该类负责特征点与特征点之间，地图点与特征点之间通过投影关系、词袋模型或者Sim3位姿匹配。用来辅助完成单目初始化，三角化恢复新的地图点，tracking，relocalization以及loop closing，因此比较重要。该类提供的API是：1. 几个重载的SearchByProjection函数（第一个形参代表需要在其中寻找匹配点的当前图像帧/query；第二个形参则包含待匹配特征/trai
Java 8 提供的Lambda+Stream流让人感受到了什么叫函数式编程的快乐，让自己的代码优雅了很多。这里目前只讲Stream流，那什么是Stream流呢?Stream将要处理的元素集合看作一种流，在流的过程中，借助Stream API对流中的元素进行操作，比如：筛选、排序、聚合等。在讲Stream流之前我们先说Optional，这玩意你可以简单理解为带着泛型的Object类，可以用get方
opencv特征匹配方法有两种，分别是：暴力特征匹配BF（Brute-Force），暴力特征匹配方法。它使用第一组中的每个特征的描述子，与第二组中的所有特征描述子进行匹配，计算它们之间的差距，然后将最接近一个匹配返回。FLANN特征匹配在进行批量特征匹配时，FLANN速度更快。 由于它使用的是邻近近似值，所以精度较差。Opencv特征匹配实现的简单过程：第一步：定义特征检测器（SIFT,SURF,
4.5 LBP和HOG特征算子学习目标：了解LBP特征的原理了解LBP的改进算法：圆形LBP，旋转LBP和等价模式了解HOG算法的原理熟悉灰度图像的γ变换了解HOG特征的提取流程了解LBP特征的提取方法了解HOG特征的提取方法1.LBP算法LBP(Local Binary Pattern)指局部二值模式，是一种用来描述图像局部特征的算子，LBP特征具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点。它是由T.
1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/xfeatures2d.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace cv::xfeatures2d; 7 using namespace std;
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2018-10-02 17:10:00
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一、步骤二、代码三、部分结果展示3.1 使用Sobel算子且方向为vertical，进行边缘检测3.2 特征点提取（部分）3.3 特征点匹配一、步骤Step1：读取彩色图片 1.新建实验用的文件夹，准备好实验用到的图片，在MATLAB2021a软件中编写相关脚本文件。 2.清理变量空间以及命令行。 3.用imread()函数读取彩色图片，使用imfu
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2022-11-10 10:42:10
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计算机视觉中，描述符是一种描述关键点的方法，它完全依赖于用来提取描述符的特定算法，并且与关键点（在KeyPoint类中定义）不同，除了每一个描述符表示一个关键点这一点之外，描述符没有共同的结构。 我们可以使用d
特征点的检测与匹配（ORB,SIFT,SURFT比较）本文旨在总结opencv-python上特征点的检测和匹配。 1、特征点的检测（包括：ORB,SIFT,SURFT） 2、特侦点匹配方法 (包括：暴力法，FLANN，以及随机抽样一致性优化RANSAC算法) 注：由于SURF专利问题，所以opencv官方包目前不支持SURF但支持ORB和SIFT，安装opencv-contrib-python包
目录什么是ROI提取ROI区域方法一：方法二：实际应用演示原文出处：https://mp.weixin.qq.com/s/MiHz2zLBif_s1lksQXLBbw微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识什么是ROIROI是英文Region Of Interest的三个首字母缩写，很多时候我们对图像的分析就是对图像特定ROI的分析与理解，对细胞与医疗图像来说，ROI提取
#include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/features2d/fe...
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2021-08-18 11:15:30
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本博文主要为了将实现的代码作为笔记记录在此，方便以后的查阅。orb详解见：https://.jianshu.com/p/2d46c9499cba上代码：#include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream>#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>#include <...
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2021-11-30 09:47:18
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ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF），2011年提出，是一种快速特征点提取和描述的算法。ORB特征是将FAST特征点的检测方法与BRIEF特征描述子结合起来，并在它们原来的基础上做了改进与优化（ORB主要解决了BRIEF描述子不具备旋转不变性的问题）。据说，ORB
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2020-03-12 15:11:00
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「本文演示了使用OpenCV对两帧图像进行ORB特征提取和特征匹配，对程序中出现的知识点作了整理总结，一如往常在程序中作了非常详尽的注释」对两幅图像进行特征提取，可选的特征点种类有很多，不同的特征点计算方式和提取方式也各不相同。本案例中采用的是ORB特征点，其关键点是改进的FAST角点，改进之处在于计算了特征点的主方向进而增加了旋转不变特性；描述子采用的是改进的BRIEF描述子，改进之处在于使用了
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2022-09-30 11:39:51
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兴趣点（也叫做关键点或特征点）主要是指某些特殊的点，经过对它们执行局部分析，如果能够检测到足够多的这种点，同时它们区分度很高，并且可以精确定位稳定的特征。这类点被大量用于解决物体识别，图像匹配，视觉跟踪，三维重建等问题。一、检测Harris角点 1.概念及原理(1)角点：最直观的印象就是在水平、竖直两个方向上变化均较大的点。Harris观察一个假定的特征点周围小窗口内的方向性强度平均变化。如果我们
ORB特征点被广泛应用在SLAM技术中，它特征点到底是何方神圣，等小白白一点点解开神秘面纱。
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2021-07-30 15:29:59
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ORB算法的概述：ORiented Brief的简称，是Brief的改进版本，ORB算法的综合性能在各种测试中都比较于其他的特征提取算法都是最优的，引出ORB描述子，必须先要从Brief描述子入手1.关于Brief描述子，这个特征描述子的提出
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2021-07-21 16:30:34
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ORB特征是目前最优秀的特征提取与匹配算法之一，下面具体讲解一下： 特征点的检测图像的特征点可以简单的理解为图像中比较显著显著的点，如轮廓点，较暗区域中的亮点，较亮区域中的暗点等。ORB采用FAST（features from accelerated segment test）算法来检测特征点。这个定义基于特征点周围的图像灰度值，检测候选特征点周围一圈的像素值，如果候选点周围领域内有足够
费尽千辛万苦，总算是把SIFT看得懵懂了，还好OpenCV给我们的API已经完全封装了所有的步骤。只是这个专利费让9012年的我们即便学习也要折腾折腾。
最重要的是，有大神们也对SIFT不满意，持续不断优化它。
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2022-12-27 15:09:50
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SIFT特征提取匹配步骤① 使用SiftFeatureDetector的detect方法检测特征存入一个向量里(可以使用drawKeypoints在图中标识出来) ② 使用SiftDescriptorExtractor的compute方法提取特征描述符(特征向量),特征描述符是一个矩阵 ③ 使用匹配器matcher对描述符进行匹配 ④ 匹配结果保存由DMatch的组成的向量里设置距离阈值,
此opencv系列博客只是为了记录本人对<<opencv3计算机视觉-pyhton语言实现>>的学习笔记,所有代码在我的github主页https://github.com/RenDong3/OpenCV_Notes.欢迎star,不定时更新...之前我们已经介绍了SIFT算法，以及SURF算法，但是由于计算速度较慢的原因。人们提出了使用ORB来替代SIFT和SUR...
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2021-09-01 15:11:53
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