概述除了利用Harris进行角点检测和利用Shi-Tomasi方法进行角点检测外，还可以使用cornerEigenValsAndVecs()函数和cornerMinEigenVal()函数自定义角点检测函数。如果对角点的精度有更高的要求，可以用cornerSubPix()函数将角点定位到子像素，从而取得亚像素级别的角点检测效果。cornerSubPix()函数（1）函数原型cornerSubPix
理论作为OpenCV的狂热者，关于ORB的最重要的事情是它来自“ OpenCV Labs”。该算法由Ethan Rublee，Vincent Rabaud，Kurt Konolige和Gary R. Bradski在其论文《ORB：SIFT或SURF的有效替代方案》中提出。2011年，正如标题所述，它是计算中SIFT和SURF的良好替代方案成本，匹配性能以及主要是专利。是的，SIFT和SURF已获
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2024-09-09 15:28:09
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KMP算法百度百科KMP算法要解决的问题就是在字符串（也叫主串）中的模式（pattern）定位问题。说简单点就是我们平时常说的关键字搜索。模式串就是关键字（接下来称它为P），如果它在一个主串（接下来称为T）中出现，就返回它的具体位置，否则返回-1（常用手段）。首先，对于这个问题有一个很单纯的想法：从左到右一个个匹配，如果这个过程中有某个字符不匹配，就跳回去，将模式串向右移动一位。这有什么难的？我们
Opencv 关键点和描述符（一）—— 关键点及跟踪基础Opencv 关键点和描述符（二）—— 通用关键点和描述符Opencv 关键点和描述符（三）—— 核心关键点检测方法corners：包含大量本地信息的像素块，并能够在另一张图中被快速识别keypoints：作为 corners 的扩展，它将像素块的信息进行编码从而使得更易辨识，至少在原则上唯一descriptors：它是对
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2024-04-12 16:09:53
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matchTemplate模板匹配和卷积运算大致相同，模板图类似于卷积核，从原图的左上角开始进行滑动窗口的操作，最后得到一个特征图，这个特征图里的数值就是每次计算得到的相似度，通用匹配方式，相似值是（0-1）之间。 （最简单的一个例子，用两张相同的图片传入模板匹配函数中，只会进行一次相似计算，最后得到的特征图数值为（[1,]） OpenCV中的模板匹配函数为matchTemplate，参数如下，
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2024-06-18 18:00:08
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当进行跟踪时，或者其他类型用到关键点及其描述符的分析时，通常需要做三件事情。第一个是根据一些关键点的定义搜索图像闭关查找图像中的所有关键点。第二个是为发现的每个关键字创建一个描述符。第三个是通过将所找到的关键点的描述符与一些现有的描述符集进行毕竟，看看是否可以找到匹配项。在跟踪应用程序中，最后一步涉及查找序列的一帧图像中的特征，并长室将其与前一帧中的特征进行匹配。在目标检测应用程序在，人们通常会在
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2024-04-19 08:45:55
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第二节 特征描述符匹配器及匹配点绘制OpenCV中关键点描述符的匹配器具有带有公共接口的包装器，可以轻松地在解决同一问题的不同算法之间进行切换。 本节专门介绍在多维空间中以向量表示的匹配描述符。 实现矢量描述符匹配器的所有对象都继承DescriptorMatcher接口以及相应的关键点和匹配点绘制接口。1、cv::drawKeypoints绘制关键点void cv::drawKeypoints(I
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2024-05-05 07:21:16
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一、局部模板匹配图像匹配是关键点常用功能之一，这节介绍的是围绕每个关键点周围图像块展开的算法——差的平方和算法（SSD）。1、过程 首先使用上一章介绍的检测器检测关键点，随后定义一个矩形作为图像块的承载器。将一幅图像的全部关键点与第二幅图像比较，在第二幅图像中找出与第一幅图像中每个关键点最匹配的图像块。（每一个过程是：将一个关键点与第二幅图像的一个图形块中的每个像素进行比较，随后是下一个点对面关系
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2024-03-04 06:51:22
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十六章 关键点和描述符（四）—— 匹配方法与结果显示匹配方法在得到关键点之后，就可以基于此来进行目标的检测与跟踪。这两种应用，对象都派生自 cv::DescriptorMatcher。对于的基础的匹配服务，有两种匹配方法。其中一种是 brute force matching（暴力匹配），其就是比较集合A中的每一个元素和集合B中的每一个元素。另一种被称为 FLANN，
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2024-08-13 17:39:56
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目录概念步骤单个对象匹配代码实现一代码实现二多个对象匹配代码实现 概念模板匹配与剪辑原理很像，模板在原图像上从原点开始浮动，计算模板（图像被模板覆盖的地方）的差别程度，这个差别程度的计算方法在opencv里有六中，人后将每次计算的结果放入一个矩阵里面，作为输出结果。加入原图形是A*B大小，则输出结果的矩阵是(A-a+1)（B-b+1） 匹配完之后，告诉你每一个位置的结果，（结果会因为匹配算法不同
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2023-12-18 22:09:19
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opencv图像特征点的提取和匹配(一)opencv中进行特征点的提取和匹配的思路一般是：提取特征点、生成特征点的描述子，然后进行匹配。opencv提供了一个三个类分别完成图像特征点的提取、描述子生成和特征点的匹配，三个类分别是：FeatureDetector，DescriptorExtractor，DescriptorMatcher。从这三个基类派生出了不同的类来实现不同的特征提取算法、描述及匹
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2023-12-21 15:45:53
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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,
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2023-09-24 17:47:20
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特征检测opencv可以检测图像的主要特征，然后提取这些特征，使其成为图像描述符。特征：特征就是有意义的图像区域，该区域具有独特性或易于识别性。角点与高密度区域是一个很好的特征，边缘可以将图像分为两个区域，因此可以看作很好的特征，斑点（与周围有很大区别的图像区域）也是有意义的特征。大多数特征检测算法都会涉及图像的角点、边和斑点的识别。Harris可用于识别角点。此函数可以很好的检测角点，这些角点在
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2024-01-21 02:16:22
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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
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实际点云中隐藏着真实的曲面，如果能把这个曲面重构出来，然后选用代表性高的激光点（曲率、法向量过滤）与曲面进行匹配，则匹配精度会非常好，这就是IMLS ICP。１.基本思想IMLS(Implict Moving Least Square)Implict实际的意思就是隐式的构建曲面，Moving指的是随匹配点在参考系点云上进行窗口式的滑动，Least Square指的是利用最小二乘法来对曲面进行拟合可
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2024-04-06 12:23:25
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代码主体和数据文件satellite.txt 加入了自己的修改，参数设置在代码的最前面，可以选择kd-tree或者暴力计算最近邻点。 可直接运行代码以及数据文件可从此下载% 程序说明：输入data_source和data_target两个点云，找寻将data_source映射到data_targe的旋转和平移参数
clear;
close all;
clc;
%% 参数配置
kd = 1;
inl
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2024-03-19 19:14:47
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Kinect实现图像的采集和点云配准使用opencv对Kinect2相机采集的深度图像和彩色图像实现配准opencv的数据结构实现采集和映射的代码 使用opencv对Kinect2相机采集的深度图像和彩色图像实现配准使用opencv对Kinect2采集的深度图像和彩色图像进行配准结果进行显示。opencv的数据结构在进行kinect2相机实现点云的配准过程中，使用opencv创建了Mat类型的数
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2024-03-11 06:29:02
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因为pcl的点云模板匹配遇到了各种困难，暂时先用opencv的模板匹配函数做一个简单的焊缝识别，看看效果。此方法的缺陷就在于物体和相机位置必须固定，只允许微小位移，否则数据将失效。1什么是模板匹配？ 模板匹配是一种用于查找与模板图像（补丁）匹配（类似）的图像区域的技术。 虽然补丁必须是一个矩形，可能并不是所有的矩形都是相关的。在这种情况下，可以使用掩模来隔离应该用于找到匹配的补丁部分。它是如何工作
ython的子类调用父类成员时可以用到super关键字,初始化时需要注意super()和init()的区别,下面我们就来深入解析Python编程中super关键字的用法: 官方文档中关于super的定义说的不是很多，大致意思是返回一个代理对象让你能够调用一些继承过来的方法，查找的机制遵循mro规则，最常用的情况如下面这个例子所示：class C(B):
def method(self, ar
模板匹配模板匹配是一项在一幅图像中寻找与另一幅模板图像最匹配(相似)部分的技术.实现：我们需要2幅图像:原图像 (I): 在这幅图像里,我们希望找到一块和模板匹配的区域模板 (T): 将和原图像比照的图像块我们的目标是检测最匹配的区域:为了确定匹配区域, 我们不得不滑动模板图像和原图像进行 比较 :通过 滑动, 我们的意思是图像块一次移动一个像素
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2024-03-05 16:22:35
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