特征点匹配

【无标题】特征点匹配+特征检测方法汇总

https://www.cnblogs.com/jessica-jie/p/8622449.htmlorbslam3运行编译加评估https://blog.csdn.net/weixin_48924581/article/details/126534339?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=orbslam3%20%E8%AF%84%
zenglongjian·2023-03-14 07:32

【跟我一起读《视觉惯性SLAM理论与源码解析》】第八章 ORB-SLAM2中的特征匹配

ORB-SLAM2中是很重要的内容，函数有多次重载，一般而言分为以下单目初始化下的特征匹配通过词袋进行特征匹配通过地图点投影进行特征匹配通过Sim（3）变化进行特征匹配在单目初始化下的特征匹配是参考帧和当前帧之间的特征点匹配
老张高手·2023-03-01 09:26

图像特征点匹配（视频质量诊断、画面抖动检测）

本文主要关注特征点匹配及去除失配点的方法。主要功能：对统一物体拍了两张照片，只是第二张图片有选择和尺度的变化。现在要分别对两幅图像提取特征点，然后将这些特征点匹配，使其尽量相互对应。下面，本文通过
那年聪聪·2023-02-28 07:58

python opencv图片拼接、特征点匹配

一、算法目的：在同一位置拍摄的两幅或者多幅图像是单应性相关的的，使用该约束将很多图片缝补起来，拼成一个大的图像来创建全景图像。两张图片的拼接必须首先找到相同特征，也就是说两张照片必须要有重叠的部分才能实现拼接，对人眼来说很容易找到两张图片的相似点，对计算机来说需要借助算法。因此图像拼接的第一步是分别获取两张图片的特征点并对特征点进行匹配，第二步对图片进行透视变换并对图片进行拼接。二、特征点配对：查
星星-兮·2023-02-05 07:48

PSIFT：Pore Scale-invariant feature transform；毛孔尺度不变特征点

Pore-Scale-invariantfeaturetransform）是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（Interestpoints,orcornerpoints）及其有关Scale和Orientation的描述子得到特征并进行图像特征点匹配
卑鄙的我_·2023-02-02 02:20

SFM问题简介

需要注意的是此时获取的点云是稀疏点云，此时采用的方法是SIFT特征点匹配的方法，在实际的操作过程中，
AIR汐·2023-01-31 18:32

python 稠密重建_使用openMVG+PMVS实现视觉三维重建

通过多角度拍摄或者从视频中提取得到一组图像序列，将这些图像序列作为三维重建系统的输入；然后分析多个视角的图像，根据纹理特征提取出稀疏特征点(稀疏点云)，通过这些特征点估计相机位置和参数；在得到相机参数并完成特征点匹配后
空气安全讲堂·2023-01-30 00:13

双目视觉定位方案设计

2）图像预处理，根据标定得到畸变参数对采集到的图像去畸变，根据测试图像数据特征对畸变后图像做增强、滤波等，使图像更便于后续特征检测；3）图像特征点匹配：采用ORB算法对左右相机图像作特征检测，检测后的特征点根据匹配算法做匹配
angeldream999·2023-01-29 08:18

【论文笔记】特征点匹配网络 SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks 2019 论文笔记

MagicLeap,ETHZurich提出了特征点匹配网络SuperGlue，寻找两幅图像局部特征点之间的对应关系的神经网络，该网络使用图神经网络预测损失。
phy12321·2023-01-28 16:49

一种基于模板匹配的图像配准方法

01前言如下图所示，有时候参考图像与浮动图像的灰度区别很大，但是它们又有某一个小区域比较相似，这种情况下直接通过特征点匹配或形变优化来配准的效果并不理想。
萌萌哒程序猴·2023-01-27 18:42

特征点匹配后常用的匹配结果过滤手段

在做完特征点匹配后经常会存匹配结果质量不高的情况，一般需要后续的筛选，这里总结了几种常用的简单的筛选方法：1、对于ORB特征点来说，其特征点的描述子是由二进制字符串组成的，使用汉明距离计算特征点之间的差异
Andy.Green·2023-01-26 20:55

红外与可见光图像配准算法 针对电气设备同一场景的红外与可见光图像间一致特征难以提取和匹配的问题，提出了一种基于斜率一致性的配准方法

首先通过数学形态学方法分别提取红外与可见光图像的边缘，得到粗边缘图像；然后通过SURF算法提取两幅边缘图像的特征点，根据正确的匹配点对之间斜率一致性的先验知识，进行特征点匹配；最后通过最小二乘法求得仿射变换模型参数并实现两幅图像的配准
「已注销」·2023-01-21 14:03

MATLAB红外与可见光图像配准算法

首先通过数学形态学方法分别提取红外与可见光图像的边缘，得到粗边缘图像；然后通过SURF算法提取两幅边缘图像的特征点，根据正确的匹配点对之间斜率一致性的先验知识，进行特征点匹配；最后通过最小二乘法求得仿射变换模型参数并实现两幅图像的配准
「已注销」·2023-01-21 14:57

图像匹配论文与方法超全整理

mp.weixin.qq.com/s/8ilO_X_uEfMMQDNwzLSaUQ图像匹配应用：目标识别、目标跟踪、超分辨率影像重建、视觉导航、图像拼接、三维重建、视觉定位、场景深度计算方法：基于深度学习的特征点匹配算法
数据派THU·2023-01-19 11:23

深蓝学院-视觉SLAM课程-第7讲笔记

1.递归方法前端是实时的估计，抓取关键帧和特征点匹配，后端计算量较大，不要求实时，但是计算量也需要限定在一定的程度内。保持当前状态，来新信息之后就更新，运动方程对自己的位姿有一个大概的估计，但
读书健身敲代码·2023-01-17 17:42

Surf算法

主要步骤有4个：1）图像灰度化2）特征点提取：①构造尺度空间；②求出海塞矩阵行列式图像；③特征点过滤3）特征点描述：①特征点主方向计算；②生成特征描述4）特征点匹配1.1特征点提取①构造尺度空间：在构建
water_93·2023-01-16 16:32

使用Python实现RANSAC图像拼接算法(应用广角图片)

文章目录第一、文章实现内容及Ransac算法步骤简介第二、SIFT特征提取方法简介及效果第三、BFMatcher与Flann特征点匹配方法效果对比第四、RANSAC算法详解第五、Py实例代码实现第一、文章实现内容及
EMB看灯夜·2023-01-13 07:45

python cv2 基于surf特征点匹配的图像拼接

基于surf特征点匹配的图像拼接:1.读取要拼接的左右图像;2.提取左右图像的surf特征点;3.利用knn对左右图像的特征点进行匹配;4.利用匹配的特征对，求出单应矩阵;5.利用单应矩阵对右图像进行透视变化
日作诗歌三千首·2023-01-13 07:44

Opencv机器视觉缺陷检测，印刷检测

Opencv机器视觉缺陷检测，印刷检测用巴氏距离，surf特征点匹配检测Pyqt制作简单界面运行效果图surf特征点匹配巴氏距离直方图下载链接用巴氏距离，surf特征点匹配检测代码片段#巴氏距离hist1
阿D.·2023-01-12 16:46

OpenCV学习（81）

特征检测与匹配（3）：使用FLANN进行特征点匹配一，FlannBasedMatcher类的简单分析；二，找到最佳匹配：DescriptorMatcher::match方法；三，示例程序：使用FLANN
m0_53123717·2023-01-11 16:53

模板匹配和特征点匹配学习笔记

刚好最近在做项目，老师让查模板匹配与特征点匹配的相关知识，搜了很多博客，整理成word文档，顺便也来发个博客。模板匹配模板匹配是一种最原始、最基本的识别方法。
Amber_2015·2023-01-10 00:55

SURF算法及源码分析（下）

这一步至关重要，这是SURF特征点匹配的基础。总体来说算法思路和SIFT相似，只是每一步都做了不同程度的近似与简化，提高了效率。
倔强不倒翁·2023-01-06 17:11

SURF算法与源码分析、下

这一步至关重要，这是SURF特征点匹配的基础。总体来说算法思路和SIFT相似，只是每一步都做了不同程度的近似与简化，提高了效率。
mydear_11000·2023-01-06 17:28

SIFT/SUR/ORB特征提取及手写最优特征点匹配

SIFT/SUR/ORB特征提取及手写最优特征点匹配特征提取最优特征点匹配运行结果特征提取首先对图片进行灰度化，然后调用cv库函数即可，这个网上帖子很多，不多说了。
CrayonShinXmu·2023-01-05 12:16

理解图像配准中的LMeds、M-estimators与RANSAC算法

在图像特征点匹配之KD-Tree一文中讲了配准中第一步中的点对匹配方法，本文将集中讨论配准第二步。
weixin_30912051·2023-01-03 12:02

基于SIFT特征提取的图像拼接算法matlab仿真

目录一、理论基础二、核心MATLAB程序三、MATLAB仿真测试结果一、理论基础SIFT算法得到了图像中的特征点以及相应的特征描述，如何把两张图像中的特征点匹配起来呢？
fpga和matlab·2022-12-29 21:03

SLAM十四讲-ch7(1)-特征点匹配(包含手写ORB和直接调用cv库函数的代码注释)

一、利用cv库函数进行特征点的匹配源码如下：////Createdbywenboon2020/11/1.//#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(intargc,char**argv){//argv有三个，一个是可执行文件，还有两个是图片路径if(argc!=3){cou
slam已经入土·2022-12-27 17:16

相机标定的作用

1.三大作用匹配多相机之间利用对极关系进行特征点匹配。详细讲解见《视觉slam十四
Coldor·2022-12-26 17:08

一文搞懂各种形式的单应性Homography矩阵表示

单应性变换在计算机视觉中多视图几何中特别常见，一般应用为(1)已知相机内外参数的情况下，计算两视图之间像素点像素坐标的变换关系HHH，然后计算坐标变换；(2)或已知两视图之间部分像素点的匹配关系(如通过SIFT、ORB做好了特征点匹配
ffffanfantastic·2022-12-26 17:45

Openmv第五天之特征点匹配和测距

前言回顾昨日，昨天的模板匹配方法，我认为他给人的优点就是很简单，你只需要传入模板就可以找到和模板几乎一样的目标，但是这几乎一样导致了他的局限性，那么就是你稍微大一点或者小一点，亦或是角度不对就会导致你识别不成功，但有个有趣的事情，昨天看了一个人在做模板匹配的时候，他用alloc开辟了另一个画布，然后设置为灰度，然后在这里面做模板匹配，他的题目是找出数字也就是1，2，3，4，5，6，7，8的小车，然
ElE rookie·2022-12-26 11:13

论文学习笔记——Fast Odometry and Scene Flow from RGB-D Cameras based on Geometric Clustering...

基于稀疏特征点匹配的视觉里程计技术1、需要通过多帧优化来消除奇异点的干扰。
Fighting_young·2022-12-25 18:25

【硕士论文】《动态场景下的语义三维地图构建 》西南科技大学 余东应

动态场景下定位对特征点匹配算法做出改进，提出自适应窗隔匹配模型，可剔除动态物体上的错误匹配----------知识点提炼----------分类主流的SLAM算法分为基于视觉及激光两类按照所使用的传感器类型
echo_gou·2022-12-25 12:08

影像匹配基础方法回顾

2、方法：传统匹配方法（空间域、频率域）基于深度学习的特征点匹配算法、实时匹配算法、3维点云匹配算法、共面线点不变量匹配算法，以及基于深度学习的图像区域匹配等。
终结者之二·2022-12-23 15:33

跟踪线程（二）：基于匀速模型跟踪

ORBSLAM2中的第二种跟踪方式，基于匀速模型跟踪，在ORBSLAM2的跟踪过程中，大部分情况下都会使用这个方式来进行跟踪，对应的函数为TrackWithMotionModel，在其中主要进行了以下工作初始化特征点匹配器并更新上一帧的位姿
Teamo1996·2022-12-22 10:12

python编程实现图片内多个物体尺寸测量

然后，你可以使用模板匹配或者特征点匹配来查找图像中的特征点，并使用这些特征点来计算图像中的物体的尺寸。最后，你可以使用OpenCV的绘图功能来在图像上绘制测量结果，并将
babyai996·2022-12-22 08:58

论文研读：SuperGlue vs. LoFTR

简介SupeGlue与LoFTR都是对图片间进行特征点匹配的方法，其目的是，找到图像A、图像B中同时存在的相同物体实例，并输出其位置信息、匹配关系。
怎么有情绪啦·2022-12-22 03:44

视频去抖动效果展示

收罗下常用的方法有：(a)灰度投影法(b)块匹配法(c)位平面匹配法(d)边缘匹配法(e)特征点匹配法针对这些方法，稍后介绍下。(
winxp-pic·2022-12-19 19:16

第三阶段文献总结

Semanticsegmentation–aidedvisualodometryforurbanautonomousdriving1、文章特点：VO中包含重投影误差和光度误差两部分，重投影误差就是通过ORB特征点匹配计算
牛犇犇子木·2022-12-18 08:18

SLAM中的卡方分布

视觉slam中相邻帧特征点匹配时，动辄上千个特征点，匹配错误的是难免的，而误匹配势必会对位姿精度以及建图精度造成影响，那么如何分辨哪些是误匹配的点对儿呢？
m0_37595954·2022-12-18 00:24

案例-使用python实现基于opencv的图像拼接(合并)

图像拼接的的主要原理呢就是使用特征点匹配。简单点说呢，就是两幅图像中会有相同的部分，我们就是根据图像中相同的特征，进行图像的拼接，有些也被称为合并。具体来说分为四个步骤：读取文件并重置尺寸。
烤红薯配鱿鱼丝·2022-12-17 08:45

【SLAM模块】多视图几何 - 运动估计

针对特征点匹配的情况，运动估计可分为2D-2D、3D-2D、3D-3D三种模型，即多视图几何模型。其求解方法可以分为几何方法和优化方法。几何方法：主要是根据对极几何理论得到两帧间的对应关系。
dulu_202·2022-12-16 21:10

图像拼接--Automatic Panoramic Image Stitching using Invariant Features

AutomaticPanoramicImageStitchingusingInvariantFeatures《InternationalJournalofComputerVision》,2007,74(1):59-73本文提出使用SIFT做特征点匹配
O天涯海阁O·2022-12-12 16:43

【OpenCV 例程 300篇】251. 特征匹配之暴力匹配

基于特征描述符的特征点匹配是通过对两幅图像的特征点集合内的关键点描述符的相似性比对来实现的。分别对参考图像（Referenceimage）和检测图像（Observationimage）
YouCans·2022-12-12 13:53

Opencv中关于特征点匹配定位的问题(二)单目标和多目标定位

单目标和多目标定位单目标定位多目标定位单目标定位在opencv官方提供了一种定位的思路，就是通过匹配的点来获取透视变换矩阵，然后经过透视变换后就能够获得对应的目标的坐标了。importcv2importnumpyasnp#打开两个文件img1=cv2.imread('321.png')img2=cv2.imread('3.png')#灰度化g1=cv2.cvtColor(img1,cv2.COLO
月明Mo·2022-12-12 09:29

SIFT特征分析与源码解读

Scale-invariantfeaturetransform）是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interestpoints,orcornerpoints）及其有关scale和orientation的描述子得到特征并进行图像特征点匹配
仗剑走海角·2022-12-11 09:40

Opencv中关于特征点匹配定位的问题(一)

Opencv中关于特征点匹配定位的问题回顾定位回顾在我们检测到特征点之后，通常进行特征点的匹配。首先我们先回顾一下使用Brute-Force匹配器来进行匹配。
月明Mo·2022-12-11 08:56

匹配算法优缺点

介绍基于灰度值匹配、基于特征点匹配和基于频域基于匹配各自优缺点。1、基于灰度相关的算法是一种以一个窗口的里面的灰度信息作为参考性度量的对象的算法。
xutingjie168·2022-12-10 15:29

ZED深度相机配置后无法显示的原因

关于ZED深度相机无法显示的原因zed深度相机时属于双目相机，通过特征点匹配来估算距离，这个zed相机使用的前提就是电脑需要有显卡，和安装cuda，这块在官网上已经详细的说明了，但是我们在使用深度相机时
LuLaDe·2022-12-10 12:29

slam十四讲之第七讲pose_estimation_3d2d代码讲解，巨细

文章的顺序1.定义模板2.调用定义的函数3.实现函数功能高斯牛顿和图优化g2o建议对这个书公式一起看巨详细的特征点匹配部分代码讲解在这里：https://blog.csdn.net/weixin_51326570
英雄小摔哥·2022-12-10 10:52

ORB-SLAM2 ---- ORBmatcher::SearchForInitialization函数

5.3第一层筛选--阈值、最优/次优比例、重复匹配5.4第二层筛选--旋转直方图5.5final将最后通过筛选的匹配好的特征点保存到vbPrevMatched1.函数作用单目初始化中用于参考帧和当前帧的特征点匹配
Courage2022·2022-12-10 06:25
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