittedon1Apr2021

不存在的c·2022-12-22 03:08

基于三维点云的机器人杆件目标识别与抓取（四）

在线识别阶段，需要对经点云数据分割后得到的模型点云数据子集进行特征描述，分别与离线注册生成的目标特征描述文件进行特征匹配，累计投票得到预测的中

weixin_42734533·2022-12-21 16:30

基于图像的三维重建——特征点检测与匹配(2)

、特征点检测二阶的拉普拉斯高斯边缘提取算法(LOG)尺度不变特征变换算法(SIFT)加速稳健特征算法（SURF)Harris角点特征提取算子加速分割测试特征提取(FAST)特征点检测算子(ORB）二、特征匹配匹配策略蛮力匹配

伴君·2022-12-21 15:23

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