原文:PCL—低层次视觉—关键点检测(rangeImage)

关键点又称为感兴趣的点,是低层次视觉通往高层次视觉的捷径,抑或是高层次感知对低层次处理手段的妥协。 三维视觉关键点检测 .关键点,线,面 关键点 特征点 关键线 边缘 关键面 foreground 上述三个概念在信息学中几乎占据了统治地位。比如 维的函数 信号 ,有各种手段去得到某个所谓的关键点,有极值点,拐点...二维的图像,特征点提取算法是标定算法的核心 harris ,边缘提取算法更是备受 ...

2015-12-14 20:35 0 5679 推荐指数:

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PCL低层次视觉关键点检测(NARF)

  关键点检测本质上来说,并不是一个独立的部分,它往往和特征描述联系在一起,再将特征描述和识别、寻物联系在一起。关键点检测可以说是通往高层次视觉的重要基础。但本章节仅在低层次视觉上讨论点云处理问题,故所有讨论都在关键点检测上点到为止。NARF 算法实际上可以分成两个部分,第一个部分是关键点提取 ...

Fri Dec 18 00:36:00 CST 2015 14 7406
PCL低层次视觉关键点检测(Harris)

  除去NARF这种和特征检测联系比较紧密的方法外,一般来说特征检测都会对曲率变化比较剧烈的点更敏感。Harris算法是图像检测识别算法中非常重要的一个算法,其对物体姿态变化鲁棒性好,对旋转不敏感,可以很好的检测出物体的角点。甚至对于标定算法而言,HARRIS角点检测是使之能成功进行的基础 ...

Tue Dec 22 04:52:00 CST 2015 13 6930
PCL低层次视觉—点云分割(邻近信息)

  分割给人最直观的影响大概就是邻居和我不一样。比如某条界线这边是中华文明,界线那边是西方文,最简单的分割方式就是在边界上找些居民问:"小伙子,你到底能不能上油管啊?”。然后把能上油管的居民坐标连成一 ...

Fri Nov 27 21:43:00 CST 2015 6 18369
PCL低层次视觉—点云分割(基于凹凸性)

1.图像分割的两条思路   场景分割时机器视觉中的重要任务,尤其对家庭机器人而言,优秀的场景分割算法是实现复杂功能的基础。但是大家搞了几十年也还没搞定——不是我说的,是接下来要介绍的这篇论文说的。图像分割的搞法大概有两种:剑宗——自低向上:先将图像聚类成小的像素团再慢慢合并,气宗——自顶向下 ...

Tue Dec 08 03:49:00 CST 2015 10 24368
PCL低层次视觉—点云滤波(初步处理)

点云滤波的概念   点云滤波是点云处理的基本步骤,也是进行 high level 三维图像处理之前必须要进行的预处理。其作用类似于信号处理中的滤波,但实现手段却和信号处理不一样。我认为原因有以下几个 ...

Tue Nov 24 20:33:00 CST 2015 0 8479
PCL低层次视觉—点云分割(超体聚类)

1.超体聚类——一种来自图像的分割方法   超体(supervoxel)是一种集合,集合的元素是“体”。与体素滤波器中的体类似,其本质是一个个的小方块。与之前提到的所有分割手段不同,超体聚类的目的并 ...

Thu Dec 03 04:00:00 CST 2015 11 17006
 
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