图1:P2-Net 获得的 2D-3D 匹配的示例。所提出的方法,可以通过学习的联合特征描述和检测,直接建立跨图像和点云的对应关系。 一、引言 在图像和点云之间,分别建立准确的像素级和点级的匹配是一项基本的计算机视觉任务,这对于多种应用至关重要,例如SLAM [34]、SFM [44] 、位姿估计 [35]、3D 重建 [25] 和视...
一、特征点法 1. 特征点 2.ORB特征 (1)FAST关键点 (2)BRIEF描述子 3.特征匹配 4.相机运动的估计 二、2D-2D:对极几何 1.对极约束 (1)几何关系 (2)代数表示 2.本质矩阵 (1)本质矩阵的性质 (2)八点法的数学求解 (3)多于八对匹配点时求解 3.单应矩阵 (1)数学定义 (2)元素求解(根据匹配的特征...
为了解决图像特征点精确匹配的难题,提出一种基于光流法图像配准和颜色概率分布匹配的特征点匹配算法,能在图像产生大的形变和光照变化的情况下精确匹配到对应特征点.首先,定义一个5D空间,并用一组参数来表示特征点区域在待匹配图像中产生的位移,... 更多 关键...
图1:P2-Net 获得的 2D-3D 匹配的示例。所提出的方法,可以通过学习的联合特征描述和检测,直接建立跨图像和点云的对应关系。 一、引言 在图像和点云之间,分别建立准确的像素级和点级的匹配是一项基本的计算机视觉任务,这对于多种应用至关重要,例如SLAM [34]、SFM [44] 、位姿估计 [35]、3D 重建 [25] 和视...
图1:P2-Net 获得的 2D-3D 匹配的示例。所提出的方法,可以通过学习的联合特征描述和检测,直接建立跨图像和点云的对应关系。 一、引言 在图像和点云之间,分别建立准确的像素级和点级的匹配是一项基本的计算机视觉任务,这对于多种应用至关重要,例如SLAM [34]、SFM [44] 、位姿估计 [35]、3D 重建 [25] 和视...
原文链接:牛津大学最新特征点检测方法!Mickey:3D中的2D图像匹配SOTA!(CVPR'24) 本文提出了MicKey,这是一个关键点匹配流程,能够预测三维相机空间中的度量对应关系。通过学习跨图像的三维坐标匹配,我们能够在没有深度测量的情况下推断出度量相对姿态。训练过程中也不需要深度测量,也不需要场景重建或图像重叠信息。MicKey仅...