Step1: BBF算法，在KD-tree上找KNN。第一步做匹配咯~1. 什么是KD-tree（from wiki）K-Dimension tree，实际上是一棵平衡二叉树。一般的KD-tree构造过程： function kdtree (list of points pointList, int depth)
{
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2024-04-11 20:02:09
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模板匹配(Template Matching)算法模板匹配（Template Matching）是图像识别中最具代表性的方法之一。它从待识别图像中提取若干特征向量与模板对应的特征向量进行比较，计算图像与模板特征向量之间的距离，用最小距离法判定所属类别。模板匹配通常事先建立好标准模板库。一、简单计算样本之间距离的方法在工作过程中遇到一个判断样本距离的方法，先把他记录如下： 循环计算待测样本和训练集中
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2023-12-11 13:55:33
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粗匹配： 暴力匹配（汉明距离）：顾名思义，取a图中一个点，依次计算与b图中所有点的距离，找出距离最近点 FLANN 快速最近邻匹配：实现原理：对高维数据依次以其中一维作为划分依据将所有点构建一个KD-Tree，从集合中快速查找。效率比暴力匹配高的多。 去粗取精：匹配错误点剔除 1.Lower's算法
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2020-03-20 11:06:00
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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
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特征提取与匹配---SURF；SIFT；ORB；FAST；Harris角点 匹配方法匹配函数 1. OpenCV提供了两种Matching方式： • Brute-force matcher (cv::BFMatcher) //暴力方法找到点集1中每个descriptor在点集2中距离最近的descriptor；找寻到的距离最小就认为匹配
# 离群点剔除 Python
## 引言
在数据分析和机器学习领域中，离群点是指与大多数数据点存在显著差异的数据点。离群点可能是由于测量误差、异常情况或其他不正常的行为引起的。在处理数据时，离群点可能会对结果产生负面影响，因此需要进行离群点剔除。本文将介绍在 Python 中如何进行离群点剔除，并提供相关的代码示例。
## 离群点的检测方法
在剔除离群点之前，我们首先需要检测出这些离群点。
原创
2023-10-15 13:31:39
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# Python 点云剔除离群点的实现
在计算机视觉和3D重建中，点云数据的质量直接影响最终结果的准确性和可靠性。离群点（Outlier）是指与大多数数据远离的数据点，通常由于噪声或数据采集过程中出现的错误等原因引入。这篇文章将带你一步步学习如何在Python中剔除点云数据中的离群点。
## 处理流程
以下是整个处理流程的步骤展示：
| 步骤 | 描述
本次主要讲解ORBSLAM2中的双目稀疏立体匹配函数ComputeStereoMatches()，这个函数主要是用于在左右目图像中寻找对应的匹配点对，并根据匹配点对来恢复特征点的深度，函数主要分为以下几步预分配内存// 为匹配结果预先分配内存，数据类型为float型
// mvuRight存储右图匹配点索引
// mvDepth存储特征点的深度信息
mvuRight = vector<flo
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2024-02-23 21:00:05
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简介本文主要演示利用opencv自带的特征检测算子做图像的特征匹配。检测算子包括SIFTSURFORB特征描述子提取算子包括SIFTSURFORBVGG匹配算法FlannBasedMatcher本文不对相关原理做介绍，只演示其用法，如果对原理感兴趣可以查阅相关文档学习。首先，包含所需要的头文件#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <open
# 深度学习算法特征点匹配指南
特征点匹配在计算机视觉中是一个非常重要的任务，广泛应用于物体识别、图像拼接、三维重建等领域。本文将为刚入行的小白详细讲解如何实现深度学习算法特征点匹配，从流程到代码逐步展开。
## 一、项目流程
首先，我们需要明确整个项目的流程。如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|----------
原创
2024-10-18 10:21:51
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# Java FLANN 算法匹配特征点
## 简介
在计算机视觉和图像处理领域，特征点匹配是一项重要的任务。特征点是图像中具有独特性质的点，例如角点、边缘点等。在匹配特征点的过程中，我们需要在一组图像中找到相似的特征点，从而实现图像的配准、目标识别等任务。FLANN（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors）是一种快速的最近邻搜索算法，可以
原创
2023-08-01 10:25:52
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列表的特点：1、**有序**的集合
2、通过**偏移**来索引，从而读取数据(偏移可以为负，即从右到左，最右为-1)
3、支持嵌套
4、**可变**的类型1、切片：a = [1,2,3，4，5，6，7］
正向索引（a[1:5:2]）
反向索引 (a[-1:-5:2])从有到左索引
默认索引（a[0,]）默认到最后一个数，间隔为12、添加操作：1、"+"(生成一个新的列表)
2、extend 接受
# 特征点匹配算法与深度学习的应用
特征点匹配是计算机视觉中的一个重要任务，常用于图像拼接、物体识别、三维重建等领域。随着深度学习的飞速发展，特征点匹配的精度和效率得到了显著提升。本文将深入探讨特征点匹配算法及其在深度学习中的应用，并提供相关的代码示例。
## 特征点匹配简介
特征点匹配是指在一组图像中找到相似或对应的特征点。这些特征点通常通过特征提取算法（如SIFT、ORB等）来获得。匹配
直接保存一下code/*
本段代码主要实现的功能：
1.去除平面
2.去除其他杂乱点云
3.对目标进行有向包围盒计算
4.计算目标重心点;计算旋转矩阵;计算欧拉角ZYX;即先绕Z轴旋转角度，再绕新的Y轴旋转角度，最后绕新的X轴旋转角度
*/
#include "ros/ros.h"
#include "std_msgs/String.h"
#include &l
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2024-10-28 20:32:57
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在讲解Sift特征点的检测与匹配之前，先讲一下本人对图像配准与特征点的理解。1. 图像配准图像配准，就是找到一幅图像与另一幅图像中相同位置点的一一映射关系，然后根据点映射关系，对其中的一幅图像（通常称为浮动图像或待配准图像）进行空间坐标变换（也称为像素重采样），使其与另一幅图像（通常称为参考图像）位置匹配。如下图所示，浮动图像与参考图像中具有相似的蓝色区域与黑点，但两者的位置并不匹配，也即相同部位
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
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# Python 分位点剔除离群点实现流程
## 1. 确定分位点阈值
- 输入数据集，确定分位点阈值，通常我们使用四分位数（Q1和Q3）来计算分位点。
- 根据数据集的特性，选择合适的分位点阈值，常用的选择是 Q1 - 1.5 * IQR 和 Q3 + 1.5 * IQR，其中IQR为四分位数间距。
## 2. 计算数据集的四分位数
- 导入 numpy 库，用于进行数值计算。
- 使用
原创
2023-10-05 07:17:16
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SIFT特征匹配：高斯金字塔–>DoG高斯差分金字塔（求极值点）–>关键点精准定位–>关键点方向方向分配–>关键点特征描述（1）构建高斯金字塔图像的金字塔模型是指将原始图像不断降阶采样，得到一系列大小不一的图像，由大到小，从下到上构成的塔状模型。原图像为金子塔的第一层，每次降采样所得到的新图像为金字塔的一层(每层一张图像)，每个金字塔共n层。为了让尺度体现其连续性，高斯
1.java里可以使用Spring的 Spel或者Google的Aviator如果使用 Aviator 则添加以下依赖<dependency>
<groupId>com.googlecode.aviator</groupId>
<artifactId>aviator</artifactId>
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2023-05-23 10:39:16
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# 使用Python进行点云剔除离群点的教程
在计算机视觉和点云处理领域，离群点（outliers）常常会干扰数据分析的结果，因此，剔除离群点是点云处理中的一项重要任务。本文将通过简单的步骤向你展示如何使用Python来实现这一功能。我们将使用开源库 `Open3D` 来处理点云数据。
## 处理流程概述
下面是处理点云并剔除离群点的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|--
