(1)FAST特征点(Feature from Accelerated Segment Test) 1)FAST定义: 通过检测局部像素灰度变化来确认特征点的位置 2)具体步骤: 3)视觉效果: 理解:将中心点与周围16个特征点进行数值比较大小 4)优缺点: 速度快,SIFT的100倍,但不具有尺度和旋转不变性 (2)Oriented FAST (ORB) 1)获取尺度不变性 方法:构建图像...
4)找到Harris角点响应值大于给定阈值且局部最大的位置作为特征点 检测结果: 2、基于LoG的多尺度特征检测子 动机:Harris角点检测不具有尺度不变性,让特征点具有尺度不变性 解决方法:尺度归一化LoG算子,处理尺度的变化 LoG算子:Lindeberg(1993)提出Laplacian of Gaussian (LoG)函数的极值点对应着特征点 尺度空间: 一副...
0); //计算SIFT特征检测和匹配的时间 double start = static_cast<double...
稠密重建:间接使用特征点作为种子点扩散匹配得到稠密点云 场景理解:词袋方法,特征点为中心生成关键词袋(关键特征)进行场景识别 2、图像特征点的检测方法 人工设计检测算法:sift、surf、orb、fast、hog 基于深度学习的方法:人脸关键点检测、3D match点云匹配 场景中的人工标记点:影视场景背景简单的标记,特殊二维码设计(...
本文先从图像特征开始介绍,后分点阐述特征子和描述子的相关分类及特点,最后以图像展示了特征匹配的关系,完整的叙述了整个建模过程中特征点检测与匹配的知识。 一、图像特征介绍 1、图像特征点的应用 相机标定:棋盘格角点阴影格式固定,不同视角检测到点可以得到匹配结果,标定相机内参 ...
一、图像特征介绍 1、图像特征点的应用 相机标定:棋盘格角点阴影格式固定,不同视角检测到点可以得到匹配结果,标定相机内参 图像拼接:不同视角匹配恢复相机姿态 稠密重建:间接使用特征点作为种子点扩散匹配得到稠密点云 场景理解:词袋方法,特征点为中心生成关键词袋(关键特征)进行场景识别 ...
在surf中,也是在特征点周围取一个正方形框,框的边长为20s(s是所检测到该特征点所在的尺度)。该框带方向,方向当然就是第4步检测出来的主方向了。然后把该框分为16个子区域,每个子区域统计25个像素的水平方向和垂直方向的haar小波特征,这里的水平和垂直方向都是相对主方向而言的。该haar小波特征为水平方向值之和...
本文详细论述了四个特征点检测算法:Harris, SIFT,SURF以及ORB的思路步骤以及特点,分析了它们的局限性,并对几个重要问题进行了探讨。 Harris角点检测 Def.[角点(corner point)] 在邻域内的各个方向上灰度变化值足够高的点,是图像边缘曲线上曲率极大值的点。
为新图像的每个特征点在数据库中逐个匹配,根据特征向量的欧氏距离在数据库中寻找其最近邻和次近邻特征点,若(最近邻距离/次近邻距离)大于某一阙值,则特征匹配成功。 Harris 角点检测器仅仅能够检测出图像中的兴趣点,但是没有给出通过...
特征点检测特征点的性质Harris角点 声明:对于大多数做遥感研究的人来说,我觉得没必要深挖里面的技术细节,大致了解一下特征点检测是怎么回事,用到了什么思路即可。如果想看技术细节,自有很多其他博客以及文献可供参考。 我这个人喜欢通过讲解去启发,而不是直接将各位看官带入细节。