http://ceng.anadolu.edu.tr/cv/edgedrawing/ References C. Topal, C. Akinlar, Edge Drawing: A Combined Real-Time Edge and Segment Detector,” Journal of Visual Communication and Image Representation, 23(6), 862-872, 2012. C. Topal, C. Akinlar, and Y. Ge…

参考文献:EDLines: A real-time line segment detector with a false detection control ----Cuneyt Akinlar  , Cihan Topal  1. Introduction 这种算法根本不需要参数调整,只需为所有类型的图像运行一组默认参数即可. 传统的直线段检测算法开始于计算边缘图,通常由著名的Canny边缘检测器(Canny, 1986).接下来是Hough变换(Hough, 1962; Illinworth…

最近在看有关特征提取的线特征,暑期就看了相关的论文:<基于点线综合特征的双目视觉SLAM方法_谢晓佳>,最近呢,把里面有关线特征提取LSD和描述子LBD的代码跑了一遍,记录如下: [1]LSD: a Line Segment Detector线段检测器 LSD是一种局部提取直线的算法,速度比Hough要快. LSD是一种直线检测分割算法,它能在线性的时间内得出亚像素级精度的检测结果.该算法被设计成可以在任何数字图像上都无需参数调节.它可以自己控制误检的数量:平均而言,每张图有一个误检. 有几篇…

参考文章:An efficient and robust line segment matching approach based on LBD descriptor and pairwise geometric consistency ----Lilian Zhang  , Reinhard Koch 第三部分:Graph matching using spectral technique 介绍线检测和描述之后,本节我们介绍方法来构造两组LineVecs之间的关系图并且在图中建立匹配结果.在此…

前言 个人理解错误的地方还请不吝赐教,转载请标明出处,内容如有改动更新,请看原博:http://www.cnblogs.com/hitcm/ 如有任何问题,feel free to contact me at robotsming@gmail.com 接上文KinectV2+Ubuntu 14.04+Ros 安装教程,已经完成Kinect2在Ubuntu14.04以及ROS Indigo的配置. 基本介绍 课题的一部分内容. 基于点线特征的 SLAM 算法主要包括三个部分,即帧间配准,闭环检测…

1.由于以后可能研究有关基于特征方面的SLAM研究,所以近期看了一篇文章[基于点线综合特征的双目视觉SLAM方法--谢晓佳],由于之前对SLAM的模块比较模糊,所以认真阅读了此论文,并对主要的3个线程做了笔记,放到百度云盘了http://pan.baidu.com/s/1miA6A4g 2.并且还参考了一个博客,讲述的SLAM框架挺清晰的,(ORB--SLAM2)http://blog.csdn.net/u010128736/article/details/53339311. 做了笔记摘要:ht…

上一节主要是介绍LSD算法理论,这节主要是介绍LBD算法. 参考文章:An efficient and robust line segment matching approach based on LBD descriptor and pairwise geometric consistency ----Lilian Zhang  , Reinhard Koch 第二部分:Line detection and description 1.尺度空间中提取线段 为了克服在线检测碎片问题和提高大尺度变…

上一节介绍了一些资源和实验结果,这节主要是介绍LSD算法理论. 直线段检测算法---LSD:a Line Segment Detector LSD的核心是像素合并于误差控制.利用合并像素来检测直线段并不是什么新鲜的方法,但是合并像素的方法通常运算量较大.LSD号称是能在线性时间(linear-time)内得到亚像素级准确度的直线段检测算法.LSD虽然号称不需人工设置任何参数,但是实际使用时,可以设置采样率和判断俩像素是否合并的方向差.我们知道,检测图像中的直线其实就是寻找图像中梯度变化较大的像素…

Filter过滤法 过滤方法通常用作预处理步骤,特征选择完全独立于任何机器学习算法.它是根据各种统计检验中的分数以及相关性的各项指标来选择特征 1 方差过滤 1.1 VarianceThreshold 这是通过特征本身的方差来筛选特征的类.比如一个特征本身的方差很小,就表示样本在这个特征上基本没有差异,可能特征中的大多数值都一样,甚至整个特征的取值都相同,那这个特征对于样本区分没有什么作用.所以无论接下来的特征工程要做什么,都要优先消除方差为0的特征.VarianceThreshold有重要参数…

[1]    https://github.com/dlut-dimt/LineMatching The code is based on Matlab.  https://github.com/kailigo/LineSegmentMatching The code is based on the following two papers. The code is based on OpenCV, and you need CMake to build a project from the c…