[PCL]FPFH描述子】的更多相关文章

fpfh_est.setSearchSurface(data); 如果没有设置SearchSurface,使用input数据集作为查找的表面 // If no search surface has been defined, use the input dataset as the search surface itself if (!surface_) { fake_surface_ = true; surface_ = input_; }…
Binary Robust Independent Elementary Features www.cnblogs.com/ronny 1. BRIEF的基本原理 我们已经知道SIFT特征采用了128维的特征描述子,由于描述子用的浮点数,所以它将会占用512 bytes的空间.类似地,对于SURF特征,常见的是64维的描述子,它也将占用256bytes的空间.如果一幅图像中有1000个特征点(不要惊讶,这是很正常的事),那么SIFT或SURF特征描述子将占用大量的内存空间,对于那些资源紧张的应用…
作者提出一种新的基于局部描述子的行为识别算法.…
一.Brief算法 1.基本原理 BRIEF是2010年的一篇名为<BRIEF:Binary Robust Independent Elementary Features>的文章中提出,Brief为特征描述子,对已检测到的特征点进行描述,是一种二进制编码描述子,摒弃了区域灰度直方图描述特征点的传统方法,加快特征描述子建立速度,降低特征匹配时间.因为需要事先得到特征点的位置,可以利用Fast特征点检测算法或Harris角点检测算法或者SIFT.Surf等算法检测特征点的位置,接下来利用特征点邻域…
SIFT算法:DoG尺度空间生产  SIFT算法:KeyPoint找寻.定位与优化 SIFT算法:确定特征点方向  SIFT算法:特征描述子 目录: 1.确定描述子采样区域 2.生成描述子 2.1 旋转图像至主方向 2.2 生成特征向量 3.归一化特征向量 附:SIFT开源代码集 1 确定描述子采样区域 SIFI 描述子h(x, y, θ)是对特征点附近邻域内高斯图像梯度统计结果的一种表示,它是一个三维的阵列,但通常将它表示成一个矢量.矢量是通过对三维阵列按一定规律进行排列得到的.特征描述子与特…
以上两篇文章中检测在DOG空间中稳定的特征点,lowe已经提到这些特征点是比Harris角点等特征还要稳定的特征.下一步骤我们要考虑的就是如何去很好地描述这些DOG特征点. 下面好好说说如何来描述这些特征点.许多资料中都提到SIFT是一种局部特征,这是因为在SIFT描述子生成过程中,考虑的是该特征点邻域特征点的分布情况(而没有利用全局信息).本步骤中主要计算过程包括:确定特征点的方向和生成特征描述符. 确定特征点方向 在特征点的确定过程中,特征点的坐标以及尺度被确定下来(坐标很重要,尺度更重要,…
ORBSLAM2中ORB特征提取的特点 ORBSLAM2中通过对OpenCV中的ORB特征点提取类进行修改,对图像进行分块提取,而后划分节点,使得每个节点中保存的特征点性能是该节点所有特征点中最好的. 可能按照上面说的方式,大家不太能理解. 这么说吧.将铺满苹果的桌子进行画格子,然后每个格子中就会有不同数量的苹果,在每个格子中选出最好吃的苹果,格子中其他的苹果全部扔掉.(虽然有点可惜,但是大局为重嘛),那么原先摆满苹果的桌子(如图1所示),现在就剩下每个格子一个苹果的桌子,尽管苹果少了很多,但是…
ORBSLAM2中使用ORB描述子的方法 经典的视觉SLAM系统大体分为两种:其一是基于特征点法的,其二是基于直接法的.那么本文主要就讲特征点法的SLAM. 基于特征点法的视觉SLAM系统典型的有PTAM,ORBSLAM等.本文主要围绕ORBSLAM2的方案来阐述特征点法SLAM,因为ORBSLAM2可以说是特征点法SLAM的巅峰之作.ORBSLAM2采用三个主要线程:跟踪,局部建图和闭环以及一个额外线程:全局BA,该线程只有在闭环时才会触发.值得注意的是,ORBSLAM2中每个模块中都采用OR…
简介 BRIEF是2010年的一篇名为<BRIEF:Binary Robust Independent Elementary Features>的文章中提出,BRIEF是对已检测到的特征点进行描述,它是一种二进制编码的描述子,摈弃了利用区域灰度直方图描述特征点的传统方法,大大的加快了特征描述符建立的速度,同时也极大的降低了特征匹配的时间,是一种非常快速,很有潜力的算法. BRIEF具体算法 由于BRIEF仅仅是特征描述子,所以事先要得到特征点的位置,可以利用FAST特征点检测算法或Harris…
1.直方图 用于计算图片特征,表达, 使得数据具有总结性, 颜色直方图对数据空间进行量化,好比10个bin 2. 聚类 类内对象的相关性高 类间对象的相关性差 常用算法:kmeans, EM算法, meanshift, 谱聚类(密度聚类), 层次聚类 kmeans聚类 选取k个类中心,随机选取 计算每个点跟k个类中心的位置 把数据点分配给距离最近的一个类中心 计算新的类中心-对该类中的所有点取均值 类中心数K的选取 K类平均质心的距离加权平均值, 当k=5时的斜率发生变化,我们可以选取5作为分类…