本文介绍了ORB算法的原理、步骤以及用C语言实现ORB算法的方法。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...
对应C哥该部分内容代码部分:叶培楚-小C酱油兵:ORB-SLAM2——(三)ORB特征匹配(已征求本人同意)
https://www.jianshu.com/p/2d46c9499cba 上代码: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <opencv2/xfeatures2d.hpp> #include <opencv2/features2d/features2d.hpp> void extracte_orb(cv::Mat input, std::vector<cv::KeyPoint>& keypoint, cv::Mat& descriptor) ...
1. 特征点提取的目的与步骤 目的:在每张图像中找到“区分度较高”的像素点,这里“区分度较高”具体为FAST角点。 步骤:2. 代码 CMakeLists.txt#CMake最低版本要求 cmake_minimum_required(VERSION 3.20) # 项目…
C --> D[生成描述子(Brief)] D --> E[输出特征点和描述子] 4. Python实现 4.1 依赖库 首先,确保已经安装了必要的Python库,如OpenCV和NumPy。可以使用以下命令安装: pipinstallopencv-python numpy 1. 4.2 代码示例 以下是ORB算法的Python实现代码,包含特征点检测和描述: ...
4.使用 ORB 进行图像匹配的示例代码 ```csharp using System; using OpenCvSharp; class Program { static void Main(string[] args) { // 读取图像 Mat img1 = new Mat(); Mat img2 = new Mat(); // 初始化 ORB 对象 ORB orb = new ORB(); // 提取特征点与描述子 KeyPoint[] keypoints1 =...
学完课程,可以掌握:地图初始化、跟踪、局部建图、闭环检测、BA优化等原理及底层代码,吃透ORB-SLAM2核心算法;掌握视觉SLAM中重难点:特征均匀化、共视图、关键帧、Span-ning tree、Essential graph、local/g-lobal BA、EPnP、BoW、Sim3等,具备扎实的VSLAM理论实践基础,掌握CMake、多线程、编程调试、代码改进、量化结果...
python双目orb立体匹配代码Python双目ORB立体匹配代码 1. 简介 立体匹配是计算机视觉中一个重要的任务,其目标是找到左右两幅图像中对应的点,并计算其三维空间位置。Python中有很多库可以实现立体匹配,其中ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)是一种旋转不变的特征描述子,可以用于提取特征并进行立体匹配。本文将介绍...
orb特征提取代码 生成的标题:使用ORB算法实现图像特征提取 使用ORB算法的图像特征提取在计算机视觉领域得到了广泛的应用。ORB算法是一种基于FAST角点检测和BRIEF描述符的图像特征提取算法。它具有旋转不变性和尺度不变性等特点,可以有效地解决图像匹配和物体跟踪等问题。下面我们就来一步步讲解使用ORB算法进行图像特征提取的...
摘要:ORB-SLAM(基于ORB特征识别的同时定位与地图构建系统)的源代码无法在嵌入式开发板运行,其构建的点云图太稀疏无法满足移动机器人路径规划要求。针对这个问题,文章提出将ORB SLAM进行改进与优化,移植到嵌入式开发板完成SLAM过程。首先,删除原PC端Linux系统下的轨迹、点云图、一些依赖库,保留并改进src和include文件夹下...