ROS，交叉编译，这是一个交叉编译问题的集合，记录相关的问题的，所以可能比较乱。1. 错误： #include_next 是一个 GCC 扩展 [-Werror]报错：limits.h:124:3: 错误： #include_next 是一个 GCC 扩展 [-Werror] # include_next <limits.h> ^~~~~~~~~~~~cc1plus
原创
2021-09-26 11:25:16
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摘要：从一幅图片中高效地寻找关键点始终是一个深入研究的话题，以此形成了众多的计算机视觉应用的基础。正在这个领域中。先驱算法SIFT和SURF在各种图形转换中表现出了巨大的性能。特别是SURF在日益更新的高性能方法中被觉得是计算最有效的方法。本文提出的BRISK算法是用于关键点检測。描写叙述和匹配的一种新方法。在基准数据库中队BRISK的综合评价为：自适应和在大大降计算低成本下所表现的高质量的性能（
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2017-07-25 17:20:00
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We detect features (pure pattern recognition of corners, edges, gradients, …) and then match them from frame to frame. Algorithm
一般特征说的意思是关键点+描述子；一. Fast特征点检测原理： FAST是一种角点， 主要检测局部像素灰度变换明显的地方。核心思想： 如果一个像素与邻域的像素差别较大，那么它更可能是角点。优势： 由于只需要比较像素的亮度大小，所以速度十分快捷。检测过程1.在图像中选取一点像素p，假设它的亮度为Ip； 2.设置一个亮度阈值T; 3.以像素p为中心，选取半径为3的圆上的上16个像素点；4.假如选取的
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2024-07-16 20:14:29
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# Python中OpenCV中ORB、SIFT、BRISK和AKAZE算法的区别
在计算机视觉领域，特征点检测和描述子生成是非常重要的任务，常用的算法包括ORB、SIFT、BRISK和AKAZE。这些算法在不同场景下有不同的优势和特点，本文将对它们进行一些比较和介绍。
## ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)
ORB是一种基于FAST特征点检测和BR
原创
2024-04-11 06:19:00
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1. 眼在手上标定过程标定板放置在固定位置，机器人变换不同的姿态，相机获取不同姿态下的标定板图像目标 上图中描述了闭环的坐标系空间关系，包含以下部分： 机器人末端的工具坐标系到机器人基坐标系的变换矩阵。可变量 机器人末端的工具坐标系到相机坐标系的变换矩阵。不变量 标定板坐标系到相机坐标系的变换矩阵。可变量 标定板坐标系到机器人基坐标系的变换矩阵。不变量闭环关系机器人每移动一个位姿，就能得到一个上述
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2024-02-23 21:43:26
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#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/features2d/features2d.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <opencv2/nonfree/features2d.hpp>#include <open...
原创
2021-08-18 11:15:32
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检测并绘制特征点： 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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2018-10-03 17:07:00
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文章目录一、Brisk(Binary Robust Invariant Scalable Keypoints)特征tur
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2021-08-21 19:50:57
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平台：win10 x +JetBrains PyCharm 2018.2.4 x +Anaconda3（python3.7.0+opencv3.4.5）Issue说明：同学发了个python代码
原创
2022-11-30 17:36:44
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亲测可用
原创
2023-10-20 09:25:49
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1, 各种二进制特征提取算子（ORB 、BRIEF 、 FREAK、 BRISK）.2, Opencv实现：SIFT特征提取+RANSAC剔除误匹配点.
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2021-08-18 11:46:44
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一、基本概念： 作用：特征点提取在“目标识别、图像拼接、运动 跟踪、图像检索、自动”等研究中起着重要作用； 主要算法： •FAST , Machine Learning forHigh...
原创
2022-12-26 16:48:46
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n检测AKAZE特征点# Author: Amusi#
原创
2023-01-16 09:01:29
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简介 FREAK算法是2012年CVPR上《FREAK: Fast Retina Keypoint》文章中，提出来的一种特征提取算法，也是一种二进制的特征描述算子。 它与BRISK算法非常相似，个人觉得就是在BRISK算法上的改进，关于BRISK算法详见上一篇博文：BRISK特征提取算法。F
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2023-07-11 21:58:41
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简介 FREAK算法是2012年CVPR上《FREAK: Fast Retina Keypoint》文章中，提出来的一种特征提取算法，也是一种二进制的特征描述算子。 它与BRISK算法非常相似，个人觉得就是在BRISK算法上的改进，关于BRISK算法详见上一篇博文：BRISK特征提取算法。F
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2024-09-29 20:31:48
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BRISK特征点描述算法详解简介 BRISK算法是2011年ICCV上《BRISK:Binary Robust Invariant Scalable Keypoints》文章中，提出来的一种特征提取算法，也是一种二进制的特征描述算子。它具有较好的旋转不变性、尺度不变性，较好的鲁棒性等。在图像配准应用中，速度比较：SIFT<SURF<BRISK<FREAK<ORB，在对有较大
今天介绍一种特征提取算法：BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Kepoints)BRISK是Stefan等人在ICCV11上发表的。通过对原论文进行泛读后，对该算法有了一定的了解。 BRISK是一种改进的BRIEF算法，该算法具有高计算效率和旋转、尺度不变性的特点，对噪声也有一定鲁棒性。该算法总的来说分为以下几步：构建尺度空间尺度空间
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2023-12-11 19:27:58
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简介 BRISK算法是2011年ICCV上《BRISK:Binary Robust Invariant Scalable Keypoints》文章中，提出来的一种特征提取算法，也是一种二进制的特征描述算子。 它具有较好的旋转不变性、尺度不变性，较好的鲁棒性等。在图像配准应用中，速度比较：SIF
简介 BRISK算法是2011年ICCV上《BRISK:Binary Robust Invariant Scalable Keypoints》文章中，提出来的一种特征提取算法，也是一种二进制的特征描述算子。 它具有较好的旋转不变性、尺度不变性，较好的鲁棒性等。在图像配准应用中，速度比较：S
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2024-01-30 06:28:43
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