前言：本文是实验GMS匹配算法的一些论文阅读和源码笔记。在使用ORB特征的前提下，相机姿态变化较大情况下，实验效果明显优于暴力匹配，无明显错配。放一张论文原图：一、论文笔记最近为了完成一个项目，对两视图之间的特征点匹配关系要求较为精确，实验了一些匹配算法，其中包括了GMS。论文题目《GMS: Grid-based Motion Statistics for Fast, Ultra-robust F
然后就是自己调参数开外挂，不得不说还挺爽一. 安装pygamepip install pygame然后就是等待安装就好了，我这边已经安装好了。如果网络不好 可以在指令（pip install pygame）后面加上镜像，都可以试一下二. 寻找项目需要的图片这里推荐Free Transparent PNG Images, Stickers & No Bac
特征点匹配opencv，python版本
原创
2023-05-08 14:00:29
226阅读
刚好最近在做项目，老师让查模板匹配与特征点匹配的相关知识，搜了很多博客，整理成word文档，顺便也来发个博客。 模板匹配模板匹配是一种最原始、最基本的识别方法。简单来说，模板匹配就是用一幅已知的模板图片在目标图片上依次滑动，每次滑动都计算模板与模板下方子图的相似度。如果是单个目标的匹配，只需要取相似度最大值所在的位置就可以得到匹配位置。如果要匹配多个目标，只需要设定阈值，只要相似度大于阈
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2024-01-12 19:09:15
166阅读
# 实现"android gms版本"的步骤和代码示例
## 流程步骤
```mermaid
journey
title 实现"android gms版本"的流程步骤
section 介绍
开始->了解需求: 开发者了解需求
了解需求->查找资料: 开发者查找相关资料
查找资料->实施步骤: 根据资料实施步骤
sectio
原创
2024-02-27 05:01:14
192阅读
文章目录一、SIFT特征匹配原理1.1简介1.2特点1.3算法步骤二、数据集三、SIFT特征检测兴趣点四、SIFT特征描述子匹配五、目标图片匹配特征点最多的三张图片六、 地理标记图像匹配七、RANSAC算法剔除误匹配7.1关于RANSAC算法的论述7.2算法代码7.3结果展示与分析7.4 小结八、总结8.1 小结8.2遇到的问题及解决 一、SIFT特征匹配原理1.1简介 SIFT，也叫尺度不变
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2024-02-02 11:00:53
212阅读
计算机视觉课堂笔记 回顾：特征提取中分为点（Harris等），线（Canny算子），区域（MSER）等特征的提取。 相应的特征匹配就会有特征点匹配，直线匹配，曲线匹配，区域匹配。 而在众多研究中以点匹配居多，点匹配的基本原则：利用图像点周围的信息来描述点，如灰度信息，颜色信息，梯度信息等，然后进行 相似性度量。 点匹配典型方法： 基于灰度分布的匹配：Cross-correlation；
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2023-06-25 22:37:04
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OpenCV-Python 系列之特征匹配 - 哔哩哔哩从OpenCV源码学习match()和knnMatch()进行双目匹配 - JavaShuo一、Brute-Force蛮力匹配（ORB 匹配）Brute-Force 匹配非常简单，首先在第一幅图像中选择一个关键点然后依次与第二幅图像的每个关键点进行（改变）距离测试，最后返回距离最近的关键点。对于 BF
目标在这章我们将看到如何将一张图片中的特征与其他图片进行匹配。我们会使用 OpenCV 里的 蛮力匹配器 以及 FLANN 匹配器。蛮力匹配器的基础蛮力匹配器很简单。它取一个特征在第一个集合中的描述符，然后去匹配在第二个集合中的所有其他的特征，通过某种距离计算。然后返回距离最近的那个。对于蛮力匹配器，首先我们必须创建一个蛮力匹配器对象，使用函数 cv.BFMatcher()。它需要两个可
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2024-09-01 17:09:41
232阅读
总体来说，良好的数据特征组合不需太多，便可以使得模型的性能表现突出。比如我们在“良/恶性乳腺癌肿瘤预测“问题中，仅仅使用两个描述肿瘤形态的特征便取得较高的识别率。冗余的特征虽然不会影响模型性能，但会浪费cpu的计算。主成分分析主要用于去除多余的那些线性相关的特征组合，这些冗余的特征组合并不会对模型训练有更多贡献。特征筛选与PCA这类通过选择主成分对特征进行重建的方法略有区别：对于PCA而言，我们经
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2023-08-30 22:37:24
124阅读
1.算法描述SIFT 是一种从图像中提取独特不变特征的方法，其特点为基于图像的一些局部特征，而与图像整体的大小和旋转无关。并且该方法对于光照、噪声、仿射变换具有一定鲁棒性，同时能生成大量的特征点。SIFT (Scale-invariant feature transform)， 尺度不变特征转换，是一种图像局部特征提取算法，它通过在不同的尺度空间中寻找极值点（特征点，关键点）的精确定位和主方向，构
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2023-10-07 15:06:10
155阅读
内容来自OpenCV-Python Tutorials 自己翻译整理目标： 学习匹配一副图片和其他图片的特征。 学习使用OpenCV中的Brute-Force匹配和FLANN匹配。暴力匹配（Brute-Force）基础暴力匹配很简单。首先在模板特征点描述符的集合当中找到第一个特征点，然后匹配目标图片的特征点描述符集合当中的所有特征点，匹配方式使用“距离”来衡量，返回“距离”最近的那个。对于Br
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2024-03-27 07:47:46
158阅读
一、引入FM在传统的线性模型如LR中，每个特征都是独立的，如果需要考虑特征与特征直接的交互作用，可能需要人工对特征进行交叉组合；非线性SVM可以对特征进行kernel映射，但是在特征高度稀疏的情况下，并不能很好地进行学习。因子分解机(FactorizationMachine,FM)是由SteffenRendle在2010年提出的一种基于矩阵分解的机器学习算法。算法的核心在于特征组合，以此来减少人工
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2024-08-04 10:06:03
59阅读
前言对于Android 原生系统定制来说，升级google GMS包是不可避免的日常工作。它不像cts软件版本那样，是google提供的GMS包应用。而一般的客户软件版本是必须需要去登录google playstore商店，然后下载最新GMS软件。并将下载好的软件从手机导出到电脑上，再将这些下载的软件一个个对比源码中的google应用版本，然后对比apk包名，最后将软件替换成最新的版本。遇到的困难
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2024-06-30 16:19:31
589阅读
不管是我在之前的博文中提到的SIFT、ORB等算法，其实真正匹配的结果都不会特别好，一旦视角上的变化比较大或者出现之前图像中没有出现的区域，就很容易产生误匹配。但是在实际应用中这些误匹配的点并没有对最终的匹配结果造成很大的影响，这是因为一般在进行匹配以后，都进行了去除误匹配点对的操作，这篇博文主要介绍的就是一种比较有名的RANSAC算法。 那么，首先来看一下这个算法。一、RANSAC算法介绍RA
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2024-06-24 10:01:02
78阅读
特征组合学习目标：通过添加其他合成特征来改进线性回归模型（这是前一个练习的延续）使用输入函数将 Pandas DataFrame 对象转换为 Tensors，并在 fit() 和 predict() 中调用输入函数使用 FTRL 优化算法进行模型训练通过独热编码、分箱和特征组合创建新的合成特征设置与之前一样 import mat
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2023-07-09 12:21:18
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任务描述在一组空格分隔的自然数中，有些数出现的次数与该数相等，找出符合这个特征的数，并输出其中的最大数。如果不存在这样的数，则输出-1。输入格式在一行中输入若干个自然数，数字之间用空格分隔输出格式
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2023-06-29 13:18:00
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基于几何特征（边缘特征）的模板匹配基于几何特征的模板匹配通过计算模板图像与目标图像特征信息，来判断目标图像中是否有与模板图像相近或相同的图像。匹配流程如下： 1.制作一个模板，并使模板图像以一定角度旋转，得到的各个分析的模板； 2.模板图像T从目标图像的原点处开始每次移动一个像素，直到匹配分数达到要求找到目标物体。基于边缘特征的模板创建首先从模板图像的边缘创建一个数据集（模板模型），然后到目标图像
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2024-06-27 21:38:02
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GMS图像特征匹配算法(学习笔记)一、算法原理当前各种特征匹配算法往往不能兼顾运行速度和鲁棒性。鲁棒性好的算法往往运行较慢，而运行较快的算法又不够稳定。GMS(Grid-based Motion Statistics) 算法希望在能够保证匹配效果的同时提高运行的效率。GMS算法受到BF匹配的启发，认为缺乏明显的正确匹配不是因为匹配对数量太少，而是因为难以区分正确和错误的匹配。由于正确匹配的邻域内的
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2024-06-07 19:18:44
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特征匹配 特征匹配，又可以称之为数据关联。在图像领域中，特征匹配的作用非常大。比如：在图像拼接中，需要进行特征匹配，方便求出单应矩阵以拼接两幅图像；在三维重建中，需要进行特征匹配，方便求出变换矩阵以及三角化特征点；在图像检索中，可以通过特征点在数据库中检索，查找到特征匹配数量最多的识别结果；...检索部分暂时不提，毕竟涉及到了复杂的数据结构。并且在SLAM中用的并不多，虽然在回环检测中需
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2023-07-24 13:22:35
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