在一个普通的PC上,计算一个640×480的图中的SIFT大约需要几百毫秒左右。如果特征都要算300ms,加上别的ICP什么的,一个SLAM就只能做成两帧左右的速度了,这是很令人失望的。而ORB,FAST之类的特征,由于计算速度较快,在SLAM这种实时性要求较高的场合更受欢迎。 那么,今天我们来说一个GPU版本的SIFT。它是由Wu Chan...
len(keypoints_1), len(keypoints_2) viewrawkeypoints_shape.py hostedwith by GitHub 283, 540 接下来,尝试将图片1中的特征与图片2中的特征进行匹配。使用BFmatcher(强力匹配)模块中的match()功能。同样,在两个图像中都匹配的要素之间画线。可以使用OpenCV中的drawMatches函数来完成。 import cv2 import matplot...
在一个普通的PC上,计算一个640××480的图中的SIFT大约需要几百毫秒左右。如果特征都要算300ms,加上别的ICP什么的,一个SLAM就只能做成两帧左右的速度了,这是很令人失望的。而ORB,FAST之类的特征,由于计算速度较快,在SLAM这种实时性要求较高的场合更受欢迎。 那么,今天我们来说一个GPU版本的SIFT。它是由Wu C...
Control:IsHttp:false#Both HTTP(s) are saved (the http and https services of some websites are different businesses)RespStCode:[200,301,302,403,404]#White list of response codesTimeout:10#Request timeoutICPApi:GetICP:""#API for obtaining unit information by domain name url:https://www....
2.领域:ICP+sift算法,点云配准 3.内容:基于ICP+sift算法的点云特征提取与配准matlab仿真。 总体目标:实现点云和影像的配准。输入为影像立体像以及其内方位元素(焦距和像素大小)、外方位元素初值,以及lidar点云数据。输出为改正后的影像外方位元素,能够与lidar点云配准。 (1)配准完成得到影像的准确外方位元素后,在...
很多版本可以用，但是好像都不是开源的，而且对于SIFT算法来说GPU版本的不一定就比CPU的快很多 ...
@GitHubDaily 分享一本得到吴恩达老师推荐过的书籍《实践大语言模型》。共十二章,涵盖了语言模型的基础知识、文本分类、提示工程、语义搜索、多模态语言模型以及如何创建和微调文本嵌入模型等内容。每个章节涉及到的案例代码均已开源到 GitHub,可通过 Google Colab 直接运行。GitHub: ...展开全文c ...
现在我们来写一个测试程序。由于它比较短,我就不专门搞个github了。请大家跟着我做即可。 首先,随意新建一个目录,比如test_siftgpu。我们要写一个c++程序,然后用cmake编译它。现在新建一个main.cpp,内容如下: 1//SiftGPU模块2#include <SiftGPU.h>34//标准C++5#include <iostream>6#include <vector>78//Op...