Lowe将SIFT算法分解为如下四步: 1. 尺度空间极值检测:搜索所有尺度上的图像位置.通过高斯微分函数来识别潜在的对于尺度和旋转不变的兴趣点. 关键点定位:在每个候选的位置上,通过一个拟合精细的模型来确定位置和尺度.关键点的选择依据于它们的稳定程度. 方向确定:基于图像局部的梯度方向,分配给每个关键点位置一个或多个方向.所有后面的对图像数据的操作都相对于关键点的方向.尺度和位置进行变换,从而提供对于这些变换的不变性. 关键点描述:在每个关键点周围的邻域内,在选定的尺度上测量图像局部的梯度.这…

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:彩色圆圈为图像的特征点 图像二: 图像一与图像二的匹配: 概念理解:什么是特征,什么是特征描述,什么是特征匹配 假设这样的一个场景,小白和小黑都在看一个图片,但是他们想知道他们…

一幅图像中总存在着其独特的像素点,这些点我们可以认为就是这幅图像的特征,成为特征点.计算机视觉领域中的很重要的图像特征匹配就是一特征点为基础而进行的,所以,如何定义和找出一幅图像中的特征点就非常重要.这篇文章我总结了视觉领域最常用的几种特征点以及特征匹配的方法. 在计算机视觉领域,兴趣点(也称关键点或特征点)的概念已经得 到了广泛的应用, 包括目标识别. 图像配准. 视觉跟踪. 三维重建 等. 这个概念的原理是, 从图像中选取某些特征点并对图像进行局部 分析,而非观察整幅图像. 只要图像中有足够…

[计算机视觉]特征脸EigenFace与PCA 标签(空格分隔): [图像处理] 版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/. 说明:本文主要想弄清楚将人脸识别推向真正可用的第一种方法:特征脸方法. [这里采用的是1维的PCA方法,将图像转变为行向量或者列向量,虽然破坏了几何结构,但是处理比较直观方便] 第一步是构建样本集合 获取包含有M张人脸图像的集合S,每张人脸图片的大小scaling到统一的尺寸,如下面图片集合: 每个图…

OpenCV 中有两种特征匹配方法:暴力匹配 (Brute force matching) 和 最近邻匹配 (Nearest Neighbors matching) 它们都继承自 DescriptorMatcher,是基于特征描述符距离的匹配,根据描述符的不同,距离可以是 欧氏距离,也可以是 汉明距 1  暴力匹配 首先,任取图像 A 的一个特征描述符,计算它到图像 B 中所有特征描述符的距离:然后,将所得到的距离进行排序:最后,选择距离最短的特征,作为 A-B 的匹配点 1.1  BFMatc…

在OpenCV2简单的特征匹配中对使用OpenCV2进行特征匹配的步骤做了一个简单的介绍,其匹配出的结果是非常粗糙的,在这篇文章中对使用OpenCV2进行匹配的细化做一个简单的总结.主要包括以下几个内容: DescriptorMatcher DMatcher KNN匹配 计算两视图的基础矩阵F,并细化匹配结果 计算两视图的单应矩阵H,并细化匹配结果 DescriptorMatcher 和 DMatcher DescriptorMatcher是匹配特征向量的抽象类,在OpenCV2中的特征匹配方法…

特征的匹配大致可以分为3个步骤: 特征的提取 计算特征向量 特征匹配 对于3个步骤,在OpenCV2中都进行了封装.所有的特征提取方法都实现FeatureDetector接口,DescriptorExtractor接口则封装了对特征向量(特征描述符)的提取,而所有特征向量的匹配都继承了DescriptorMatcher接口. 简单的特征匹配 int main() { const string imgName1 = "x://image//01.jpg"; const string im…

ORBSLAM2匹配方法流程 在基于特征点的视觉SLAM系统中,特征匹配是数据关联最重要的方法.特征匹配为后端优化提供初值信息,也为前端提供较好的里程计信息,可见,若特征匹配出现问题,则整个视觉SLAM系统必然会崩掉.因此,本系列将特征匹配独立成一讲进行分析. ORBSLAM2中的匹配流程如下所述: 1. 计算当前帧描述子对应的BOW向量: 2. 设置匹配阈值: 3. 进行BOW特征向量匹配确定最优匹配: 4. 统计匹配描述子角度偏差并筛选,确定最终匹配. 接下来,我们一起再细细分析一下,每一步…

一.特征匹配简介 二.暴力匹配 1.nth_element筛选 #include "opencv2/opencv.hpp" #include <opencv2/nonfree/nonfree.hpp>//SIFT #include <opencv2/legacy/legacy.hpp>//BFMatch暴力匹配 #include <vector> #include<iostream> using namespace std; using…

之前我们已经介绍了SIFT算法,以及SURF算法,但是由于计算速度较慢的原因.人们提出了使用ORB来替代SIFT和SURF.与前两者相比,ORB有更快的速度.ORB在2011年才首次发布.在前面小节中,我们已经提到了ORB算法.ORB算法将基于FAST关键点的技术和基于BRIEF描述符的技术相结合,关于FAST和BRIEF相关内容可以参考博客第十四节.FAST角点检测(附源码)和第十六节.特征描述符BRIEF(附源码). 一 ORB算法原理 ORB算法将FAST特征点的检测方法和BRIEF特征描…