AKAZE是KAZE的加速版，和SIFT特征检测一样，它也可以检测图像的特征点，和描述子但是它与SIFT的比较：更加稳定，更加迅速；非线性尺度空间，得到的关键点更准确比较新的算法。AKAZE 特征对尺度、旋转、有限仿射具有不变性，并且由于非线性尺度空间，在不同尺度上具有更多的独特性。API介绍static Ptr<AKAZE> create(AKAZE::DescriptorType
原创
2023-05-10 21:29:17
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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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# 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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码，你必须指定输入和输出视频路..
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2022-11-17 09:55:15
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遇到的问题，下面就详细介绍一下cvMatchShape的含义以及用法使用Hu矩进行匹配：double cvMatchShapes(
const void* object1,
const void* object2,
int method,
double parameter = 0
);这个函数的第一个参数为待匹配的物体1第二个参数为待匹配的物
近日在做基于sift特征点的图像配准时遇到匹配失败的情况，失败的原因在于两幅图像分辨率相差有点大，而且这两幅图是不同时间段的同一场景的图片，所以基于sift点的匹配已经找不到匹配点了。然后老师叫我尝试手动选择控制点来支持仿射变换。很可惜opencv里没有这类似的库，查了下资料，看看有没有现成的手动配准软件，找到了arcgis这款软件可以做手动配准，不过这软件也都太大了吧我要的只是一个简单的功能而已
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2024-03-25 21:10:28
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AKAZE是KAZE的加速版特征点查找和绘制：把surf中的surf改成KAZE或AKAZE即可 1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/xfeatures2d.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespac
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2018-10-03 16:58:00
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AkAZE是KAZE的加速版与SIFT,SUFR比较:1.更加稳定2.非线性尺度空间3.AKAZE速度更加快4.比较新的算法,只有Opencv新的版本才可以用 AKAZE局部匹配介绍1.AOS构造尺度空间2.Hessian矩阵特征点3.方向指定基于一阶微分图像4.描述子生成特征点查找和绘制：把surf中的surf改成KAZE或AKAZE即可#include #include
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2022-05-29 01:13:09
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一、What is vector？ vector(向量): C++中的一种数据结构,确切的说是一个类.它相当于一个动态的数组,当程序员无法知道自己需要的数组的规模多大时,用其来解决问题可以达到最大节约空间的目的. 用法: 1.文件包含:
AKAZE（Accelerated KAZE）是一种特征点检测和描述子生成算法，常用于计算机视觉领域中的图像特征匹配和目标识别。在Python中，我们可以使用OpenCV库来实现AKAZE参数的计算。下面是实现AKAZE参数的具体步骤：
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始]
B[导入必要的库]
C[加载图像]
D[初始化AKAZ
原创
2024-01-10 10:28:21
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文章目录一、KAZE简介二、代码演示特征检测效果对比演示匹配一
原创
2022-08-09 12:31:20
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写在前面的话：最近做双目匹配，需要用到OpenCV的特征识别匹配，但是对于低反射率物体即使投影了随机散斑之后出来的效果依旧很差，于是乎看看特征匹配的源码，看看能不能从原理上有所发现（用的knnMatch并且已经极线对准，可是效果在有的图上比较凉凉）。废话不多说，这篇博文讲的是看源码学习OpenCV，仿佛没找到比较好的文章，于是，自己看，写一个。后续有发现的话在后面补充。环境：OpenCV3.2源码
AKAZE是KAZE的加速版，sift,surf等特征都是通过高斯核进行线性尺度空间进行特征检测的，相同尺度下每个点的变换是一样的，由于高斯函数是低通滤波函数，会平滑图像边缘，以至图像损失掉许多细节信息。针对这一问题，作者提出了一种基于非线性尺度空间的特征点检测方法，该非线性尺度空间保证了图像边缘在
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2020-03-12 18:04:00
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We detect features (pure pattern recognition of corners, edges, gradients, …) and then match them from frame to frame. Algorithm
定义：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.如何实现：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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2024-05-21 12:03:52
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功能在父图像中寻找幅图像中的子图像相关APICV::matchTemplate(InputMat,//原图像InputMat,//模板图像OutputArray result,//输出结果，必须是单通道32位浮点数，假设原图像widthheight，模板图像WIDTHHEIGHT,则结果必须为width-WIDTH+1，height-HEIGHT+1的大小input method,//使用的匹配方法InputArray mask=noArray()//(optional))...
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2021-07-13 18:22:17
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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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函数签名：void matchTemplate(InputArray image,
原创
2021-07-23 17:22:10
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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
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n检测AKAZE特征点# Author: Amusi#
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2023-01-16 09:01:29
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