SIFT特征匹配第14页

SIFT Match 图像拼接计算两幅图像的重叠区域

转自http://www.cnblogs.com/dwdxdy/p/3232331.html问题描述：已知两幅图像Image1和Image2，计算出两幅图像的重叠区域，并在Image1和Image2标识出重叠区域。算法思想：若两幅图像存在重叠区域，则进行图像匹配后，会得到一张完整的全景图，因而可以转换成图像匹配问题。图像匹配问题，可以融合两幅图像，得到全景图，但无法标识出在原图像的重叠区域。将两幅

老子今晚不加班·2023-01-03 08:03

Opencv 基本操作七提取两幅图像的重叠区域

这里要注意的是，普通的opencv库没有包含opencv-contrib，无法使用xfeatures2d.hpp里面的SURF、SIFT算法提取图像的特征点。

万里鹏程转瞬至·2023-01-03 08:02

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

关于视觉SLAM中特征点法，光流法和直接法的区别和理解

有关特征点的介绍：特征点一般包括了两部分：关键点和描述子常用特征点：SIFT,SURF,ORB等关键点：通过对图像取不同响应值得到的，如各种角点：例如最出名的FAST角点（ORBSLAM中所使用的特征点类型

LEAVESJUN·2023-01-02 16:01

sift特征提取_海洋技术侧扫声呐图像特征提取改进方法

点击上方“溪流之海洋人生”即可订阅哦声呐图像特征提取一直是国内外水下图像处理研究的重点，近年来国内外学者已有诸多研究成果。Wei等提出一种通过对声呐图的阴影进行特征提取并进行分类的特征提取方法;Reed等利用马尔科夫随机场(MRF)模型结合统计合作蛇形(CSS)模型的方法对声呐图像进行特征提取。Rao等提出了符号图案分析(SPA)方法，利用特定目标物的特性回波直方图对声呐图像中水雷进行检测。罗进华

weixin_39992660·2023-01-02 13:26

视觉SLAMch7 课后题

说说SIFT与SURF的原理，并对比它们与ORB之间的优势。

雨幕丶·2023-01-01 17:22

【slam十四讲第二版】【课后习题】【第七讲~视觉里程计Ⅰ】

请说说SIFT或SURF的原理，对比它们与ORB之间的优劣。1.2.设计程序，调用OpenCV中的其他种类特征点。统计在提取1000个特征点时，在你的机器上所用的时间。

踏破万里无云·2023-01-01 17:18

逆透视变换与SIFT算法

1.逆透视变换（InversePerspectiveMapping——IPM）后续会补充逆透视变换的名词和原理的解析。在自动/辅助驾驶中，车道线的检测非常重要。在前视摄像头拍摄的图像中，由于透视效应的存在，本来平行的事物，在图像中确实相交的。而IPM变换就是消除这种透视效应，所以也叫逆透视。这里主要讲用opencv的下面两个语句实现逆透视变换的步骤。cv2.getPerspectiveTransf

张北海。·2023-01-01 12:26

图像特征-sift(scale invariant feature transform)

目录图像尺寸空间多分辨金字塔高斯差分金字塔(DOG)编辑DOG空间极值检测关键点的精确定位消除边界响应特征点的主方向生成特征描述编辑特征向量生成opencv中sift函数的使用图像尺寸空间在一定的范围内

lllliliha·2022-12-31 09:24

SLAM_视觉SLAM面试题及答案汇总

目录1SIFT和SUFT的区别2相似变换、仿射变换、射影变换的区别3Homography、Essential和FundamentalMatrix的区别4视差与深度的关系5描述PnP算法6闭环检测常用方法

惊鸿一博·2022-12-30 21:34

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

ORB特征

介绍ORB(OrientedFASTandRotatedBRIEF)特征是一种常用的图像特征，其最大的优点是提取速度快，按业界的说法，ORB特征提取速度臂SURF快10倍，比SIFT快100倍。

ros漫步·2022-12-30 18:37

matlab角点检测fast_第十四节、FAST角点检测(附源码)

在前面我们已经陆续介绍了许多特征检测算子，我们可以根据图像局部的自相关函数求得Harris角点，后面又提到了两种十分优秀的特征点以及他们的描述方法SIFT特征和SURF特征。

习翔宇·2022-12-30 13:30

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

OpenCV角点检测—Harris,SIFT,ORB(7)

OpenCV的10种特征检测方法：FAST，STAR，SIFT，SURF，ORB，MSER，GFTT，HARRIS，Dense,SimpleBlob其中最常用的是SIFT，S

思考之路·2022-12-30 03:15

计算机视觉——特征点提取、描述与匹配

【本学期选修国科大高伟老师的计算机视觉课程，本人方向也是cv，因此想通过博客方式记录课程中比较重要的点，巩固并且进行一些扩展学习】【本章节内容针对特征点提取、描述与匹配进行讲解】SIFT特征点检测其性质

林仔 Lin·2022-12-30 03:44

【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

SIFT检测特征点之去除边缘不稳定噪声点

根据论文以及这位女侠http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7639681所述，在用SIFT得到候选特征点之后还要进一步精确特征点因为候选特征点中有两部分特征点需要去除掉第一个是灰度伪特征点即从一个灰度比较小的区域由

元气少女缘结神·2022-12-30 03:11

【opencv学习】SIFT算法的原理和基本使用

一：SIFT算法的原理我们之前说过了特征的定义：1）我们将图像中的某个特别的区域作为一个特征。特征是图像中有意义的图像区域，该区域具有独特特性或易于识别性。

星海千寻·2022-12-30 03:39

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（四）SIFT算法的实现

SIFT方法是基于图像尺度空间理论提出并发展起来的一种算法,相比梯度、哈希以及Harris特征检测算子而言,SIFT算子能够提供最为稳定的尺度、旋转以及平移不变特征。

gxwwww·2022-12-30 03:37

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

【图像融合】基于SIFT结合小波变换实现图像拼接融合系统含Matlab源码

1简介随着新型传感器的飞速发展,人们获取图像的能力也迅速提高,但是一种图像数据或者单一的传感器所获得的图像信息往往无法满足实际需求.图像拼接就是指将两个或两个以上关于某个具体场景的具有重叠区域的多幅图像加以综合,以生成新的有关此场景的更大视角范围的图像.图像拼接中的两个关键技术是图像配准和图像融合,图像配准和融合的关系十分紧密.图像配准是图像融合的先决条件,为了实现准确的图像融合,必须先对图像进行

matlab科研助手·2022-12-29 21:06

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

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

C++ opencv形态学、轮廓查找、特征检测和图像分割

特征检测和图像分割形态学基本处理方法二值化全局二值化局部二值化腐蚀和膨胀图像形态学运算开运算闭运算顶帽黑帽代码图像轮廓寻找轮廓绘画轮廓轮廓的面积和周长多边形逼近和凸包多边形逼近凸包外接矩形最小外接矩形最大外接矩形案例车辆检测（简易）特征检测Harris角点检测：Shi-Tomasi角点检测SIFT

Vone_66·2022-12-29 11:49

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

OpenCV 常用的API总结（迅速查询）

文章目录OpenCV基本操作openCV安装读取图片（IO操作）绘制集合图形图像加法以及混合操作OpenCV图像处理图像几何变换形态学操作图像平滑直方图边缘检测模板匹配傅里叶变换轮廓检测图像分割图像特征提取SIFT

Peyzhang·2022-12-29 07:55

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

拉普拉斯Laplace算子和高斯二阶导核（LOG算子）和SIFT算法

前置知识边缘检测：图像边缘的强度（边缘线的清晰度）由图像的梯度的强度决定，因为梯度值越强，说明x轴、y轴的像素点变化越快，所以该点处越可能是边缘。边缘和梯度方向是垂直的。举个例子，下图就是用的y方向的偏导核，留下来的就是x方向的边缘散度：散度看是某一点是流入还是流出，所以照样是求三个方向的导数。啊，你这不和梯度一样了么？不一样，梯度计算对象是标量（具体来说是对标量求导，结果是有方向的数），散度计算

Rolandxxx·2022-12-28 01:45

OpenCV-针对不同分辨率的匹配操作

针对不同分辨率的匹配操作项目要求OpenCV模板匹配模板匹配的工作方式模板匹配的匹配方式模板匹配存在的问题解决方法方法1：直方图+自适应模板匹配结果方法二：SIFT效果方法三：灰度匹配+模板匹配结果和结论项目要求有一个需要

FuWen_Hao·2022-12-28 01:34

勇往直前的流浪刀客·2022-12-27 21:29

机器视觉开源代码集合

FROM:http://www.cnblogs.com/einyboy/p/3594432.html一、特征提取FeatureExtraction：SIFT[1][Demoprogram][SIFTLibrary

有些代码不应该被忘记·2022-12-27 21:55

视觉SLAM ch7 ORB特征点

1.2常用的特征点方法：一、SIFT(尺度不变特征变换)，充分考虑了图像变换过程中出现的光照、尺度、旋

雨幕丶·2022-12-27 17:18

2020视觉SLAM面试复习

主要参考：Jichao_Peng:视觉SLAM总结——视觉SLAM面试题汇总try_again_later:SLAM秋招知识点总结——自动驾驶算法、3D视觉岗位（附有解答）1.Sift中尺度空间、高斯金字塔

月夕花晨KaCa·2022-12-26 17:16

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

ffffanfantastic·2022-12-26 17:45

opencv python教程简书_OpenCV-Python教程:39.BRIEF

理论我们知道SIFT使用128维向量做描述子，由于它使用浮点数，需要512字节，同样的SURF也需要最小256字节(64维)，创建上千个这样的向量需要很多内存，在资源受限的应用场景特别是嵌入式环境这是不可能的

weixin_39637924·2022-12-26 11:18

【翻译：OpenCV-Python教程】二元健壮独立基础特征

目标在本章我们会学到BRIEF算法的基础知识理论我们知道SIFT算法使用128维向量来表示描述符。既然它使用浮点数，那基本上需要512字节。同样，S

宇翔1024·2022-12-26 11:47

ROS学习（20）机器人SLAM功能包——rgbdslam的安装与测试

文章目录前言一、新建工作空间二、下载rgbdslam_v2作者对应的g2o三、安装pcl1.8四、配置rgbdslam_v2五、构建siftgpu库六、编译rgbdslam_v2七、测试1、简单测试2、

敲代码的雪糕·2022-12-25 16:20

rgbdslam

ubuntu14.04rosindigoopenni-launch安装https://github.com/felixendres/rgbdslam_v2下载rgbdslam_v2，到自己的workspace，然后catkin_make即可，如果出现sift

littletomatodonkey·2022-12-25 16:20

一起做RGB-D SLAM(7) （完结篇）

第七讲添加回环检测2016.11更新把原文的SIFT替换成了ORB，这样你可以在没有nonfree模块下使用本程序了。回环检测的阈值作出了相应的调整。请以现在的github上源码为准。

weixin_30328063·2022-12-25 16:20

SIFT特征点提取与匹配

SIFT特征点提取与匹配一、SIFT算法1、算法简介尺度不变特征转换即SIFT(Scale-invariantfeaturetransform)是一种计算机视觉的算法。

X i e·2022-12-25 08:03

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

机器视觉特征提取：HOG、SIFT、SURF、ORB、LBP、HAAR

目录一、SIFT（尺度不变特征变换）二、HOG（方向梯度直方图）三、SIFT和HOG的比较四、SIFT/HOG与神经网络特征提取的比较五、其他传统特征提取的方法（SURF、ORB、LBP、HAAR）先对几个概念和问题做一个解释

数据派THU·2022-12-25 08:01

SIFT特征提取与匹配概述

SIFT特征提取与匹配概述SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform)是Lowe于1999年提出的局部特征提取和描述方法。

simple_whu·2022-12-25 08:58

SIFT特征提取+匹配

（2）实现数据集中，每张图片的SIFT特征提取，并展示特征点。（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

SIFT特征提取和匹配

一、sift特征原理部分：SIFT特征详解-Brook_icv-博客园(cnblogs.com)sift特征提取算法_July_Zh1的博客-CSDN博客_sift特征提取算法二、sift特征提取实践部分

Robot-G·2022-12-25 08:52

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