1.FAST（featuresfrom
accelerated segment test）算法特征点检测和匹配是计算机视觉中一个很有用的技术。在物体检测，视觉跟踪，三维常年关键等领域都有很广泛的应用。很多传统的算法都很耗时，而且特征点检测算法只是很多复杂图像处理里中的第一步，得不偿失。FAST特征点检测是公认的比较快速的特征点检测方法，只利用周围像素比较的信息就可以得到特征点，简单，有效。&nb
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2023-12-08 09:35:55
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1.SIFT简介 SIFT的英文全称叫Scale-invariant feature transform，也叫尺度不变特征变换算法，是由David Lowe 先提出的，也是过去十年中最成功的图像局部描述子之一。SIFT 特征包括兴趣点检测器和描述子。SIFT 描述子具有非常强稳健性，这在很大程度上也是 SIFT 特征能够成功和流行的主要原因。自从 SIFT 特征的出现，许多其他本质上使
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2024-04-28 09:23:42
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一：特征点的理解特征点是图像中与周围领域灰度值像素的暗点或亮点二：特征点的寻找 CV_WRAP void detect( const Mat& image, CV_OUT vector<KeyPoint>& keypoints, const Mat& mask=Mat() ) const;SIFT对象的detect函数可以寻找特征点第一个参数是输入图像
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2024-03-20 09:06:53
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这一节应该是本项目（Feature Tracking and Synchronous Scene Generation with a Single Camera）的最后一节了，实现了两种选取跟踪点和恢复跟踪的方法，顺便把AR物体换成了AR小游戏。首先讲讲跟踪点的选取。之前的文章中我们选取ORB作为特征点检测的办法，然后手动选取N个ORB角点去利用LK光流法跟踪。这样的方法是事先定义好3D点的位置，
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2024-02-04 15:38:57
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在机器学习中，通常需要先了解训练的数据集，才能决定选择哪种特征预处理方法、哪种模型，以便获得问题的最优解法。最有效的了解训练数据集的方法是可视化训练数据集，从各种可视化的图中观察训练数据集特征。本文将介绍如何使用Python机器学习库Pandas可视化训练数据集。Pandas是Python中高效的数据加载、数据分析工具，它是基于NumPy实现的，提供了很多有用的函数接口。引言本教程将介绍5中常用的
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2024-01-30 06:47:22
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1 Fast算法1.1 原理我们前面已经介绍过几个特征检测器，它们的效果都很好，特别是SIFT和SURF算法，但是从实时处理的角度来看，效率还是太低了。为了解决这个问题，Edward Rosten和Tom Drummond在2006年提出了FAST算法，并在2010年对其进行了修正。FAST (全称Features from accelerated segment test)是一种用于角
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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视觉里程计的主要问题是如何根据图像来估计相机运动，VO的实现方法，按照是否需要提取特征，分为特征点法的前端以及不提取特征的直接法前端。基于特征点法的前端，长久以来被认为是视觉里程计的主流方法，它运行稳定，对光照、动态物体不敏感，是目前较为成熟的解决方案。计算机视觉邻域的研究者们，设计了许多比角点更加稳定的局部图像特征，比如SIFT,SURF,ORB等。特征点由关键点（Key-point)和描述子（
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2024-01-29 13:33:21
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OPenCV版本：4.4IDE：VS2019功能描述将图像重新映射到极坐标或半对数极坐标空间，这个函数用于实现图像的极坐标变换。 使用以下变换来转换图像： 此处：并且：线性与半对数映射 极坐标映射可以是线性或半对数，添加WarpPolarMode中的一个到flags来确定极坐标映射模式，。 线性是缺省模式。 半对数映射模拟人类的“中心凹”视觉，允许在视线（中心视觉）上具有非常高的锐度，而周围视觉的
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2024-09-28 11:08:46
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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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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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一、前言：自己才接触这一部分，如有错误，大家指出。后续会补充，这个相当于自己学习笔记，便于后面复习。大篇数学公式 真的是。首先我们要弄明白，什么是特征点：特征点的组成： 1.关键点：指特征点在空间里的位置（x,y,z坐标）（二维就是图像的位置） 2.描述子：通常是一个向量，按照某种人为设计的方式，描述了该关键点周围点的信息
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2024-09-11 11:56:34
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OpenCV Python 特征匹配【目标】特征匹配Brute-Force Matcher 和 FLANN Matcher【理论】Brute-Force Matcher字面意思是蛮力匹配器，所以它的过程也很简单，从一个集合里取出一个特征描述子，然后与第二个集合里的特征逐个的进行匹配比较。返回最近的一个。对于BF matcher，首先我们必须使用cv.BFMatcher()创建BFMatcher对象
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2024-04-21 07:05:26
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SE(J2SE)，standard edition，标准版，是我们通常用的一个版本，从JDK 5.0开始，改名为Java SE。 EE(J2EE)，enterprise edition，企业版，使用这种JDK开发J2EE应用程序，从JDK 5.0开始，改名为Java EE。 ME(J2ME)，
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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图像特征点|Moravec特征点
原创
2021-07-29 15:37:55
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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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小白带你继续学图像特征点
原创
2021-07-29 15:43:32
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V831 文章目录V831前言一、V831保存人脸特征值二、pickle函数1.pickle.dump2.pickle.load三、文件是否存在函数总结 前言滴，深夜打卡一、V831保存人脸特征值前面提到过，我可以匹配人脸，但是每次复位都会重启，之前匹配的人脸特征值就不见了，于是我需要将人脸特征值保存下来，spieed官网有一段代码import pickle
with open("/root/fa
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2024-04-26 17:51:31
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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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