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…

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)…

0.特征与匹配方法总结汇总对比 参考网址:http://simtalk.cn/2017/08/18/%E7%89%B9%E5%BE%81%E4%B8%8E%E5%8C%B9%E9%85%8D/#ORB (1)ORB:ORB特点就是计算速度快.节约了存储空间,但是它算法的质量较差而且没有解决尺度一致性问题 (2) Harris:具有平移不变,旋转不变,能克服一定光照变化的特质. 缺点:该算法不具有尺度不变性:该算法提取的角点是像素级的:该算法检测时间不是很令人满意. (3) SIFT尺度不变特征变…

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…

1.Easily Create High Quality Object Detectors with Deep Learning 2016/10/11 http://blog.dlib.net/2016/10/easily-create-high-quality-object.html dlib中的MMOD实现使用HOG特征提取,然后使用单个线性过滤器.这意味着它无法学习检测出具有复杂姿势变化的物体.HOG:方向梯度直方图(Histogram of oriented gradient)是在计算机…

本文作者任旭倩,公众号:计算机视觉life成员,由于格式原因,公式显示可能出问题,建议阅读原文链接:综述 | SLAM回环检测方法 在视觉SLAM问题中,位姿的估计往往是一个递推的过程,即由上一帧位姿解算当前帧位姿,因此其中的误差便这样一帧一帧的传递下去,也就是我们所说的累积误差.一个消除误差有效的办法是进行回环检测.回环检测判断机器人是否回到了先前经过的位置,如果检测到回环,它会把信息传递给后端进行优化处理.回环是一个比后端更加紧凑.准确的约束,这一约束条件可以形成一个拓扑一致的轨迹地图.如果…

CVPR2019目标检测方法进展综述 置顶 2019年03月20日 14:14:04 SIGAI_csdn 阅读数 5869更多 分类专栏: 机器学习 人工智能 AI SIGAI   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/SIGAI_CSDN/article/details/88687747 SIGAI特约作者 陈泰红研究方向:机器学习.图像处理 目标检测是很多计算机视觉应用的基…

目标检测方法系列--R-CNN, SPP, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO, SSD 目录 相关背景 从传统方法到R-CNN 从R-CNN到SPP Fast R-CNN Faster R-CNN YOLO SSD 总结 参考文献 推荐链接 相关背景 14年以来的目标检测方法(以R-CNN框架为基础或对其改进) 各方法性能对比 分类,定位,检测三种视觉任务的简单对比 一般的目标检测方法 从传统方法到R-CNN R-CNN的三大步骤:得到候选区域,用cnn提取特征,训练…

1. R-CNN:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 技术路线:selective search + CNN + SVMs Step1:候选框提取(selective search) 训练:给定一张图片,利用seletive search方法从中提取出2000个候选框.由于候选框大小不一,考虑到后续CNN要求输入的图片大小统一,将2000个候选框全部resize到227*…

R-FCN论文阅读(R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks ) 目录 作者及相关链接 方法概括 方法细节 实验结果 总结 参考文献 作者及相关链接 作者: 作者链接:代季峰,何恺明,孙剑 论文链接:论文传送门 代码链接:matlab版,python版 方法概括 R-FCN解决问题——目标检测 整个R-FCN的结构 一个base的conv网络如ResNet101, 一个RPN(Faster RCNN…