特征点匹配第5页

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

躺着中枪ing·2020-08-08 16:40

Apollo进阶课程第三章：Appolo定位技术

由于自身感知不够强大，需要精准定位来辅助感知，其定位指标如下：定位方法：GPS：5~10米伪距差分：米级载波相位差分：<5cm硬件成本较高，易受电磁干扰，多径效应干扰激光定位：点云匹配视觉定位：特征点匹配不实用

Flying Youth·2020-08-07 23:17

GMS匹配算法论文、源码笔记

放一张论文原图：一、论文笔记最近为了完成一个项目，对两视图之间的特征点匹配关系要求较为精确，实验了一些匹配算法，其中包括了GMS。

长长的命运玩笑·2020-08-07 11:40

学习OpenCV——KeyPoint Matching 优化方式

今天读MasteringOpenCVwithPracticalComputerVisionProjects中的第三章里面讲到了几种特征点匹配的优化方式，在此记录。

太平洋上的冰山·2020-08-05 14:09

AR算法原理在计算机视觉中的应用

本文会从图像处理、特征检测、特征点匹配、图像变换匹配和追踪

weixin_33769207·2020-08-05 12:45

图像处理基础知识整理

Canny算子Laplacian算子综合比较：2常用的插值检测算法3常用的特征提取方法4常用的图像分割算法5常用的目标检测算法6常用的图像特征、特征点提取以及匹配算法(1)特征(2)特征点算法：(3)特征点匹配算法

wikiwen·2020-08-04 15:30

【实战】OpenCV+Python项目实战--全景图拼接

文章目录0摘要1准备工作1.1特征点匹配1.2全景图拼接思路1.3py文件中类的处理1.4cv2.line2代码实现2.1文件目录及图片展示2.2代码展示参考博客：https://blog.csdn.net

Seasea77·2020-08-04 06:11

Opencv学习笔记--opencv中各个模块的作用

还有一些基本的数据结构和算术函数opencv_imgproc包含了主要的图像处理函数opencv_highgui包含了图片和视频的读写函数，还有其他用户交互函数opencv_features2d包含了特征点探测器、描述子还有特征点匹配框架

anjing821112·2020-08-02 12:51

PCA对特征点描述子降维

因为想通过降维来缩小图像配准过程中特征点匹配的运算量，也在公众号机器学习算法工程师中看到了一些降维的方法，比如

zcg1942·2020-08-01 08:24

计算机视觉（五）--图像全景拼接原理及实现

也就是将两幅存在一定重合部分的图像，通过算法（如SIFT）进行特征点匹配从而得到对应点，将这些得到的对应点重合并保留两张图片的未重合部分，就可运行出次两张图片的拼接结果。

Shar-bh·2020-08-01 05:24

基本矩阵F、本质矩阵E、单应矩阵H的关系

前言：立体视觉几何中有以下问题：1.已知一幅图像中一点，如何寻找另一幅图像中这个点的对应点（可用光流法、特征点匹配法）2.已知两幅图像中两点是对应关系，如何求解两相机的相对位置和姿态【R|t】3.已知多幅图像中同一

try_again_later·2020-07-30 16:54

SLAM相关概念及ORB算法步骤总结

2.运动方程，观测方程3.视觉里程计（特征点法+直接法）利用两幅图像求解相机的三维运动，特征点匹配之后就得到了两幅图之间特征点

arag2009·2020-07-29 17:53

SLAM14讲学习笔记（四）视觉里程计（特征点法）和重难点总结

直接总结吧：这一节描述的视觉里程计就是检测特征点，特征点匹配，匹配上以后算位姿和深度。

zkk9527·2020-07-29 03:34

关于特征点法、直接法、光流法slam的对比

特征点法：通过特征点匹配来跟踪点，计算几何关系得到R,t，BA来优化R，t，流程大致如下：直接法：直接法是从光流法演变而来的，是基于灰度不变假设，计算最小光度误差来优化R,t，流程大致如下：光流法：基于灰度不变假设

weixin_38203573·2020-07-28 20:14

python opencv入门特征点匹配+单应性查找目标（39）

内容来自OpenCV-PythonTutorials自己翻译整理目标：我们将结合特征点匹配和寻找单应性的方法，使用calib3d模块在复杂的图像当中寻找已知目标。

红鲤鱼遇绿鲤鱼·2020-07-28 12:56

ORB-SLAM2梳理——track线程（三）

首先分析特征点匹配函数（初始化时）。ORBmatchermat

study！·2020-07-28 12:32

orb SLAM：orb方法在实时定位与地图重建中的应用

orb是图像特征点匹配和描述的一种方法，因为具有旋转不变性，并且检测和匹配特征点的速度很快，较好的满足了实时性，因而在视觉SLAM（及时定位与地图重建）中大受欢迎。

Li03·2020-07-28 11:06

视觉slam中的一种单目稠密建图方法

单目稠密建图通常在单目VO中，我们通过特征点匹配与三角测量可以获得稀疏地图点的深度，现在我们想要建立稠密的地图，这意味着

skycrygg·2020-07-28 09:10

（ICRA论文翻译）利用点线特征的直接法单目视觉里程计

单目相机使用的大部分视觉里程计算法都把关注点放在特征匹配或者基于像素亮度的直接匹配得到的点，却忽略了一个普遍但又十分重要的几何特征：边缘，本文提出了一种通过组合点与边缘特征的里程计算法，该算法吸收了直接法与特征点匹配法的优点

薛小吉·2020-07-28 07:54

Tracking::TrackWithMotionModel()　ORB关于运动模型跟踪代码注释

ORBmatchermatcher(0.9,true);设置初始化的一些参数，见具体定义//步骤1：对于双目或rgbd摄像头，根据深度值为上一关键帧生成新的MapPoints//（跟踪过程中需要将当前帧与上一帧进行特征点匹配

Xuehai_T·2020-07-28 07:50

ORB-SLAM2---Tracking() 代码阅读笔记_未完待续

1、两帧图像之间通过BoW进行特征点匹配（应用到TrackReferenceKeyFrame()中）SearchByBoW(mpReferenceKF,mCurrentFrame,vpMapPointMatches

爱煮小米粥·2020-07-28 06:47

ORB-SLAM2代码阅读笔记（五）：Tracking线程3——Track函数中单目相机初始化

TableofContents1.特征点匹配相关理论简介2.ORB-SLAM2中特征匹配代码分析（1）Tracking线程中的状态机（2）单目相机初始化函数MonocularInitialization

文科升·2020-07-28 04:59

SLAM前端（里程计二）：ORB特征点匹配

（1）构建图像高斯金字塔将图像进行降采样8次，每次尺度缩小1/1.2，如下图所示：采用高斯金字塔的目的是解决特征点尺度不变性，并且可以提取更多的关键点。高斯金字塔每个尺度代表了不同的距离，即低分辨率的图像可以看做从远处拍摄图像的一部分，这样提取8个尺度的图片就可以保证特征点尺度不变性。想像一下，如果第二帧图像相对于第一帧图像走远了，那么根据Fast角点的定义，这两帧图像共有的图像中，很多对应的特征

共和国之辉·2020-07-27 16:38

视觉SLAM十四讲第七讲视觉里程计1 3D-3D位姿求解代码解析

总体思路对两幅图像img_1，img_2提取特征点特征点匹配通过相机内参求取特征点对应的相机坐标X,Y，获取特征点的深度信息Z。通过SVD分解，求除相机的位姿R，t。

zijingping·2020-07-27 14:41

SLAM基础问题总结（2）

但是，由于我们通过特征点匹配，确定了p2的像素位置，所以能够推断P的空间位置，以及相机的运动。这都是多亏了正确的特征匹配。

ha~hehe·2020-07-27 12:16

ORB-SLAM2代码（三）定位

参考：orb-slam2源码注释版上一讲到了SLAM中的建图（其本质是对MapPoint的管理），有了地图，我们就有了环境的struct，这样我们就可以通过特征点匹配、优化等一系列步骤进行定位了，这次将对

Leather_Wang·2020-07-27 12:28

特征点匹配目标提取

#include#include#include#includeusingnamespacecv::xfeatures2d;usingnamespacestd;usingnamespacecv;cv::MatflannMatchExtract(cv::MatsrcImage1,cv::MatsrcImage2){CV_Assert(srcImage1.data!=0&&srcImage2.data

龚慧林·2020-07-15 17:58

python图像全景拼接

具体步骤：1）.生成高斯差分金字塔（DOG金字塔），尺度空间构建2）.空间极值点检测（关键点的初步查探）3).稳定关键点的精确定位4）.稳定关键点方向信息分配5).关键点描述6).特征点匹配2,图像配准图像配准是

Zhansijing·2020-07-15 06:03

论文翻译CamNet: Coarse-to-Fine Retrieval forCamera Re-Localization

前言视觉重定位是一个较为独立的研究方向，目前主要的方法分为基于深度学习，基于随机森林的，和基于传统特征点匹配的三种。对于深度学习的方法，越来越重视对位姿的精确回归。

jiweinanyi·2020-07-14 12:14

SIFT、ORB算法（SSE，GPU）加速

对于特征点匹配算法，特征点的提取计算消耗的时间决定了算法是否能达到实时的要求，在速度提升上面做了一些工作总结特点和区别SIFT特征是图像的局部特征，对平移、旋转、尺度缩放、亮度变化、遮挡和噪声等具有良好的不变性

dlphay·2020-07-13 04:01

学习记录之三维重建1：sfm稀疏点云重建的实现

对于新人小白来说需要提前学习的知识为相机小孔成像模型，几种常用的特征点提取算法、几种常用的特征点匹配算法、Lowe’sRatioTest、RANSAC的作用等，关于三维重建的相关知识大佬博客里都有很清晰的讲解

ayayayayo·2020-07-13 02:40

sift、surf、orb 特征提取及最优特征点匹配

目录siftsift特征简介sift特征提取步骤surfsurf特征简介surf特征提取步骤orborb特征简介orb特征提取算法代码实现特征提取特征匹配总结附录siftsift特征简介SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform)特征，即尺度不变特征变换，是一种计算机视觉的特征提取算法，用来侦测与描述图像中的局部性特征。实质上，它是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点

weixin_30466421·2020-07-12 06:48

slambook2+ch7+triangulation+代码理解

算法流程找寻特征点匹配特征点采用对极几何的方法求取相机位姿的旋转矩阵和平移矩阵根据特征点、相机位姿求解空间三维点对不同深度的特征点用不同颜色圈出代码部分////Createdbywcmon2020/6/

QiaoHua-W·2020-07-10 17:39

VINS-mono阅读笔记

2、跟踪2.1、视觉跟踪这里采用的是光流跟踪的前端，一般过程是通过特征点匹配获得本质矩阵或者基础矩阵，然后恢复出R，t;之后再将特征点三角化，后面就可以通过pnp求解

realjc·2020-07-10 09:49

并查集(disjoint set)结构介绍

1.简述在实现多图像无序输入的拼接中，我们先使用surf算法对任意两幅图像进行特征点匹配，每对图像的匹配都有一个置信度confidence参数，来衡量两幅图匹配的可信度，当confidence>conf_threshold

恋上蛋炒面·2020-07-08 06:04

双目标定+去畸变+视差/深度+测距+特征点匹配算法（ipynb+opencv 4.3）

双目标定+去畸变+视差/深度+测距+特征点匹配算法（ipynb+opencv4.3）文章目录双目标定+去畸变+视差/深度+测距+特征点匹配算法（ipynb+opencv4.3）1.标定2.去畸变、立体几何校正

擦擦擦大侠·2020-07-07 05:58

opencv+python实现图像匹配----模板匹配、特征点匹配

文章目录模板匹配与特征匹配python的版本及依赖的库的安装opencv+python模板匹配[^1]匹配材料模板匹配TemplateMatching----单目标匹配模板匹配TemplateMatching----多目标匹配opencv+python特征匹配[^2]匹配材料BFMatching描述特征点--运行结果不精确基于FLANN的匹配器(FLANNbasedMatcher)描述特征点基于F

Demon_Hunter·2020-07-06 13:33

简单图像比对方法——巴氏系数余弦相似度

每个领域都有自己的定义，图像的相似性一般是基于图像的全局特征来判断两幅图像的相似度，图像特征点匹配和提取是图像处理研究领域的基础课程，也是机器视觉的关键技术之一，广泛应用于虚拟现实，视频压缩，图像复原，

shlR·2020-07-06 04:30

SURF特征点检测与匹配之误匹配点删除

特征匹配的步骤分为三步：1、找出特征点2、描述特征点3、特征点匹配具体基本代码见最后。具体的可以看毛星云的书籍，但是个人认为其编程风格不严

rongrongyaofeiqi·2020-07-05 11:08

openCV与C＋＋的图像识别（三）——特征点匹配

#include"stdafx.h"#include"opencv2/core/core.hpp"#include"opencv2/features2d/features2d.hpp"#include"opencv2/highgui/highgui.hpp"#include"opencv2/nonfree/nonfree.hpp"#include"opencv2/legacy/legacy.hpp

今天你那里吹风了吗·2020-07-04 02:48

FLANN特征点匹配问题

使用FLANN进行特征点匹配：使用FlannBasedMatcher接口以及函数FLANN()函数实现快速高效的匹配（快速最近邻逼近搜索函数库）FLANNFlannBasedMatcher类也是继承自DescriptorMatcher

nbxuwentao·2020-07-02 13:11

ORB-SLAM2代码（四）特征点匹配

参考：orb-slam2源码注释版orb-slam作为一款优秀的特征点slam方法，其特征点匹配好坏相当重要，直接关系到建图和定位的准确度。

Leather_Wang·2020-07-02 03:18

OPENCV中BFMatcher（BruteForceMatcher）和FlannBasedMatcher区别

BruteForce匹配和FLANN匹配是opencv二维特征点匹配常见的两种办法，分别对应BFMatcher（BruteForceMatcher）和FlannBasedMatcher。

小海_Fighting·2020-07-02 01:44

OpenCV学习笔记__使用FLANN进行特征点匹配

#include"opencv2/core/core.hpp"#include"opencv2/features2d/features2d.hpp"#include"opencv2/highgui/highgui.hpp"#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(intargc,char**argv){//

Rueing839·2020-07-01 13:52

g2o学习笔记（二）：Bundle Adjustment 应用

BundleAdjustment预备知识：g2o学习笔记（一）：曲线拟合BundleAdjustment简述1.问题定义已知：一系列图片以及图片内对应的特征点匹配关系图片：特征点：待求：特征点的3d位置以及图片对应的相机位姿

木独·2020-07-01 13:36

Brute Force匹配（暴力匹配）和FLANN匹配区别

BruteForce匹配和FLANN匹配是OpenCV二维特征点匹配常见的两种办法，分别对应BFMatcher（BruteForceMatcher）和FlannBasedMatcher。

fb_help·2020-07-01 02:32

使用FLANN进行特征点匹配

使用FLANN进行特征点匹配目标在本教程中我们将涉及以下内容:使用FlannBasedMatcher接口以及函数FLANN实现快速高效匹配(快速最近邻逼近搜索函数库(FastApproximateNearestNeighborSearchLibrary

西柯土司·2020-06-30 16:30

opencv3.4.6 特征点匹配：ORB

ORB：OrientedFASTandRotatedBRIEORB特征是将FAST特征点的检测方法与BRIEF特征描述子结合起来，并在它们原来的基础上做了改进与优化：使用非最大值抑制，在一定区域内仅仅保留响应极大值的角点，避免FAST提取到的角点过于集中。FAST提取到的角点数量过多且不是很稳定，ORB中可以指定需要提取到的角点的数量N，然后对FAST提取到的角点分别计算Harris响应值，选择前

JoannaJuanCV·2020-06-30 13:42

Opencv下利用SIFT、SURF、ORB三种特征点实现图像匹配

本文不做过多的理论解释，只是利用opencv简单实现三种特征点匹配算法的验证（改进的部分暂未上传）。

SingleOneMan·2020-06-30 07:08

红外与可见光图像配准算法--MATLAB版

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

般若般若·2020-06-30 04:48

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