3D点云特征描述与提取是点云信息处理中最基础也是最关键的一部分,点云的识别。分割,重采样,配准曲面重建等处理大部分算法,都严重依赖特征描述与提取的结果。从尺度上来分,一般分为局部特征的描述和全局特征的描述,例如局部的法线等几何形状特征的描述,全局的拓朴特征的描述,都属于3D点云特征描述与提取的范畴 ...
作者:千百度 点击上方 D视觉工坊 ,选择 星标 干货第一时间送达 概要 论文:Fully Convolutional Geometric Features 标签:ICCV feature,match,registration 作者: Christopher Choy,Jaesik Park, Vladlen Koltun 机构: Stanford University, POSTECH, Int ...
2020-11-28 23:54 0 715 推荐指数:
3D点云特征描述与提取是点云信息处理中最基础也是最关键的一部分,点云的识别。分割,重采样,配准曲面重建等处理大部分算法,都严重依赖特征描述与提取的结果。从尺度上来分,一般分为局部特征的描述和全局特征的描述,例如局部的法线等几何形状特征的描述,全局的拓朴特征的描述,都属于3D点云特征描述与提取的范畴 ...
值,因此采用点特征表示法,其直接结果就减少了全局的特征信息。那么三维特征描述子中一位成员:点特征直方图(Po ...
快速点特征直方图(FPFH)描述子 已知点云P中有n个点,那么它的点特征直方图(PFH)的理论计算复杂度是,其中k是点云P中每个点p计算特征向量时考虑的邻域数量。对于实时应用或接近实时应用中,密集点云的点特征直方图(PFH)的计算,是一个主要的性能瓶颈。此处为PFH计算方式的简化形式,称为快速点 ...
如何从一个深度图像(range image)中提取NARF特征 代码解析narf_feature_extraction.cpp 编译运行./narf_feature_extraction -m 这将自动生成一个呈矩形的点云,检测的特征点处在角落处,参数-m是必要的,因为矩形周围 ...
作者:小毛 Date:2020-05-07 来源: 点云局部特征描述综述 1.引言 在计算机视觉发展初期,机器对客观世界的视觉感知主要依赖相机捕获的二维图像或图像序列。然而世界在欧氏空间内是三维的,图像 ...
点云配准的端到端深度神经网络:ICCV2019论文解读 DeepVCP: An End-to-End Deep Neural Network for Point Cloud Registration 论文链接: http://openaccess.thecvf.com ...
Binary Robust Independent Elementary Features www.cnblogs.com/ronny 1. BRIEF的基本原理 我们已经知道SIFT特征采用了128维的特征描述子,由于描述子用的浮点数,所以它将会占用512 bytes的空间。类似 ...
深度学习数据特征提取:ICCV2019论文解析 Goal-Driven Sequential Data Abstraction 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers ...