ORB特征是目前最優秀的特征提取與匹配算法之一,下面具體講解一下: 特征點的檢測 圖像的特征點可以簡單的理解為圖像中比較顯著顯著的點,如輪廓點,較暗區域中的亮點,較亮區域中的暗點等。ORB采用FAST(features from accelerated segment test)算法 ...
什么是ORB特征提取 看這篇文章 http: www.cnblogs.com ronny p .html Opencv ORB的參數含義 nfeatures 最多提取的特征點的數量 scaleFactor 金字塔圖像之間的尺度參數,類似於SIFT中的k nlevels 高斯金字塔的層數 edgeThreshold 邊緣閾值,這個值主要是根據后面的patchSize來定的,靠近邊緣edgeThre ...
2017-08-18 23:38 0 1782 推薦指數:
ORB特征是目前最優秀的特征提取與匹配算法之一,下面具體講解一下: 特征點的檢測 圖像的特征點可以簡單的理解為圖像中比較顯著顯著的點,如輪廓點,較暗區域中的亮點,較亮區域中的暗點等。ORB采用FAST(features from accelerated segment test)算法 ...
ORB-SLAM2跟蹤線程對相機輸入的每一幀圖像進行跟蹤處理,如下圖所示,主要包括4步,提取ORB特征、從上一幀或者重定位來估計初始位姿、局部地圖跟蹤和關鍵幀處理。 以下結合相關理論知識,閱讀ORB-SLAM2源代碼,從而理解ORB-SLAM2算法中ORB特征提取過程。 ORB ...
在過去的二十年中,計算機視覺研究已經集中在人工標定上,用於提取良好的圖像特征。在一段時間內,圖像特征提取器,如 SIFT 和 HOG 是標准步驟。深度學習研究的最新發展已經擴展了傳統機器學習模型的范圍,將自動特征提取作為基礎層。他們本質上取代手動定義的特征圖像提取器與手動定義的模型,自動學習 ...
沒日沒夜的改論文生活終於要告一段落了,比起改論文,學OpenCV就是一件幸福的事情。OpenCV的發展越來越完善了,已經可以直接使用BOW函數來進行對象分類了。 簡單的通過特征點分類的方法 ...
from: http://www.xuebuyuan.com/582331.html 簡單的通過特征點分類的方法: 一、train 1.提取 ...
ORB 主要特性實驗 我們現在將探討 ORB 算法的幾個主要屬性: 尺度不變性 旋轉不變性 光照不變性 噪聲不變性 同樣,為了更清楚地了解 ORB 算法的特性,在下面的示例中訓練圖像和查詢圖像將使用相同內容的圖片。 1. 尺度不變性 ORB 算法具有尺度不變性 ...
Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB) 目標檢測是計算機視覺中最具挑戰性的問題之一。目標檢測即識別圖像中特定的對象,並能夠確定這些對象在圖像中的位置。例如,如果我們在下面的圖像中檢測汽車,我們不僅要檢測出圖像中有多少輛車,而且還要檢測出這些車在圖像中的位置 ...
該類中主要調用OpenCV中的函數,提取圖像中特征點(關鍵點及其描述,描述子,以及圖像金字塔) 參考TUM1.yaml文件中的參數,每一幀圖像共提取1000個特征點,分布在金字塔8層中,層間尺度比例1.2,計算下來金字塔0層大約有217個特征點,7層大約有50個特征點。這樣有一個比較直觀的概念 ...