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 图像拼接:不同视角匹配恢复相机姿态 稠密重建:间接使用特征点作为种子点扩散匹配得到稠密点云 场景理解:词袋方法,特征点为中心生成关键词袋(关键特征)进行场景识别 2、图像特征点的检测方法 人工设计检测算法:sift...
\begin{align} &LoG算子: Lindeberg(1993)提出Laplacian of Gaussian(LoG)函数的极值点对应着特征点\\ &尺度空间: L\left(x, y, \sigma_{D}\right) = I(x, y) * G\left(x, y, \sigma_{D}\right), \sigma_{D} \in\left\{\sigma_{0}, k \sigma_{0}, k^{2} \sigma_{0}, \ldots\...
1、Harris 角点检测(早期,原理简单,视频跟踪,快速检测) 动机:特征点具有局部差异性 以每个点为中心取一个窗口,例如,5×5/7×7的像素,描述特征点周围环境 此点具有差异性->窗口往任意方向移动,则周围环境变化较大->具有局部差异性 最小二乘线性系统\begin{equation} \begin{split} E(u,v)&=\sum_{(x,y...
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 图像拼接:不同视角匹配恢复相机姿态 稠密重建:间接使用特征点作为种子点扩散匹配得到稠密点云 场景理解:词袋方法,特征点为中心生成关键词袋(关键特征)进行场景识别 2、图像特征点的检测方法 人工设计检测算法:sift、surf、orb、fast、hog...
【特征点的检测与匹配】是计算机视觉中非常重要的技术之一。在物体检测、视觉跟踪、三维重建等领域都有很广泛的应用。 opencv提供了10种特征检测方法: 【FAST】 【STAR】 【SIFT】 【SURF】 【ORB】 【MSER】 【GFTT】 【HARRIS】 【Dense】 【SimpleBlob】 ...
1.差异性——可检测 特征点应该呈现出区别于非特征点的明显特征 2.重复性——可匹配 对应同一三维点的特征点应该在不同视角中被重复检测到 特征检测子(Feature Detector) Harris 角点检测 基于LoG的多尺度特征检测子//拉普拉斯的高斯 基于DoG的多尺度特征检测子//高斯差分的一种方法 ...
特征点匹配是指在两幅图像之间寻找相同或相似的特征点的过程。特征点匹配算法是特征点检测与应用的重要环节。 NNDR算法 最近邻距离比(NNDR)算法是特征点匹配的一种常用方法。该算法通过计算两个特征向量之间的欧氏距离,并比较最近邻距离和次近邻距离的比值来决定特征点的匹配。 算法步骤: 1. 对于一个特征点,在另一...
在OpenCV4中进行特征点检测与匹配通常包括以下几个步骤:加载图像并转化为灰度图、使用特征点检测器找到关键点、计算关键点的描述符、使用匹配器对两幅图像的关键点进行匹配、以及可视化匹配结果。以下是详细的步骤和相应的代码示例: 1. 加载图像并转化为灰度图 首先,我们需要加载图像并将其转换为灰度图,因为大多数特征...
它可以得到与上面基本一致的结果。 二、FAST特征点 harris特征在算法复杂性上比较高,在大的复杂的目标识别或匹配应用上效率不能满足要求,OpenCV提供了一个快速检测角点的类FastFeatureDetector,而实际上FAST并不是快的意思,而是Features from Accelerated Segment Test,但这个算法效率确实比较高,下面我们来看看这个类的用法...
1.差异性——可检测 特征点应该呈现出区别于非特征点的明显特征 2.重复性——可匹配 对应同一三维点的特征点应该在不同视角中被重复检测到 特征检测子(Feature Detector) Harris 角点检测 基于LoG的多尺度特征检测子//拉普拉斯的高斯 基于DoG的多尺度特征检测子//高斯差分的一种方法 ...