原文:(二)特征匹配

特征匹配 特征匹配,又可以称之为数据关联。在图像领域中,特征匹配的作用非常大。比如: 在图像拼接中,需要进行特征匹配,方便求出单应矩阵以拼接两幅图像 在三维重建中,需要进行特征匹配,方便求出变换矩阵以及三角化特征点 在图像检索中,可以通过特征点在数据库中检索,查找到特征匹配数量最多的识别结果 ... 检索部分暂时不提,毕竟涉及到了复杂的数据结构。并且在SLAM中用的并不多,虽然在回环检测中需要用 ...

2020-03-12 15:03 0 614 推荐指数:

查看详情

Python 图片匹配特征匹配

原文:https://blog.csdn.net/zhuisui_woxin/article/details/84400439 安装相应版本的库(注意:对库安装的版本有特殊要求): 如果需要卸 ...

Sat Apr 04 00:41:00 CST 2020 0 3110
SIFT特征匹配处理

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 ...

Mon Mar 18 05:03:00 CST 2019 0 1944
OpenCV 之 特征匹配

OpenCV 中有两种特征匹配方法:暴力匹配 (Brute force matching) 和 最近邻匹配 (Nearest Neighbors matching) 它们都继承自 DescriptorMatcher,是基于特征描述符距离的匹配,根据描述符的不同,距离可以是 ...

Sat Aug 14 05:31:00 CST 2021 0 351
(三)ORB特征匹配

ORBSLAM2匹配方法流程   在基于特征点的视觉SLAM系统中,特征匹配是数据关联最重要的方法。特征匹配为后端优化提供初值信息,也为前端提供较好的里程计信息,可见,若特征匹配出现问题,则整个视觉SLAM系统必然会崩掉。因此,本系列将特征匹配独立成一讲进行分析。   ORBSLAM2中 ...

Thu Apr 18 06:08:00 CST 2019 0 723
sift特征匹配步骤

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 ...

Fri Jul 03 02:04:00 CST 2020 0 657
SIFT特征匹配与检索

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 ...

Sun Mar 08 22:49:00 CST 2020 0 1012
特征检测和特征匹配方法

一幅图像中总存在着其独特的像素点,这些点我们可以认为就是这幅图像的特征,成为特征点。计算机视觉领域中的很重要的图像特征匹配就是一特征点为基础而进行的,所以,如何定义和找出一幅图像中的特征点就非常重要。这篇文章我总结了视觉领域最常用的几种特征点以及特征匹配的方法。 在计算机视觉领域,兴趣点 ...

Sat Nov 11 02:45:00 CST 2017 0 19576
特征匹配算法

匹配: 暴力匹配(汉明距离):顾名思义,取a图中一个点,依次计算与b图中所有点的距离,找出距离最近点 FLANN 快速最近邻匹配:实现原理:对高维数据依次以其中一维作为划分依据将所有点构建一个KD-Tree,从集合中快速查找。效率比暴力匹配高的多。 去粗取精:匹配错误 ...

Fri Mar 20 19:06:00 CST 2020 0 698
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM