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 ...
Abstract ORB 是 Oriented Fast and Rotated Brief 的簡稱,可以用來對圖像中的關鍵點快速創建特征向量,這些特征向量可以用來識別圖像中的對象。 其中,Fast 和 Brief 分別是特征檢測算法和向量創建算法。ORB 首先會從圖像中查找特殊區域,稱為關鍵點。關鍵點即圖像中突出的小區域,比如角點,比如它們具有像素值急劇的從淺色變為深色的特征。然后 ORB 會為 ...
2019-08-13 14:48 0 6356 推薦指數:
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 ...
。 為了進行這種基於對象的圖像分析,我們將使用ORB。ORB是一種非常快速的算法,可以從檢測到的關鍵 ...
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 ...
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 ...
轉載地址:https://blog.csdn.net/vonzhoufz/article/details/46461849 主要的特征檢測方法有以下幾種,在一般的圖像處理庫中(如opencv, VLFeat, Boofcv等)都會實現。 FAST ,Machine Learning ...
原文:http://blog.csdn.net/vonzhoufz/article/details/46594369 圖像處理的基礎就是要進行特征點的提取,feature(interest points) detect 的方法也在不斷的進步,邊檢測,角點檢測,直線檢測,圓檢測 ...
Histograms of Oriented Gradients (HOG) 正如在 ORB 算法中看到的,我們可以使用圖像中的關鍵點進行匹配,以檢測圖像中的對象。當想要檢測具有許多一致的內部特性且不受背景影響的對象時,這些類型的算法非常有用。例如,這些算法在人臉檢測中可以取得良好的效果,因為人 ...
。 提取特征點使用FAST,但是ORB中的FAST加入了旋轉信息,也就是去計算特征點的角度,同時加入了 ...