基於SIFT的點雲關鍵點提取
這篇博文主要介紹SIFT算法在提取點雲圖像關鍵點時的具體用法。 尺度不變特征轉換(Scale-invariant feature transform,SIFT)是David Lowe在1999年發表，2004年總結完善。其應用范圍包括物體辨識，機器人地圖感知與導航、3D ...
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SEPC：使用3D卷積從FPN中提取尺度不變特征，漲點神器 | CVPR 2020
論文提出PConv為對特征金字塔進行3D卷積，配合特定的iBN進行正則化，能夠有效地融合尺度間的內在關系，另外，論文提出SEPC，使用可變形卷積來適應實際特征間對應的不規律性，保持尺度均衡。PConv和SEPC對SOTA的檢測算法有顯著地提升 ，並且沒有帶來過多的額外計算量 來源：曉飛 ...
NARF 特征點提取
參考博客：https://www.cnblogs.com/ironstark/p/5051533.html 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。NARF 算法可以分成兩個部分，第一個部分是關鍵點提取，第二個部分是關鍵點 ...
SIFT特征點提取
一、 SIFT算法 1、算法簡介 尺度不變特征轉換即SIFT (Scale-invariant feature transform)是一種計算機視覺的算法。它用來偵測與描述影像中的局部性特征， 它在空間尺度中尋找極值點，並提取出其位置、尺度、旋轉不變量，此算法由 David ...
[CC]點雲密度計算
1.計算點雲最近點的平均距離（點雲的平均距離）http://pointclouds.org/documentation/tutorials/correspondence_grouping.php CC版 ...
PCL關鍵點（1）
關鍵點也稱為興趣點，它是2D圖像或是3D點雲或者曲面模型上，可以通過定義檢測標准來獲取的具有穩定性，區別性的點集，從技術上來說，關鍵點的數量相比於原始點雲或圖像的數據量減小很多，與局部特征描述子結合在一起，組成關鍵點描述子常用來形成原始數據的表示，而且不失代表性和描述性，從而加快了后續的識別，追蹤 ...
人臉關鍵點標注
1.獲取坐標值 2.記錄坐標屬性（部位及其方向） 3.插入到數據庫中 I、后台讀入圖片 1.連接數據庫 2.SQL語句對路徑進行查詢 3.查詢結果不為空則輸出 II、將臉部圈出顯示（等比縮放） 1.截取圖片 2.等比縮放 III、標注點記錄屬性值 1.標注位置 2. ...