OpenCV特征点检测------ORB特征 ORB是是ORiented Brief的简称.ORB的描述在下面文章中: Ethan Rublee and Vincent Rabaud and Kurt Konolige and Gary Bradski, ORB: an efcient alternative to SIFT or SURF, ICCV 2011 没有加上链接是因为作者确实还没有放出论文,不过OpenCV2.3RC中已经有了实现,WillowGarage有一个talk也提到了这个…

        ORB算法 目录(?)[+] 什么是ORB 如何解决旋转不变性 如何解决对噪声敏感的问题 关于尺度不变性 关于计算速度 关于性能 Related posts 什么是ORB 七 4 Year 2011 passionke未分类 ORB是是ORiented Brief的简称.ORB的描述在下面文章中: Ethan Rublee and Vincent Rabaud and Kurt Konolige and Gary Bradski, ORB: an efcient alternat…

图像特征描述 什么是图像特征 可以表达图像中对象的主要信息.并且以此为依据可以从其它未知图像中检测出相似或者相同对象 常见的图像特征 常见的图像特征  边缘  角点  纹理 图像特征描述  描述子生成 提取方法 特征提取与描述  SIFT  SURF  HOG  Haar  LBP  KAZE  AKAZE  BRISK DDM  Detection  Description  Matching…

Haar特征介绍(Haar Like Features) 高类间变异性 低类内变异性 局部强度差 不同尺度 计算效率高 这些所谓的特征不就是一堆堆带条纹的矩形么,到底是干什么用的?我这样给出解释,将上面的任意一个矩形放到人脸区域上,然后,将白色区域的像素和减去黑色区域的像素和,得到的值我们暂且称之为人脸特征值,如果你把这个矩形放到一个非人脸区域,那么计算出的特征值应该和人脸特征值是不一样的,而且越不一样越好,所以这些方块的目的就是把人脸特征量化,以区分人脸和非人脸. 为了增加区分度,可…

类似于ORBSLAM中的ORB.txt数据库. https://blog.csdn.net/lingyunxianhe/article/details/79063547   ORBvoc.txt是怎么建的有人知道吗如何可以建一个自己的ORBvoc.txt呢  就是怎么建一个自己的ORB词典数据库..  比如:每一个字都有一个自己的特征描述子 建立一个词典..…

Oriented FAST and Rotated BRIEF www.cnblogs.com/ronny   这篇文章我们将介绍一种新的具有局部不变性的特征 -- ORB特征,从它的名字中可以看出它是对FAST特征点与BREIF特征描述子的一种结合与改进,这个算法是由Ethan Rublee,Vincent Rabaud,Kurt Konolige以及Gary R.Bradski在2011年一篇名为"ORB:An Efficient Alternative to SIFT or SURF&qu…

前面描述角点检测的时候说到,角点其实也是一种图像特征点,对于一张图像来说,特征点分为三种形式包括边缘,焦点和斑点,在OPENCV中,加上角点检测,总共提供了以下的图像特征点检测方法 FAST SURF ORB BRISK KAZE AKAZE MESR GFTT good feature to tack Bob斑点 STAR AGAST 接下来分别讲述这是一种图像特征检测算法,但是首先,需要了解OPENCV的一种数据结构, KeyPoint结构,该结构的头文件定义如下: class KeyPoi…

1.Harris角点检测 Harris角点检测算法是一个极为简单的角点检测算法,该算法在1988年就被发明了,算法的主要思想是如果像素周围显示存在多于一个方向的边,我们认为该点为兴趣点.基本原理是根据公式: 化简为求解矩阵,最后根据矩阵的特征值判断是否为角点 实现效果: 代码(不用OpenCV): # -*- coding: utf-8 -*- from pylab import * from PIL import Image from numpy import * from scipy.ndi…

最终效果: 其实这个小功能非常有用,甚至加上只有给人感觉好像人脸检测,目标检测直接成了demo了,主要代码如下: // localize the object std::vector<Point2f> obj; std::vector<Point2f> scene; for (size_t i = 0; i < good_matches.size(); ++i) { // get the keypoints from the good matches obj.push_bac…

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