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\...
特征点:检测子(给一副图像找到特征点的位置)+描述子(特征向量,用于特征匹配) 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…
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...
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 ...
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 ...
【特征点的检测与匹配】是计算机视觉中非常重要的技术之一。在物体检测、视觉跟踪、三维重建等领域都有很广泛的应用。 opencv提供了10种特征检测方法: 【FAST】 【STAR】 【SIFT】 【SURF】 【ORB】 【MSER】 【GFTT】 【HARRIS】 【Dense】 【SimpleBlob】 ...
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 ...
在OpenCV4中进行特征点检测与匹配通常包括以下几个步骤:加载图像并转化为灰度图、使用特征点检测器找到关键点、计算关键点的描述符、使用匹配器对两幅图像的关键点进行匹配、以及可视化匹配结果。以下是详细的步骤和相应的代码示例: 1. 加载图像并转化为灰度图 首先,我们需要加载图像并将其转换为灰度图,因为大多数特征...
场景中的人工标记点 特征点的基本要求 差异性——可检测 特征点呈现出区别于非特征点的明显特征。 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 Harris角点检测 动机:特征点具有局部的差异性 以每个点为中心,取5x5或7x7的一个窗口,描述点周围的环境,把窗口向任意方向移动...