SIFT特征点相对于ORB计算速度较慢,在没有GPU加速情况下,无法满足视觉里程计的实时性要求,或者无法运行在手机平台上,但是效果更好,精度更高。在应用时可以择优选取,了解其本质原理的动机是为了自己使用时,可以对其进行修改,针对自己的应用场景优化算法。 有足够的时间,可以去看D. Lowe的论文 ...
https: www.zhihu.com question 我需要把一张照片和训练集中的图片进行匹配。我把一张照片提取特征值并建立kd树,然后把训练集的图片依次读进来,然后把图片的特征点依次放进kd树里面找最近的点,第一个问题就是这 个点的距离,方向之比,长度之比在什么范围内算是匹配的 第二个问题是匹配的特征点与总共的特征点之比达到什么范围就可以认为 幅图片是匹配的 第三个问题是我们是需要找到一幅 ...
2017-07-13 17:44 0 2144 推荐指数:
SIFT特征点相对于ORB计算速度较慢,在没有GPU加速情况下,无法满足视觉里程计的实时性要求,或者无法运行在手机平台上,但是效果更好,精度更高。在应用时可以择优选取,了解其本质原理的动机是为了自己使用时,可以对其进行修改,针对自己的应用场景优化算法。 有足够的时间,可以去看D. Lowe的论文 ...
原文路径:https://www.learnopencv.com/histogram-of-oriented-gradients/ 按语:偶得SIFT特征匹配算法原理介绍,此文章确通俗易懂,分享之! 1.图像尺度空间 在了解图像特征匹配前,需要清楚,两张照片之所以能匹配得上,是因为其特征点 ...
SIFT算法:DoG尺度空间生产 SIFT算法:KeyPoint找寻、定位与优化 SIFT算法:确定特征点方向 SIFT算法:特征描述子 目录: 1、计算邻域梯度方向 ...
目录 sift sift特征简介 sift特征提取步骤 surf surf特征简介 surf特征提取步骤 orb orb特征简介 orb特征提取算法 代码实现 ...
一、SIFT算法的原理 1、检测适度空间极值 检测尺度空间极值就是搜索所有尺度上的图像位置,通过高斯微分函数来识别对于尺寸和旋转不变的兴趣点。其主要步骤可以分为建立高斯金字塔、生成DOG高斯差分金字塔和DOG局部极值点检测。 1.1 尺度空间的构建 图像的尺度空间是这幅图像 ...
一、SIFT算法特征原理 SIFT即尺度不变特征转换,它用来检测图像的局部性特征,在空间尺度中寻找极值点,提取这点的位置、尺度、旋转不变量。这些关键点是一些十分突出,不会因光照和噪音等因素而变化的点,如角点、边缘点、暗区的亮点及亮区的暗点等,所以与影像的大小和旋转无关,对光线、噪声、视角改变 ...
SIFT/SURF为了实现不同图像中相同场景的匹配,主要包括三个步骤: 1. 尺度空间的建立; 2.特征点的提取; 3.利用特征点周围邻域的信息生成特征描述子; 4.特征点匹配。 SIFT 1.生成高斯差分金字塔(DOG),尺度空间构建 (1)通过对原始图像进行尺度变换,获得图像 ...
1.SIFT简介 SIFT的英文全称叫Scale-invariant feature transform,也叫尺度不变特征变换算法,是由David Lowe 先提出的,也是过去十年中最成功的图像局部描述子之一。SIFT 特征包括兴趣点检测器和描述子。SIFT 描述子具有非常强稳健性,这在 ...