我们要知道三维空间中的点在图像中的位置,就需要提取特征与特征匹配了. 1.检测特征点 2.计算描述子 3.特征匹配 1.检测特征点 我们用到的检测特征点的方法是FAST算法,最大的特点就是快! 算法原理:遍历图像,找到所有的角点.我们就拿一个角点举例,例如只拿到一个角点p,设其像素灰度值为I,取这个角点以三为半径的圆上的所有像素点,能取到16个,然后设定一个阈值t,如果连续n个像素点的灰度值都大于I+t或者都小于I-t.我们则认为其为特征点.接着计算方向:特征点与重心的角度. 2.计算描述子 描

激光SLAM与视觉SLAM的特点 目前,SLAM技术被广泛运用于机器人.无人机.无人驾驶.AR.VR等领域,依靠传感器可实现机器的自主定位.建图.路径规划等功能.由于传感器不同,SLAM的实现方式也有所不同,按传感器来分,SLAM主要包括激光SLAM和视觉SLAM两大类. 其中,激光SLAM比视觉SLAM起步早,在理论.技术和产品落地上都相对成熟.基于视觉的SLAM方案目前主要有两种实现路径,一种是基于RGBD的深度摄像机,比如Kinect:还有一种就是基于单目.双目或者鱼眼摄像头的.视觉SLA

原文链接:http://www.cnblogs.com/cfantaisie/archive/2011/06/14/2080917.html   主要步骤 1).尺度空间的生成: 2).检测尺度空间极值点: 3).精确定位极值点: 4).为每个关键点指定方向参数: 5).关键点描述子的生成. L(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff     D(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff 关于尺度空间的理解说明:图中的2是必须的,尺度空间是连续的.在 

摘自本人毕业论文<肺结节CT影像特征提取算法研究> 医学图像特征提取可以认为是基于图像内容提取必要特征,医学图像中需要什么特征基于研究需要,提取合适的特征.相对来说,医学图像特征提取要求更加高,因为对医生的辅助诊断起着至关重要的作用,所以需要严谨可靠的特征.肺结节CT影像特征提取也是属于医学图像特征提取领域的一个部分,有着医学图像特征提取的基本要求.既有其他医学图像特征提取的方法,也有针对肺结节的特定特征提取方法.本小节主要对一些常用的肺结节CT影像医学图像特征提取方法进行介绍,主要可以分为灰

前言 上一篇文章:基于uFUN开发板的心率计(一)DMA方式获取传感器数据,介绍了如何获取PulseSensor心率传感器的电压值,并对硬件电路进行了计算分析.心率计,重要的是要获取到心率值,本篇文章将介绍一种采样数据处理算法--动态阈值算法,来获取心率值,这种算法来自于一位网友:玩的就是心跳 -- 使用 PulseSensor 脉搏传感器测量心率,本文部分内容摘自这篇文章. IBI和BPM 心率,指的是一分钟内的心跳次数,得到心率最笨的方法就是计时一分钟后数有多少次脉搏.但这样的话每次测心率都

博客转载自:https://www.leiphone.com/news/201707/ETupJVkOYdNkuLpz.html 雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文作者SLAMTEC(思岚科技公号slamtec-sh)技术顾问,专注SLAM及相关传感器研发应用. SLAM(同步定位与地图构建),是指运动物体根据传感器的信息,一边计算自身位置,一边构建环境地图的过程,解决机器人等在未知环境下运动时的定位与地图构建问题.目前,SLAM的主要应用于机器人.无人机.无人驾驶.AR.VR等领域.其用途包括传

目录: 前言 1.高斯尺度空间GSS 2.高斯差分DOG 用DoG检测特征点 GSS尺度选择 3.图像金字塔建立 用前一个octave中的倒数第三幅图像生成下一octave中的第一幅图像 每层octave为什么生成s+3幅图像 4.高斯核性质在SIFT中的应用 5.除去不好的特征点 6.给特征点赋值一个128维方向参数 7.根据SIFT进行Match 8.补充 前言 SIFT算子是一种检测局部特征的算法,通过求一幅图中的特征点及其有关尺寸scale和方向orientation的描述子得到特征,进

histogram of oriented gradient(方向梯度直方图)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功. 需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主. 不变性:具有光照不变性,不具有尺寸

模式识别中进行匹配识别或者分类器分类识别时,判断的依据就是图像特征.用提取的特征表示整幅图像内容,根据特征匹配或者分类图像目标. 常见的特征提取算法主要分为以下3类: 基于颜色特征:如颜色直方图.颜色集.颜色矩.颜色聚合向量等: 基于纹理特征:如Tamura纹理特征.自回归纹理模型.Gabor变换.小波变换.MPEG7边缘直方图等: 基于形状特征:如傅立叶形状描述符.不变矩.小波轮廓描述符等: LBP特征提取算法 LBP(Local Binary Patterns,局部二值模式)是提取局部特征作

[特征检测]BRISK特征提取算法原创hujingshuang 发布于2015-07-24 22:59:21 阅读数 17840 收藏展开简介        BRISK算法是2011年ICCV上<BRISK:Binary Robust Invariant Scalable Keypoints>文章中,提出来的一种特征提取算法,也是一种二进制的特征描述算子. 它具有较好的旋转不变性.尺度不变性,较好的鲁棒性等.在图像配准应用中,速度比较:SIFT<SURF<BRISK<FREA

Hector slam: Hector slam利用高斯牛顿方法解决scan-matching问题,对传感器要求较高. 缺点:需要雷达(LRS)的更新频率较高,测量噪声小.所以在制图过程中,需要robot速度控制在比较低的情况下,建图效果才会比较理想,这也是它没有回环(loop close)的一个后遗症:且在里程计数据比较精确的时候,无法有效利用里程计信息. 优点:不需要使用里程计,所以使得空中无人机及地面小车在不平坦区域建图存在运用的可行性:利用已经获得的地图对激光束点阵进行优化, 估计激光点

1.激光分类 维度分类: a.二维激光(单点反射.平面.旋转台) b.三维激光 距离分类: a.近距离:壁障.碰撞检测.路边检测 b.远距离:行人检测.定位.建图 特点: 优点: a.可以直接获取深度信息: b.不受环境光照影响,比较稳定: 缺点: a.稀疏性: b.几何信息区分度小: SLAM研究历史 1.反光板定位(二维) 2.ekf特征定位(二维) 主要形式为角点.线. 一般要配以里程计.imu,或者运动模型来提供运动预测 算法以ekf.粒子滤波等模型形式. http://blog.csd

本科毕设做的是医学CT图像特征提取方法研究,主要是肺部CT图像的特征提取.由于医学图像基本为灰度图像,因此我将特征主要分为三类:纹理特征,形态特征以及代数特征,每种特征都有对应的算法进行特征提取. 如上图所示,三类特征都有对应方法进行特征提取,在毕设中,利用matlab编程实现了三类算法,并且利用matlab的GUI做出了一个简单的界面系统,用于特征提取.

在前面的文章,我提到过VSCO Cam 的胶片滤镜算法实现是3d lut. 那么3d lut  到底是个什么东西呢? 或者说它是用来做什么的? 长话短说,3d lut(全称 : 3D Lookup table )它是通过建立一个颜色映射表,对图像的色调进行重调的算法. 有用于摄像机的效果美化润色,例如一些所谓的数码相机之类的. 也有用于影视后期调色,渲染影视作品的颜色基调等等. 简单的说,你想要把图片上的一些颜色通过你自己的预设给替换掉. 例如红色换成白色,白色换成绿色. 当然这在现实中操作起来

上一节我们已经介绍了SIFT算法,SIFT算法对旋转.尺度缩放.亮度变化等保持不变性,对视角变换.仿射变化.噪声也保持一定程度的稳定性,是一种非常优秀的局部特征描述算法.但是其实时性相对不高. SURF(Speeded Up Robust Features)算法改进了特征了提取和描述方式,用一种更为高效的方式完成特征点的提取和描述. 一 使用快速Hessian算法和SURF来提取和检测特征 我们先用OpenCV库函数演示一下快速Hessian算法和SURF来提取的效果,然后再来讲述一下SURF算

Dynamic Window Approach(DWA)是重要的局部轨迹规划算法,ROS中使用了DWA算法获得了很好的局部路径规划的效果.具体的教程可参考官方的导航调试资料Navigation Tuning Guide.ROS的DWA(dwa_local_planner)应用到新机器人调试时,有一些技巧需要注意的,这里做一些总结. 1.设置坐标系和话题 需要订阅的话题: 里程计话题:/odom 需要设置的坐标系:包含/map,/odom,/base_footprint 2.参数调试 a.加速度的

一.基本概念: 作用:特征点提取在"目标识别.图像拼接.运动跟踪.图像检索.自动定位"等研究中起着重要作用: 主要算法: •FAST ,Machine Learning forHigh-speed Corner Detection, 2006 •SIFT,DistinctiveImageFeatures from Scale-Invariant Keypoints,2004,invariant to image translation, scaling, and rotation, p

SLAM预备知识 SLAM for Dummies 全文总结 视觉里程计 卡尔曼滤波推导 MonoSLAM MonoSLAM:Real-Time Single Camera SLAM全文总结 PTAM 基于模板匹配的位姿优化 ORB-SLAM [ORB-SLAM 论文总结]A Versatile and Accurate Monocular SLAM System LSD-SLAM [LSD-SLAM 深度滤波器]Semi-Dense Visual Odometry for a Monocula

1.角点 1.1 特征点与角点 特征点是计算机视觉算法的基础,使用特征点来代表图像的内容. 角点是一类重要的点特征,图像分析的角度来定义: 角点可以是两个边缘的角点: 角点是邻域内具有两个主方向的特征点: 有以下特点: 局部窗口沿各方向移动,均产生明显变化: 图像局部曲率突变: 不同类型的角点: 1.2 典型的角点检测算法 一种需要对图像边缘进行编码,这在很大程度上依赖于图像的分割与边缘提取,具有相当大的难度和计算量,且一旦待检测目标局部发生变化,很可能导致操作的失败. 另一种基于图像灰度的方法

目录 1.介绍 2.LoG原理 3.数学原理 4.模板性质 1.介绍 LoG(DoG是一阶边缘提取)是二阶拉普拉斯-高斯边缘提取算法,先高斯滤波然后拉普拉斯边缘提取. Laplace算子对通过图像进行操作实现边缘检测的时,对离散点和噪声比较敏感.于是,首先对图像进行高斯卷积滤波进行降噪处理,再采用Laplace算子进行边缘检测,就可以提高算子对噪声抗干扰能力, 这一个过程中高斯-拉普拉斯(Laplacian of Gaussian(LOG))边缘检测算子就诞生了. 2.LoG原理 底层是二阶微分

转载地址:https://blog.csdn.net/vonzhoufz/article/details/46461849 主要的特征检测方法有以下几种,在一般的图像处理库中(如opencv, VLFeat, Boofcv等)都会实现. FAST ,Machine Learning for High-speed Corner Detection, 2006 SIFT,Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints,2004, i