BRIEF是Binary Robust Independent Elementary Features的简称,该方法由Michael Calonder于2010年提出[3]。BRIEF的最大特点在于它将keypoint对应的图像块(image patch)转化为了二元数的字符串,即每个关键点由一个128-512位字符串的特征向量描述,如下图所示。特征向量通过硬件直接的位运算,具有极大的速度优势。 BRIEF f...
这个算法是由Ethan Rublee, Vincent Rabaud, Kurt Konolige以及Rary R.Bradski在2011年一篇名为“ORB: An Efficient Alternative to SIFT or SURF” 的文章中提出。 ORB算法分为两部分,分别是特征点提取和特征点描述。特征提取是由FAST(Features from Accelerated Segment Test)算法发展来的,特征点描述是根据BRIEF(Bin...
Orbeez-SLAM:基于ORB特征和NeRF的单目实时视觉SLAM 文章:Orbeez-SLAM: A Real-time Monocular Visual SLAM with ORB Features and NeRF-realized Mapping 作者:Chi-Ming Chung , Yang-Che Tseng , Ya-Ching Hsu , Xiang-Qian Shi , Yun-Hung Hua , Jia-Fong Yeh , Wen-Chin Chen , Yi-Ting Chen and Win...
图像的特征点可以简单的理解为图像中比较显著显著的点,如轮廓点,较暗区域中的亮点,较亮区域中的暗点等。 ORB特征点采用FAST(features from accelerated segment test)算法来检测特征点。FAST核心思想就是找出那些鹤立鸡群的点,即拿一个点跟它周围的点比较,如果它和其中大部分的点都不一样就可以认为它是一个特征点...
Mat outimg1;drawKeypoints(img_1, keypoints_1, outimg1, Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags::DEFAULT);imshow("ORB features", outimg1);//-- 第三步:对两幅图像中的BRIEF描述子进行匹配,使用 Hamming 距离vector<DMatch> matches; t1 = chrono::steady_clock::now(); ...
ORB采用FAST (features from accelerated segment test) 算法来检测特征点。FAST核心思想就是找出那些卓尔不群的点,即拿一个点跟它周围的点比较,如果它和其中大部分的点都不一样就可以认为它是一个特征点。 首先来做几个定义: U : 参考像素点周围的区域阈值 t : 与参考像素点作对比的阈值点的灰度值当参考点...
ORB特征是目前最优秀的特征提取与匹配算法之一,下面具体讲解一下: 特征点的检测 图像的特征点可以简单的理解为图像中比较显著显著的点,如轮廓点,较暗区域中的亮点,较亮区域中的暗点等。ORB采用FAST(features from accelerated segment test)算法来检测特征点。这
ORB特征点采用FAST(features from accelerated segment test)算法来检测特征点。FAST核心思想就是找出那些鹤立鸡群的点,即拿一个点跟它周围的点比较,如果它和其中大部分的点都不一样就可以认为它是一个特征点。比如我们可以那一个点与它周围半径是3的圆上的所有像素点进行比较,如下图所示: ...
imshow("ORB features", outimg1); imwrite("feaure1.png", outimg1); //第三步, 对两幅图像中的描述子进行匹配,使用hamming距离 vector<DMatch>matches; //DMatch是匹配关键点描述子 类, matches用于存放匹配项 t1 = chrono::steady_clock::now(); ...
Ptr<FeaturesFinder> finder = makePtr<OrbFeaturesFinder>(); //创建保存特征的数据结构 vector<ImageFeatures> features(2); //直接对3通道图片进行特征提取操作 (*finder)(img1,features[0]); (*finder)(img2,features[1]); finder->collectGarbage(); ...