视觉检测中的特征描述子在不同的应用场景中发挥着重要作用,各具特点的描述子适用于不同的需求和环境。从经典的SIFT和SURF到基于深度学习的新型特征描述子,它们在保持特征不变性和区分性的不断提高了计算效率和系统性能。 未来的研究方向包括进一步优化现有特征描述子的性能,探索更有效的深度学习特征表示方法,以及结合多...
【视觉算法】SHOT特征描述子 技术标签:视觉算法算法人工智能机器学习 回顾一下上一篇文章学习的物体识别流程,首先计算模型点云特征,并将特征保存;然后计算场景点云特征,并将特征保存;在此基础上,进行特征匹配;每一对特征点,进行霍夫投票,投票峰值对应的那些点对,即为正确的特征对应;至此,剔除了错误点对;再根据正确...
我们还是回到人脸检索这个具体的应用中,来谈谈深度描述子的索引问题。 刚开始在建立这个人脸检索QT工程的时候,小白菜并没有做很多复杂的考虑,比如要考虑人脸图像规模,当时建立这个QT工程之初的动机非常简单,就是OpenCV对于检索结果的展示实在是太不方便了,而且小白菜也不需要很大规模的图像体量,另外最重要的一点是,小白...
为了实现旋转不变性,基于每个点周围图像梯度的方向和大小,SIFT描述子又引入了方向。SIFT描述子使用主方向描述参考方向。主方向使用方向直方图来度量。 下面我们基于位置,尺度和方向信息来计算描述子。为了对图像亮度具有稳健性,SIFT描述子使用图像梯度。SIFT描述子在每个像素点附近选取子区域网格,在每个子区域内计算图像梯度...
1. **SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)**:是计算机视觉中常用的特征描述子,具有尺度、旋转和光照不变性,用于关键点检测和描述。 2. **SURF(Speeded-Up Robust Features)**:基于SIFT改进的特征描述子,计算速度更快,但保留相似的不变性和鲁棒性。 3. **HOG(Histogram of Oriented Gradients)**:广泛用于...
SLAM需要根据路标来计算当前相机的位置和姿态。而视觉SLAM的路标就是图像中的特征点了。注意:只要谈到图像中的特征点你就得记得它包含两个内容关键点和描述子。关键点指的特征点在图像中的位置,而描述子是指的是关键点的朝向和周围像素信息。相同特征点他们的描述子相似。
1. PL-Loc: 用于视觉定位的上下文感知的线段描述子(碾压LBD),点+线配合进行视觉定位 摘要:除了特征点之外,线特征也为解决机器人和计算机视觉(CV)中的视觉几何问题提供了额外的约束。尽管最近的一些研究使用基于卷积神经网络的线特征描述子,这些算法能够应对一定程度的视点变化或动态环境,但我们认为CNN架构在将可变线条...
基于EILBP视觉描述子结合PLSA的场景分类算法
基于视觉的傅立叶描述子手势识别方法