2.速度和精度之间的平衡,注重实时性的SLAM中常用的ORB特征检测和匹配算法。 3.最新且效果很好的基于深度学习的特征检测和匹配算法SuperPoint+SuperGlue。 1.SIFT特征检测和匹配算法 关于SIFT的算法原理及解释网上有很多资料,如果想深入理解还可以找来原论文读一读,所以这里就简单介绍下SIFT特征检测和匹配算法。 SIFT是找...
以下示例为对SIFT特征点进行暴力匹配: #include<iostream>#include<opencv2/opencv.hpp>intmain(){// 读取图像cv::Matimage=cv::imread("1.jpg",cv::IMREAD_GRAYSCALE);cv::Matimage2=cv::imread("2.jpg",cv::IMREAD_GRAYSCALE);// 创建SIFT检测器cv::Ptr<cv::SIFT>sift=cv::SIFT::create();// ...
特征匹配(Feature Match)是计算机视觉中很多应用的基础,比如说图像配准,摄像机跟踪,三维重建,物体识别,人脸识别,所以花一些时间去深入理解这个概念是不为过的。本文希望通过一种通俗易懂的方式来阐述特征匹配这个过程,以及在过程中遇到的一些问题。 首先我通过几张图片来指出什么是特征匹配,以及特征匹配的过程。 图像一...
1.1特征匹配(Feature Match) 特征匹配是计算机视觉中很多应用的基础,比如说图像配准,摄像机跟踪,三维重建,物体识别,人脸识别,所以花一些时间去深入理解这个概念是不为过的。本文希望通过一种通俗易懂的方式来阐述特征匹配这个过程,以及在过程中遇到的一些问题。
Brute-Force蛮力匹配是一种简单直接的模式识别方法,经常用于计算机视觉和数字图像处理领域中的特征匹配。该方法通过逐一比较目标图像中的所有特征点与源图像中的特征点来寻找最佳匹配。这种方法的主要步骤包括: 特征提取:首先,从两个待比较的图像中提取关键特征点。这些特征点通常是图像中的角点、边缘或其他显著的图像属性...
我们首先进行常规的特征提取和特征点匹配,看看效果如何。 #include"highgui/highgui.hpp"#include"opencv2/nonfree/nonfree.hpp"#include"opencv2/legacy/legacy.hpp"#include<iostream>usingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(){ Mat image01 =imread("2.jpg",1);//右图Mat image02 =imread("1.jpg",1)...
1 暴力特征匹配 通过枚举的方式进行特征匹配,使用第一幅图像中一个特征的描述子,并使用一些距离计算将其与第二幅图像中的所有其他特征匹配,返回最近的一个。 opencv中提供的函数是:BFMatcher(normType,crossCheck) normType表示计算距离的方式(L1距离,即绝对值;L2距离,即平方;汉明距离,ORB使用) ...
本文先从图像特征开始介绍,后分点阐述特征子和描述子的相关分类及特点,最后以图像展示了特征匹配的关系,完整的叙述了整个建模过程中特征点检测与匹配的知识。 一、图像特征介绍 1、图像特征点的应用 相机标定:棋盘格角点阴影格式固定,不同视角检测到点可以得到匹配结果,标定相机内参 ...
综合实验结果,作者得出多级细匹配策略有效提高了匹配的准确性,特别是在复杂场景下。 5、结论 本文提出了一种基于多级细匹配策略的特征匹配方法,称为KTGP-ORB。该方法通过ORB特征描述符的局部外观相似性在汉明空间进行初始匹配,同时引入了局部图像运动平滑性约束以提升初始匹配的准确性。接着,利用GMS算法对初始匹配进行...