原文:BRIEF特征简介

引言 该文是由EPFL的Calonder在ECCV 上提出了一种可以快速计算且表达方式为二进制编码的描述子。主要思路就是在特征点附近随机选取若干点对,将这些点对的灰度值的大小,组合成一个二进制串,并将这个二进制串作为该特征点的特征描述子。 算法描述 首先,该文特征点提取算法与SIFT一致,也可以仿照SURF算法。在此,主方向的计算在此省略 更为详见,参考资料 ,因该描述子针对的是两幅小角度偏转 以 ...

2014-11-05 17:30 0 2268 推荐指数:

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BRIEF 特征描述子

Binary Robust Independent Elementary Features www.cnblogs.com/ronny 1. BRIEF的基本原理 我们已经知道SIFT特征采用了128维的特征描述子,由于描述子用的浮点数,所以它将会占用512 bytes的空间。类似 ...

Fri Nov 07 23:45:00 CST 2014 3 23672
BRIEF特征点描述子

简介 BRIEF是2010年的一篇名为《BRIEF:Binary Robust Independent Elementary Features》的文章中提出,BRIEF是对已检测到的特征点进行描述,它是一种二进制编码的描述子,摈弃了利用区域灰度直方图描述特征点的传统方法 ...

Wed Nov 15 19:39:00 CST 2017 0 2903
第十六节、特征描述符BRIEF(附源码)

我们已经知道SIFT算法采用128维的特征描述子,由于描述子用的是浮点数,所以它将会占用512字节的空间。类似的SUFR算法,一般采用64维的描述子,它将占用256字节的空间。如果一幅图像中有1000个特征点,那么SIFT或SURF特征描述子将占用大量的内存空间,对于那些资源紧张的应用,尤其是 ...

Mon Sep 10 19:05:00 CST 2018 0 1580
特征融合简介

特征融合的目的,是把从图像中提取的特征,合并成一个比输入特征更具有判别能力的特征。如何正确融合特征是一个难题。 在很多工作中,融合不同尺度的特征是提高分割性能的一个重要手段。低层特征分辨率更高,包含更多位置、细节信息,但是由于经过的卷积更少,其语义性更低,噪声更多。高层特征具有更强的语义信息 ...

Wed Oct 27 22:57:00 CST 2021 0 6062
BRIEF算法

本文结构 为了看懂ORB特征提取算法,来看了BRIEF算法的原文,并查看了OpenCV中BRIEF的相关实现,来验证论文的解读正确与否。 BRIEF论文解读 摘要 用二进制串描述局部特征,好处有二:一是很少的bit就能描述独特的性质;二是可以用汉明距离计算两个二进制串之间的特征,计算速度 ...

Mon Nov 23 03:04:00 CST 2015 0 2421
ALINK(二十二):特征工程(一)特征离散化简介(一)

来源:https://blog.csdn.net/weixin_39552874/article/details/112325629 1 特征离散化方法和实现 特征离散化指的是将连续特征划分离散的过程:将原始定量特征的一个区间一一映射到单一的值。 在下文中,我们也将离散化过程表述为 分箱 ...

Fri Jun 18 06:49:00 CST 2021 0 286
brief 程序注释

/** * @brief Acceleration (g's) in body frame. * Embedded MPL defines gravity as positive acceleration pointing away from * the Earth. * @param[out ...

Tue Nov 19 22:56:00 CST 2019 0 567
 
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