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 2、图像特征点的检测方法 人工设计检测算法:sift...
\begin{align} &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: L\left(x, y, \sigma_{D}\right) = I(x, y) * G\left(x, y, \sigma_{D}\right), \sigma_{D} \in\left\{\sigma_{0}, k \sigma_{0}, k^{2} \sigma_{0}, \ldots\...
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 2、图像特征点的检测方法 人工设计检测算法:sift、surf、orb、fast、hog...
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 2、图像特征点的检测方法 人工设计检测算法:sift、surf、orb、fast、hog...
基于图像的三维建模——特征点检测与匹配 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 ...
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...
在许多图像处理应用中,特征点检测与匹配是一个非常重要的步骤。特征点是图像中具有独特性质的点,如边缘、角点、纹理等。检测和匹配这些特征点可以用于图像配准、目标检测、图像识别等多种任务。 特征点检测是指在图像中自动找出具有显著性质的点。常用的特征点检测算法有Harris角点检测、FAST角点检测、SIFT特征点检测等...
第一步:定义特征检测器(SIFT,SURF,ORB等)。 第二步:对图像中特征点进行检测,并将特征点存储在Keypoints中。 第三步:提取特征点的描述信息。 第四步:定义特征匹配器(特征匹配的方法主要有两种分别为暴力匹配BFmatch和FlannBased)。 第五步:过滤掉较差的匹配点位(一般根据临近两点的距离进行过滤) ...
1.差异性——可检测 特征点应该呈现出区别于非特征点的明显特征 2.重复性——可匹配 对应同一三维点的特征点应该在不同视角中被重复检测到 特征检测子(Feature Detector) Harris 角点检测 基于LoG的多尺度特征检测子//拉普拉斯的高斯 基于DoG的多尺度特征检测子//高斯差分的一种方法 ...
它可以得到与上面基本一致的结果。 二、FAST特征点 harris特征在算法复杂性上比较高,在大的复杂的目标识别或匹配应用上效率不能满足要求,OpenCV提供了一个快速检测角点的类FastFeatureDetector,而实际上FAST并不是快的意思,而是Features from Accelerated Segment Test,但这个算法效率确实比较高,下面我们来看看这个类的用法...