提取特征点: 1、构造函数 Ptr<FeatureDetector> detector = ORB::create( 10000 ); 2、 detector->detect( img, kpt ); 计算其描述子 1、 Ptr<DescriptorExtractor> descriptor = ORB::create(); 2、 descriptor->compute( img, kpt, desp ); //点匹配 void featureMatching( const Mat& rDesp, const M...
3、这个id对应的深度图 //输入 4、这个图片上提取的所有orb特征 //输入 5、所有orb特征对应的描述子 //输入 理解:这里就是对帧的属性进行赋初始值,利用传入的参数分别对帧的属性进行赋值。 //特征匹配 //FeatureMatching(vframe[0].GetAllDescriptors(), vframe[1].GetAllDescriptors(), matches); 参数: 1...
ORB算法是一种计算机视觉中常用的特征点描述子提取算法,它可以在图像中提取出关键点,并将这些关键点转化为具有独特性质的描述子,以便于后续的图像匹配、物体识别等应用。通过学习ORB算法,我们可以更好地理解计算机视觉中的特征提取技术,并在实际应用中得到广泛的应用。
使用深度学习提取特征点的SLAM系统已经很多了,典型工作就是GCN-SLAM和SuperPoint-SLAM。感觉深度学习特征点相较传统ORB、SIFT这类特征点,主要优势在于重复性和鲁棒性,特征点的精度明显提升。缺点就是需要GPU,模型前向推理和NMS的计算本身也非常耗时。而且深度学习特征点的泛化性很差,也很难学习旋转不变性,在大旋转变化...
ORBSLAM2中ORB特征提取的特点 ORBSLAM2中通过对OpenCV中的ORB特征点提取类进行修改,对图像进行分块提取,而后划分节点,使得每个节点中保存的特征点性能是该节点所有特征点中最好的。 可能按照上面说的方式,大家不太能理解。 这么说吧。将铺满苹果的桌子进行画格子,然后每个格子中就会有不同数量的苹果,在每个格子中选...
特征点实际上包含两种类型: 一种是只有关键点(interested point),典型的如FAST这类角点; 还有一类就是基于角点的位置,利用其邻域信息对其进行描述,得到描述子,SLAM中常用的主要是这类描述子,比如SIFT, SURF, ORB等。 >>特征提取的缺陷: 直接对图像提取特征点,通常会出现特征点扎堆的现象。显然,对于图像纹理多的地...
#读取需要特征匹配的两张照片,格式为灰度图。 img1=cv.imread("image/work1.jpg",0) img2=cv.imread("image/work2.jpg",0) orb=cv.ORB_create()#建立orb特征检测器 kp1,des1=orb.detectAndCompute(img1,None)#计算img1中的特征点和描述符
# 使用ORB算法进行特征提取orb=cv2.ORB_create()# 检测关键点和描述子keypoints_left,descriptors_left=orb.detectAndCompute(gray_left,None)keypoints_right,descriptors_right=orb.detectAndCompute(gray_right,None) 1. 2. 3. 4. 5. 6. ORB_create:创建一个 ORB 特征检测器 ...
机器人视觉 移动机器人 VS-SLAM ORB-SLAM2 深度学习目标检测 yolov3 行为检测 opencv PCL 机器学习 无人驾驶 - GitHub - yuandm/MVision at 931bb40367ec7c5937cfb0261b4a3361a091c532
Ewenwan/MVision 机器人视觉 移动机器人 VS-SLAM ORB-SLAM2 深度学习目标检测 yolov3 行为检测 opencv PCL 机器学习 无人驾驶 4.9k C++ 09/06 280ximsfei/Android-skin-support Android-skin-support is an easy dynamic skin framework to use for Android, Only one line of code to integrate it. ...