("SIFT Keypoints", 10, 10, "v2_text", v2); // 原始点云显示为红色 pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> original_color(cloud, 255, 0, 0); viewer->addPointCloud(cloud, original_color, "original_cloud", v1); // 关键点显示为绿色 pcl::visualization::Point...
其中k,m,n为0(像素点超出了对要插值区间的四个邻近子区间所在范围)或为1(像素点处在对要插值区间的四个邻近子区间之一所在范围)。 4.1.5、特征描述子 如上统计的4*4*8=128个梯度信息即为该关键点的特征向量。 特征向量形成后,为了去除光照变化的影响,需要对它们进...
它的原理是通过在不同尺度空间中寻找关键点,并计算这些关键点的局部特征描述子,从而实现图像的特征匹配和识别。 1. 尺度空间构建 SIFT算法首先通过高斯金字塔构建尺度空间,以便在不同尺度下检测出特征点。高斯金字塔是通过对原始图像进行多次降采样得到的一系列图像,每个图像都是前一层图像的二分之一。在每一层图像...
1999年Lowe提出了SIFT(Scale-invariant feature transform,尺度不变性特征变换)特征检测算法,并于2003年对其完善总结;2006年,Bay等人对SIFT算法进行了改进,提升其效率,提出了SURF(Speeded Up Robust Features,加速鲁棒性特征)算法。 SIFT...
手工设计特征 | SIFT算子的原理 SIFT,一种检测局部特征算法,该算法通过求一幅图中的特征点(及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配,SIFT特征具有尺度不变性,即使改变旋转角度,图像亮度或拍摄视角,仍然能够得到好的检测效果。
为解决SIFT算法计算复杂,且算法效率不高的问题,提出了POKD-tree算法(分区优化kd树搜索算法).首先,利用SIFT算法提取图像的特征点,以图像特征点集在X和Y方向中跨度最大的方向为分区直线的方向,计算图像特征点集的质心,用通过质心的分区直线来进行图像分区;采用欧式距离对图像进行特征点匹配,首先进行对应搜索匹配,同时为...
最近,3D场景理解方面的研究更多地关注于从点云中直接提取特征(如PointNet和PointNet++),因此探索点云中形状模式特征的描述方法很有必要。受2D图像中一个杰出的特征SIFT的启发,本文作者设计了PointSIFT模块,该模块将不同方向的信息进行编码,并且能够自适应形状的尺度。具体来说,作者设计了一个方向编码单元(orientation-enc...
Pore-SIFT原理 PSIFT(Pore-Scale-invariant feature transform)是一种检测局部特征的算法,该算法通过求一幅图中的特征点(Interest points,or corner points)及其有关Scale 和 Orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配,以得出图像匹配的效果。 构建尺度空间 ...
提出了一种视频图像的特征点自适应提取算法。该算法能够将前一帧的视频图像的参数反馈到当前帧,自动设置适当的特征点灰度阈值,使得从当前帧提取的关键点的数量接近预期值。实验结果表明,当输入图像改变时,采用自适应设置阈值方法,从视频帧提取的特征点的数量始终保持在预期值。该方法可以通过SIFT算法自适应地配准数字...