原文:PCL—低層次視覺—關鍵點檢測(rangeImage)

關鍵點又稱為感興趣的點,是低層次視覺通往高層次視覺的捷徑,抑或是高層次感知對低層次處理手段的妥協。 三維視覺關鍵點檢測 .關鍵點,線,面 關鍵點 特征點 關鍵線 邊緣 關鍵面 foreground 上述三個概念在信息學中幾乎占據了統治地位。比如 維的函數 信號 ,有各種手段去得到某個所謂的關鍵點,有極值點,拐點...二維的圖像,特征點提取算法是標定算法的核心 harris ,邊緣提取算法更是備受 ...

2015-12-14 20:35 0 5679 推薦指數:

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PCL低層次視覺關鍵點檢測(NARF)

  關鍵點檢測本質上來說,並不是一個獨立的部分,它往往和特征描述聯系在一起,再將特征描述和識別、尋物聯系在一起。關鍵點檢測可以說是通往高層次視覺的重要基礎。但本章節僅在低層次視覺上討論點雲處理問題,故所有討論都在關鍵點檢測上點到為止。NARF 算法實際上可以分成兩個部分,第一個部分是關鍵點提取 ...

Fri Dec 18 00:36:00 CST 2015 14 7406
PCL低層次視覺關鍵點檢測(Harris)

  除去NARF這種和特征檢測聯系比較緊密的方法外,一般來說特征檢測都會對曲率變化比較劇烈的點更敏感。Harris算法是圖像檢測識別算法中非常重要的一個算法,其對物體姿態變化魯棒性好,對旋轉不敏感,可以很好的檢測出物體的角點。甚至對於標定算法而言,HARRIS角點檢測是使之能成功進行的基礎 ...

Tue Dec 22 04:52:00 CST 2015 13 6930
PCL低層次視覺—點雲分割(鄰近信息)

  分割給人最直觀的影響大概就是鄰居和我不一樣。比如某條界線這邊是中華文明,界線那邊是西方文,最簡單的分割方式就是在邊界上找些居民問:"小伙子,你到底能不能上油管啊?”。然后把能上油管的居民坐標連成一 ...

Fri Nov 27 21:43:00 CST 2015 6 18369
PCL低層次視覺—點雲分割(基於凹凸性)

1.圖像分割的兩條思路   場景分割時機器視覺中的重要任務,尤其對家庭機器人而言,優秀的場景分割算法是實現復雜功能的基礎。但是大家搞了幾十年也還沒搞定——不是我說的,是接下來要介紹的這篇論文說的。圖像分割的搞法大概有兩種:劍宗——自低向上:先將圖像聚類成小的像素團再慢慢合並,氣宗——自頂向下 ...

Tue Dec 08 03:49:00 CST 2015 10 24368
PCL低層次視覺—點雲濾波(初步處理)

點雲濾波的概念   點雲濾波是點雲處理的基本步驟,也是進行 high level 三維圖像處理之前必須要進行的預處理。其作用類似於信號處理中的濾波,但實現手段卻和信號處理不一樣。我認為原因有以下幾個 ...

Tue Nov 24 20:33:00 CST 2015 0 8479
PCL低層次視覺—點雲分割(超體聚類)

1.超體聚類——一種來自圖像的分割方法   超體(supervoxel)是一種集合,集合的元素是“體”。與體素濾波器中的體類似,其本質是一個個的小方塊。與之前提到的所有分割手段不同,超體聚類的目的並 ...

Thu Dec 03 04:00:00 CST 2015 11 17006
 
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