BRIEF 特征描述子
Binary Robust Independent Elementary Features www.cnblogs.com/ronny 1. BRIEF的基本原理 我們已經知道SIFT特征采用了128維的特征描述子，由於描述子用的浮點數，所以它將會占用512 bytes的空間。類似 ...
原文：BRIEF特征簡介
引言 該文是由EPFL的Calonder在ECCV 上提出了一種可以快速計算且表達方式為二進制編碼的描述子。主要思路就是在特征點附近隨機選取若干點對，將這些點對的灰度值的大小，組合成一個二進制串，並將這個二進制串作為該特征點的特征描述子。 算法描述 首先，該文特征點提取算法與SIFT一致，也可以仿照SURF算法。在此，主方向的計算在此省略 更為詳見,參考資料 ，因該描述子針對的是兩幅小角度偏轉 以 ...
2014-11-05 17:30 0 2268 推薦指數：
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BRIEF特征點描述子
簡介 BRIEF是2010年的一篇名為《BRIEF:Binary Robust Independent Elementary Features》的文章中提出，BRIEF是對已檢測到的特征點進行描述，它是一種二進制編碼的描述子，擯棄了利用區域灰度直方圖描述特征點的傳統方法 ...
第十六節、特征描述符BRIEF(附源碼)
我們已經知道SIFT算法采用128維的特征描述子，由於描述子用的是浮點數，所以它將會占用512字節的空間。類似的SUFR算法，一般采用64維的描述子，它將占用256字節的空間。如果一幅圖像中有1000個特征點，那么SIFT或SURF特征描述子將占用大量的內存空間，對於那些資源緊張的應用，尤其是 ...
[Active Learning] 01 A Brief Introduction to Active Learning 主動學習簡介
目錄 什么是主動學習？ 主動學習 vs. 被動學習 為什么需要主動學習？ 主動學習與監督學習、弱監督學習、半監督學習、無監督學習之間的關系 ...
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BRIEF算法
本文結構 為了看懂ORB特征提取算法，來看了BRIEF算法的原文，並查看了OpenCV中BRIEF的相關實現，來驗證論文的解讀正確與否。 BRIEF論文解讀 摘要 用二進制串描述局部特征，好處有二：一是很少的bit就能描述獨特的性質；二是可以用漢明距離計算兩個二進制串之間的特征，計算速度 ...
ALINK(二十二)：特征工程（一）特征離散化簡介（一）
來源：https://blog.csdn.net/weixin_39552874/article/details/112325629 1 特征離散化方法和實現 特征離散化指的是將連續特征划分離散的過程：將原始定量特征的一個區間一一映射到單一的值。 在下文中，我們也將離散化過程表述為 分箱 ...
brief 程序注釋
/** * @brief Acceleration (g's) in body frame. * Embedded MPL defines gravity as positive acceleration pointing away from * the Earth. * @param[out ...