转载地址:https://blog.csdn.net/maweifei/article/details/62887831 (一)ORB特征点提取算法的简介 Oriented FAST and Rotated BRIEF,简称ORB,该特征检测算子是在著名的FAST特征检测和BRIEF特征描述子的基础上提出来的,其运行时间远远优于SIFT和SURF,可应用于实时性特征检测.ORB特征检测具有尺度和旋转不变性,对于噪声及其透视变换也具有不变性,良好的性能是的利用ORB在进行特征描述时的应用场景十分广…

在前面我们已经陆续介绍了许多特征检测算子,我们可以根据图像局部的自相关函数求得Harris角点,后面又提到了两种十分优秀的特征点以及他们的描述方法SIFT特征和SURF特征.SURF特征是为了提高运算效率对SIFT特征的一种近似,虽然在有些实验环境中已经达到了实时,但是我们实践工程应用中,特征点的提取与匹配只是整个应用算法中的一部分,所以我们对于特征点的提取必须有更高的要求,从这一点来看前面介绍的的那些特征点方法都不可取. 一 FAST算法原理 为了解决这个问题,Edward Rosten和To…

Features From Accelerated Segment Test 1. FAST算法原理 博客中已经介绍了很多图像特征检测算子,我们可以用LoG或者DoG检测图像中的Blobs(斑点检测),可以根据图像局部的自相关函数来求得Harris角点(Harris角点),后面又提到了两种十分优秀的特征点及它们的描述方法SIFT特征与SURF特征.SURF特征算是为了提高运算效率对SIFT特征的一种近似,虽然在有些实验环境中已经达到了实时,但是我们实践工程应用中,特征点的提取与匹配只是整个应用算…

time:2015年10月09日 星期五 23时11分58秒 # opencv笔记6:角点检测 update:从角点检测,学习图像的特征,这是后续图像跟踪.图像匹配的基础. 角点检测是什么鬼?前面一篇学习笔记是各种模板操作,是图像增强技术. 那么我节写来应该继续找下有没有别的图像增强技术. 但是,我对增强还不是特别理解. 图像增强:划定ROI区域,然后想方设法将感兴趣的特征有选择的突出.注意,这可是不去考虑图像质量下降的原因的. 图像恢复:针对图像降质的原因,设法去补偿降质因素,从而使改善后的图…

image算法测试iteratoralgorithmfeatures 原创文章,转载请注明出处:http://blog.csdn.net/crzy_sparrow/article/details/7391511 文章目录: 一.Harris角点检测基本理论 二.opencv代码实现 三.改进的Harris角点检测 四.FAST角点检测 五.参考文献 六.附录(资料和源码) 一.Harris角点检测基本理论(要讲清楚东西太多,附录提供文档详细说明) 1.1 简略表达: 角点:最直观的印象就是在水平…

一.角点定义 有定义角点的几段话: 1.角点检测(Corner Detection)是计算机视觉系统中用来获得图像特征的一种方法,广泛应用于运动检测.图像匹配.视频跟踪.三维建模和目标识别等领域中.也称为特征点检测. 角点通常被定义为两条边的交点,更严格的说,角点的局部邻域应该具有两个不同区域的不同方向的边界.而实际应用中,大多数所谓的角点检测方法检测的是拥有特定特征的图像点,而不仅仅是“角点”.这些特征点在图像中有具体的坐标,并具有某些数学特征,如局部最大或最小灰度.某些梯度特征等. 现有的角…

ORB采取FAST算法检测特征点,采取BRIEF算法计算特征点描述子. 1.检测特征点 检测候选特征点周围一圈的像素值,若有足够多的像素值与候选特征点的差异都较大,则认为该候选特征点是特征点. 对于上图点p,以半径3画圆,则其周围共16个像素值待检测. 为了加快检测速度,一般采取FAST-N算法,即只检测候选特征点周围N个像素值. 2.BRIEF算法计算特征描述子 在候选特征点的周围以一定模式选取N个点对,比较这N个点对,把比较结果组合成描述子. 如下图,p点周围选取4个点对,设为(A1,B1)…

1.FAST  FAST算子的基本原理是:若某像素点与其周围领域内足够多的连续的像素点存在某一属性差异,并且该差异大于指定阈值,则可以断定该像素点与其邻域像素有可被识别的不同之处,可以作为一个特征点(角点):对于灰度图像,FAST算子考察的属性是像素与其邻域的灰度差异. 这个检查过程可以用下图更清楚的描述:对于图像上所有像素点,考察其7*7邻域内以该点为圆心,半径是3的圆周上的共计16个像素点和中心点的差异.如果有连续的12(或9)个像素点与中心点的灰度差的绝对值大于或低于某一给定阈值,则该点被…

上面的算法如SIFT.SURF提取到的特征也是非常优秀(有较强的不变性),但是时间消耗依然很大,而在一个系统中,特征提取仅仅是一部分,还要进行诸如配准.提纯.融合等后续算法.这使得实时性不好,降系了统性能. Edward Rosten和Tom Drummond两位大神经过研究,于2006年在<Machine learning for high-speed corner detection>中提出了一种FAST特征点,并在2010年稍作修改后发表了<Features From Accele…

ORB特征是目前最优秀的特征提取与匹配算法之一,下面具体讲解一下: 特征点的检测 图像的特征点可以简单的理解为图像中比较显著显著的点,如轮廓点,较暗区域中的亮点,较亮区域中的暗点等.ORB采用FAST(features from accelerated segment test)算法来检测特征点.这个定义基于特征点周围的图像灰度值,检测候选特征点周围一圈的像素值,如果候选点周围领域内有足够多的像素点与该候选点的灰度值差别够大,则认为该候选点为一个特征点. 其中I(x)为圆周上任意一点的灰度,I(…