ORB特征是目前最优秀的特征提取与匹配算法之一,下面具体讲解一下: 特征点的检测 图像的特征点可以简单的理解为图像中比较显著显著的点,如轮廓点,较暗区域中的亮点,较亮区域中的暗点等。ORB采用FAST(features from accelerated segment test)算法 ...
什么是ORB特征提取 看这篇文章 http: www.cnblogs.com ronny p .html Opencv ORB的参数含义 nfeatures 最多提取的特征点的数量 scaleFactor 金字塔图像之间的尺度参数,类似于SIFT中的k nlevels 高斯金字塔的层数 edgeThreshold 边缘阈值,这个值主要是根据后面的patchSize来定的,靠近边缘edgeThre ...
2017-08-18 23:38 0 1782 推荐指数:
ORB特征是目前最优秀的特征提取与匹配算法之一,下面具体讲解一下: 特征点的检测 图像的特征点可以简单的理解为图像中比较显著显著的点,如轮廓点,较暗区域中的亮点,较亮区域中的暗点等。ORB采用FAST(features from accelerated segment test)算法 ...
ORB-SLAM2跟踪线程对相机输入的每一帧图像进行跟踪处理,如下图所示,主要包括4步,提取ORB特征、从上一帧或者重定位来估计初始位姿、局部地图跟踪和关键帧处理。 以下结合相关理论知识,阅读ORB-SLAM2源代码,从而理解ORB-SLAM2算法中ORB特征提取过程。 ORB ...
在过去的二十年中,计算机视觉研究已经集中在人工标定上,用于提取良好的图像特征。在一段时间内,图像特征提取器,如 SIFT 和 HOG 是标准步骤。深度学习研究的最新发展已经扩展了传统机器学习模型的范围,将自动特征提取作为基础层。他们本质上取代手动定义的特征图像提取器与手动定义的模型,自动学习 ...
没日没夜的改论文生活终于要告一段落了,比起改论文,学OpenCV就是一件幸福的事情。OpenCV的发展越来越完善了,已经可以直接使用BOW函数来进行对象分类了。 简单的通过特征点分类的方法 ...
from: http://www.xuebuyuan.com/582331.html 简单的通过特征点分类的方法: 一、train 1.提取 ...
ORB 主要特性实验 我们现在将探讨 ORB 算法的几个主要属性: 尺度不变性 旋转不变性 光照不变性 噪声不变性 同样,为了更清楚地了解 ORB 算法的特性,在下面的示例中训练图像和查询图像将使用相同内容的图片。 1. 尺度不变性 ORB 算法具有尺度不变性 ...
Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB) 目标检测是计算机视觉中最具挑战性的问题之一。目标检测即识别图像中特定的对象,并能够确定这些对象在图像中的位置。例如,如果我们在下面的图像中检测汽车,我们不仅要检测出图像中有多少辆车,而且还要检测出这些车在图像中的位置 ...
该类中主要调用OpenCV中的函数,提取图像中特征点(关键点及其描述,描述子,以及图像金字塔) 参考TUM1.yaml文件中的参数,每一帧图像共提取1000个特征点,分布在金字塔8层中,层间尺度比例1.2,计算下来金字塔0层大约有217个特征点,7层大约有50个特征点。这样有一个比较直观的概念 ...