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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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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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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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
4.5 LBP和HOG特征算子学习目标：了解LBP特征的原理了解LBP的改进算法：圆形LBP，旋转LBP和等价模式了解HOG算法的原理熟悉灰度图像的γ变换了解HOG特征的提取流程了解LBP特征的提取方法了解HOG特征的提取方法1.LBP算法LBP(Local Binary Pattern)指局部二值模式，是一种用来描述图像局部特征的算子，LBP特征具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点。它是由T.
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2024-07-25 13:25:36
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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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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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opencv
原创
2022-10-29 11:44:52
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在计算机视觉领域，ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）特征匹配与RANSAC（RANdom SAmple Consensus）算法的结合使用，为我们提供了一种强大且稳健的解决方案。我近日在实现这一功能时记录了一些关键步骤和过程，以下是我的整理。
## 版本对比
我们来看一下ORB和RANSAC在不同版本中的变化及其特性。
### 时间轴（版本演进史）
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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
# 使用OpenCV和ORB算法实现重叠图像拼接
在计算机视觉中，图像拼接是一项重要的技术，能够将多张图像合成一幅更大图像。在这篇文章中，我们将学习如何使用OpenCV中的ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）特征点检测算法来实现重叠图像的拼接。
## 整体流程
首先，我们来概述整个过程。这可以通过以下的表格来表示：
| 步骤 | 描述
SIFT特征提取匹配步骤① 使用SiftFeatureDetector的detect方法检测特征存入一个向量里(可以使用drawKeypoints在图中标识出来) ② 使用SiftDescriptorExtractor的compute方法提取特征描述符(特征向量),特征描述符是一个矩阵 ③ 使用匹配器matcher对描述符进行匹配 ④ 匹配结果保存由DMatch的组成的向量里设置距离阈值,
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2024-01-06 09:01:20
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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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角点检测一、SIFT(Scale-Invariant Feature Trans-form)1.1 尺度空间极值检测1.2关键点（极值点）1.3 为关键点（极值点）指定方向参数1.4 关键点描述符1.5 关键点匹配二、 SURF(Speeded-Up Robust Features)一、SIFT(Scale-Invariant Feature Trans-form)D.Lowe 于2004...
原创
2022-08-26 10:58:19
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文章目录1 摘 要2 技术栈3 基于深度学习的车辆特征分析系统需求分析需求设计其他功能需求分析系统设计系统的功能模块设计数据库的设计系统的实现系统的登录模块设计系统的首页实现菜单模块的实现车辆特征识别图片上传的实现车辆特征识别的实现汽车百科的实现识车大全的功能实现参考文献6 推荐阅读7 源码获取： 1 摘 要当下是一个数据化、信息化的时代，在这样一个时代中，通过计算机与人工智能相结合的不断发展，
费尽千辛万苦，总算是把SIFT看得懵懂了，还好OpenCV给我们的API已经完全封装了所有的步骤。只是这个专利费让9012年的我们即便学习也要折腾折腾。
最重要的是，有大神们也对SIFT不满意，持续不断优化它。
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2022-12-27 15:09:50
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SURF 算子OpenCV 中关于 SURF 算法的部分，常常涉及到的是 SURF、SurfFeatureDetector、SurfDescriptorExtractor 这三个类。typedef SURF SurfFeatureDetector;
typedef SURF SurfDescriptorExtractor;因此三者其实等价。1. drawKeyPoints() 函数，绘
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2024-05-08 15:05:12
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特征点的检测与匹配（ORB,SIFT,SURFT比较）本文旨在总结opencv-python上特征点的检测和匹配。 1、特征点的检测（包括：ORB,SIFT,SURFT） 2、特侦点匹配方法 (包括：暴力法，FLANN，以及随机抽样一致性优化RANSAC算法) 注：由于SURF专利问题，所以opencv官方包目前不支持SURF但支持ORB和SIFT，安装opencv-contrib-python包
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2023-11-13 10:32:32
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