ORB特征是目前最优秀的特征提取与匹配算法之一，下面具体讲解一下： 特征点的检测图像的特征点可以简单的理解为图像中比较显著显著的点，如轮廓点，较暗区域中的亮点，较亮区域中的暗点等。ORB采用FAST（features from accelerated segment test）算法来检测特征点。这个定义基于特征点周围的图像灰度值，检测候选特征点周围一圈的像素值，如果候选点周围领域内有足够
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2023-11-28 13:25:36
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Python从设计之初就已经是一门面向对象的语言，正因为如此，在Python中创建一个类和对象是很容易的。本章节我们将详细介绍Python的面向对象编程。 文章目录面向对象(Object Oriented,OO)定义类内建函数继承面向对象实例类的内置属性类的魔术方法(magic methods) 面向对象(Object Oriented,OO)类(Class): 用来描述具有相同的属性和方法的对象
该类负责特征点与特征点之间，地图点与特征点之间通过投影关系、词袋模型或者Sim3位姿匹配。用来辅助完成单目初始化，三角化恢复新的地图点，tracking，relocalization以及loop closing，因此比较重要。该类提供的API是：1. 几个重载的SearchByProjection函数（第一个形参代表需要在其中寻找匹配点的当前图像帧/query；第二个形参则包含待匹配特征/trai
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2024-02-04 11:48:04
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1.背景介绍图像特征提取是计算机视觉领域的核心技术之一，它涉及到对图像进行预处理、特征提取、特征表示和特征匹配等多个环节。图像特征提取的目的是将图像中的信息抽象为人类可以理解的形式，以便于进行图像识别、图像分类、目标检测等高级视觉任务。在过去的几十年里，图像特征提取的方法和技术不断发展，从传统的边缘检测、颜色分析、纹理分析等手工方法，逐渐发展到现代的深度学习、卷积神经网络等自动学习方法。这些方法各
ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF），2011年提出，是一种快速特征点提取和描述的算法。ORB特征是将FAST特征点的检测方法与BRIEF特征描述子结合起来，并在它们原来的基础上做了改进与优化（ORB主要解决了BRIEF描述子不具备旋转不变性的问题）。据说，ORB
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2020-03-12 15:11:00
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ORB算法的概述：ORiented Brief的简称，是Brief的改进版本，ORB算法的综合性能在各种测试中都比较于其他的特征提取算法都是最优的，引出ORB描述子，必须先要从Brief描述子入手1.关于Brief描述子，这个特征描述子的提出
原创
2021-07-21 16:30:34
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ORB特征点被广泛应用在SLAM技术中，它特征点到底是何方神圣，等小白白一点点解开神秘面纱。
原创
2021-07-30 15:29:59
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前阵子推进毕设，通过各种教材、论文和博客的调研，总算对视觉SLAM有了一个比较宏观的了解，摘录归纳了许多特征提取和跟踪的算法，最后初步方案决定为对ORB-SLAM展开研究。赶紧花时间去补习了一下C++，用了半天配置完了OpenCV3.4的环境，又用了近一整天时间快速翻完了毛星云的《OpenCV3编程入门》，跑了跑里面的例程，发现简直友好度爆炸。这每一章的内容，不管是图像滤波也好，图像分割也好，图像
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2024-07-08 22:23:14
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计算机视觉中，描述符是一种描述关键点的方法，它完全依赖于用来提取描述符的特定算法，并且与关键点（在KeyPoint类中定义）不同，除了每一个描述符表示一个关键点这一点之外，描述符没有共同的结构。 我们可以使用d
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2023-11-18 13:25:55
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关键点 Oriented FASTFAST关键点图像金字塔解决实现尺度不变性灰度质心法解决旋转不变性link1link2
原创
2023-01-20 09:28:10
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1、概述 案例：使用OpenCV的Haar特征数据检测人脸。 相关API介绍 1.使用CascadeClassifier类 2.使用其load方法加载特征文件 3.使用其detectMultiScale方法在多尺度空间进行检测，其中该参数解释如下：/** @brief Detects objects of different sizes in the input image.
作者：小葡萄ORB-SLAM的一大创新点在于系统的所有模块都使用了同一种特征：ORB，这样构造的系统更加简单、稳健。本文首先介绍了原版的ORB特征，之后又介绍了ORB-SLAM对ORB特征的改进。相较与SIFT、SURF，ORB在CPU下就可以获得实时性能，并且具有尺度（一定的）、旋转不变性，而且提高了BRIEF描述子的抗噪能力。ORB的速度是SIFT的100倍，SURF的10倍。ORB: Ori
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2022-12-28 12:54:57
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一、 SIFT算法1、算法简介 尺度不变特征转换即SIFT (Scale-invariant feature transform)是一种计算机视觉的算法。它用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。 &n
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2023-11-01 20:48:54
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opencv SURF体征点检测并绘制：//绘制特征点
int extractFeatureDemo1()
{
Mat src = imread("test.jpg", IMREAD_COLOR);
if (src.empty())
{
printf("could not load image...\n");
return -1;
}
namedWindow("input ima
一、步骤二、代码三、部分结果展示3.1 使用Sobel算子且方向为vertical，进行边缘检测3.2 特征点提取（部分）3.3 特征点匹配一、步骤Step1：读取彩色图片 1.新建实验用的文件夹，准备好实验用到的图片，在MATLAB2021a软件中编写相关脚本文件。 2.清理变量空间以及命令行。 3.用imread()函数读取彩色图片，使用imfu
原创
2022-11-10 10:42:10
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ORB 主要特性实验我们现在将探讨 ORB 算法的几个主要属性：尺度不变性旋转不变性光照不变性噪声不变性同样，为了更清楚地了解 ORB 算法的特性，在下面的示例中训练图像和查询图像将使用相同内容的图片。1. 尺度不变性ORB 算法具有尺度不变性。这意味着它能够检测图像中的对象，而不管其大小。为了验证这一点，我们现在将使用 Brute-Force 匹配器来匹配训练图像和查询图像之间的关键点。注意这里
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2024-03-13 16:26:46
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关键点检测本质上来说，并不是一个独立的部分，它往往和特征描述联系在一起，再将特征描述和识别、寻物联系在一起。NARF 算法可以分成两个部分，第一个部分是关键点提取，第二个部分是关键点信息描述，本文仅涉及第一个部分。 在文章开始之前，有非常重要的一点要说明，点云中任意一点，都有一定概率作为关键点。关键点也是来自原始点云中的一个元素。和图像的边缘提取或者关键点检测算法追求n次插值，最终求的亚像素坐标
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2024-07-31 17:43:35
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前文大概介绍了CPU中的ORB特征提取算法的实现方法。其中提到了虽然ORB是专门为CPU设计的特征提取算法，但在OpenCV中的cudafeatures2d里也存在着用CUDA加速的ORB算法库（OpenCV编译时需交叉编译CUDA才可用）。网上关于OpenCV3中GPU加速的ORB算法的实例特别少，博主根据官方的reference介绍，参考CPU版的ORB算法，摸索出了一套CUDA ORB算法的
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2024-07-31 17:39:26
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作者：zhliang
图像特征检测总结 Sobel算子 Sobel算子用多项式计算来拟合导数计算，可以用OpenCv中的cvSobel函数或者EmguCv中的Image<TColor,TDepth>.Sobel方法来进行计算。需要注意的是，xorder和yorder中必须且只能有一个为非零值，即只能计算x
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2024-07-31 17:22:19
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