ORB 特征提取算法（实践篇一）
。 为了进行这种基于对象的图像分析，我们将使用ORB。ORB是一种非常快速的算法，可以从检测到的关键 ...
原文：ORB 特征提取算法（实践篇二）
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。 . 尺度不变性 ORB 算法具有尺度不变性。这意味着它能够检测图像中的对象，而不管其大小。为了验证这一点，我们现在将使用 Brute Force 匹配器来匹配训练图像和查询图像之间的关 ...
2019-08-14 17:05 0 1555 推荐指数：
相关推荐
ORB 特征提取算法（理论篇）
Abstract ORB 是 Oriented Fast and Rotated Brief 的简称，可以用来对图像中的关键点快速创建特征向量，这些特征向量可以用来识别图像中的对象。 其中，Fast 和 Brief 分别是特征检测算法和向量创建算法。ORB 首先会从图像中查找特殊区域，称为关键点 ...
HOG 特征提取算法（实践篇）
Histograms of Oriented Gradients (HOG) 正如在 ORB 算法中看到的，我们可以使用图像中的关键点进行匹配，以检测图像中的对象。当想要检测具有许多一致的内部特性且不受背景影响的对象时，这些类型的算法非常有用。例如，这些算法在人脸检测中可以取得良好的效果，因为人 ...
ORB-SLAM2的特征提取算法
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 ...
ORB特征提取与匹配
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 ...
[转]SIFT,SURF,ORB,FAST 特征提取算法比较
转载地址：https://blog.csdn.net/vonzhoufz/article/details/46461849 主要的特征检测方法有以下几种，在一般的图像处理库中（如opencv, VLFeat, Boofcv等）都会实现。 FAST ,Machine Learning ...
SIFT,SURF,ORB,FAST,BRISK 特征提取算法比较
原文：http://blog.csdn.net/vonzhoufz/article/details/46594369 图像处理的基础就是要进行特征点的提取，feature(interest points) detect 的方法也在不断的进步，边检测，角点检测，直线检测，圆检测 ...
ORB-SLAM（七）ORBextractor 特征提取
。 提取特征点使用FAST，但是ORB中的FAST加入了旋转信息，也就是去计算特征点的角度，同时加入了 ...