上一节介绍了一些资源和实验结果,这节主要是介绍LSD算法理论. 直线段检测算法---LSD:a Line Segment Detector LSD的核心是像素合并于误差控制.利用合并像素来检测直线段并不是什么新鲜的方法,但是合并像素的方法通常运算量较大.LSD号称是能在线性时间(linear-time)内得到亚像素级准确度的直线段检测算法.LSD虽然号称不需人工设置任何参数,但是实际使用时,可以设置采样率和判断俩像素是否合并的方向差.我们知道,检测图像中的直线其实就是寻找图像中梯度变化较大的像素

参考文章:An efficient and robust line segment matching approach based on LBD descriptor and pairwise geometric consistency ----Lilian Zhang  , Reinhard Koch 第三部分:Graph matching using spectral technique 介绍线检测和描述之后,本节我们介绍方法来构造两组LineVecs之间的关系图并且在图中建立匹配结果.在此

参考文献:EDLines: A real-time line segment detector with a false detection control ----Cuneyt Akinlar  , Cihan Topal  1. Introduction 这种算法根本不需要参数调整,只需为所有类型的图像运行一组默认参数即可. 传统的直线段检测算法开始于计算边缘图,通常由著名的Canny边缘检测器(Canny, 1986).接下来是Hough变换(Hough, 1962; Illinworth

设计精美的宽基线双目相机镇文 Mo'ersi lilun莫尔斯理论(卷名:数学) Morse theory 微分拓扑的一个重要分支.通常是指两部分内容:一部分是微分流形上可微函数的莫尔斯理论,即临界点理论:另一部分是变分问题的莫尔斯理论,即大范围变分法.确切地说,假设ƒ是n维微分流形M上的实值可微函数,ƒ的临界点p是指梯度向量场gradƒ的零点,即在局部坐标下使得的点.ƒ的全部临界点的性态与流形M本身的拓扑结构有密切的关系,探索这些关系就是临界点理论的主要任务.例如,著名的莫尔斯不等式就是这样一

最近在看有关特征提取的线特征,暑期就看了相关的论文:<基于点线综合特征的双目视觉SLAM方法_谢晓佳>,最近呢,把里面有关线特征提取LSD和描述子LBD的代码跑了一遍,记录如下: [1]LSD: a Line Segment Detector线段检测器 LSD是一种局部提取直线的算法,速度比Hough要快. LSD是一种直线检测分割算法,它能在线性的时间内得出亚像素级精度的检测结果.该算法被设计成可以在任何数字图像上都无需参数调节.它可以自己控制误检的数量:平均而言,每张图有一个误检. 有几篇

相关: KD树+BBF算法解析 SURF原理与源代码解析 SIFT的原理已经有非常多大牛的博客上做了解析,本文重点将以Rob Hess等人用C实现的代码做解析,结合代码SIFT原理会更easy理解.一些难理解点的用了☆标注. 欢迎大家批评指正. 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/47377611 SIFT(Scale-invariant feature transform)即尺度不变特征转换,提取的局部特征点具有

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/47606159 继上一篇中已经介绍了SIFT原理与C源代码剖析,最后得到了一系列特征点,每一个特征点相应一个128维向量.假如如今有两副图片都已经提取到特征点,如今要做的就是匹配上相似的特征点. 相似性查询有两种基本方式:1.范围查询:即给点查询点和查询阈值,从数据集中找出全部与查询点距离小于阈值的点. 2.K近邻查询:给点查询点及正整数K,从数据集中找到与查询点近期的K个数据

一幅图像中总存在着其独特的像素点,这些点我们可以认为就是这幅图像的特征,成为特征点.计算机视觉领域中的很重要的图像特征匹配就是一特征点为基础而进行的,所以,如何定义和找出一幅图像中的特征点就非常重要.这篇文章我总结了视觉领域最常用的几种特征点以及特征匹配的方法. 在计算机视觉领域,兴趣点(也称关键点或特征点)的概念已经得 到了广泛的应用, 包括目标识别. 图像配准. 视觉跟踪. 三维重建 等. 这个概念的原理是, 从图像中选取某些特征点并对图像进行局部 分析,而非观察整幅图像. 只要图像中有足够

特征匹配(Feature Match)是计算机视觉中很多应用的基础,比如说图像配准,摄像机跟踪,三维重建,物体识别,人脸识别,所以花一些时间去深入理解这个概念是不为过的.本文希望通过一种通俗易懂的方式来阐述特征匹配这个过程,以及在过程中遇到的一些问题. 首先我通过几张图片来指出什么是特征匹配,以及特征匹配的过程. 图像一:彩色圆圈为图像的特征点 图像二: 图像一与图像二的匹配: 概念理解:什么是特征,什么是特征描述,什么是特征匹配 假设这样的一个场景,小白和小黑都在看一个图片,但是他们想知道他们

之前我们已经介绍了SIFT算法,以及SURF算法,但是由于计算速度较慢的原因.人们提出了使用ORB来替代SIFT和SURF.与前两者相比,ORB有更快的速度.ORB在2011年才首次发布.在前面小节中,我们已经提到了ORB算法.ORB算法将基于FAST关键点的技术和基于BRIEF描述符的技术相结合,关于FAST和BRIEF相关内容可以参考博客第十四节.FAST角点检测(附源码)和第十六节.特征描述符BRIEF(附源码). 一 ORB算法原理 ORB算法将FAST特征点的检测方法和BRIEF特征描

上一节主要是介绍LSD算法理论,这节主要是介绍LBD算法. 参考文章:An efficient and robust line segment matching approach based on LBD descriptor and pairwise geometric consistency ----Lilian Zhang  , Reinhard Koch 第二部分:Line detection and description 1.尺度空间中提取线段 为了克服在线检测碎片问题和提高大尺度变

目标 在本章节中,我们将把calib3d模块中的特征匹配和findHomography混合在一起,以在复杂图像中找到已知对象. 基础 那么我们在上一环节上做了什么?我们使用了queryImage,找到了其中的一些特征点,我们使用了另一个trainImage,也找到了该图像中的特征,并且找到了其中的最佳匹配.简而言之,我们在另一个混乱的图像中找到了对象某些部分的位置.此信息足以在trainImage上准确找到对象. 为此,我们可以使用calib3d模块中的函数,即cv.findHomography

目标 在本章中, 我们将看到如何将一个图像中的特征与其他图像进行匹配. 我们将在OpenCV中使用Brute-Force匹配器和FLANN匹配器 Brute-Force匹配器的基础 蛮力匹配器很简单.它使用第一组中一个特征的描述符,并使用一些距离计算将其与第二组中的所有其他特征匹配.并返回最接近的一个. 对于BF匹配器,首先我们必须使用cv.BFMatcher()创建BFMatcher对象. 它需要两个可选参数.第一个是normType,它指定要使用的距离测量.默认情况下为cv.NORM_L2.

在OpenCV2简单的特征匹配中对使用OpenCV2进行特征匹配的步骤做了一个简单的介绍,其匹配出的结果是非常粗糙的,在这篇文章中对使用OpenCV2进行匹配的细化做一个简单的总结.主要包括以下几个内容: DescriptorMatcher DMatcher KNN匹配 计算两视图的基础矩阵F,并细化匹配结果 计算两视图的单应矩阵H,并细化匹配结果 DescriptorMatcher 和 DMatcher DescriptorMatcher是匹配特征向量的抽象类,在OpenCV2中的特征匹配方法

特征的匹配大致可以分为3个步骤: 特征的提取 计算特征向量 特征匹配 对于3个步骤,在OpenCV2中都进行了封装.所有的特征提取方法都实现FeatureDetector接口,DescriptorExtractor接口则封装了对特征向量(特征描述符)的提取,而所有特征向量的匹配都继承了DescriptorMatcher接口. 简单的特征匹配 int main() { const string imgName1 = "x://image//01.jpg"; const string im

1       为什么要了解引擎匹配原理 一个个音符杂乱无章的组合在一起,弹奏出的或许就是噪音,同样的音符经过作曲家的手,就可以谱出非常动听的乐曲,一个演奏者同样可以照着乐谱奏出动听的乐曲,但他/她或许不知道该如何去改变音符的组合,使得乐曲更动听. 作为正则的使用者也一样,不懂正则引擎原理的情况下,同样可以写出满足需求的正则,但是不知道原理,却很难写出高效且没有隐患的正则.所以对于经常使用正则,或是有兴趣深入学习正则的人,还是有必要了解一下正则引擎的匹配原理的. 2       正则表达式引擎

最常用的五类CSS选择器 准确而简洁的运用CSS选择器会达到非常好的效果.我们不必通篇给每一个元素定义类(class)或ID,通过合适的组织,可以用最简单的方法实现同样的效果.在实际工作中,最常用的选择器有以下五类: 一.标签选择器: 顾名思议,标签选择器是直接将HTML标签作为CSS选择器,可以是p.h1.dl.strong等HTML标签.如: p{font:12px;} em{color:blue;} dl{float:left;margin-top:10px;} 二.id选择器: 我们通常

CSS选择器.优先级与匹配原理 导航 为了分析Bootstrap源码,所以的先把CSS选择器相关的东东给巩固好 废话就不多说了 CSS 2.1 selectors, Part 1 计算指定选择器的优先级:重新认识CSS的权重 标签的权值为 0,0,0,1 类的权值为 0,0,1,0 属性选择的权值为 0,0,1,1 ID的权值为 0,1,0,0 important的权值为最高 1,0,0,0 使用的规则也很简单,就是 选择器的权值加到一起,大的优先:如果权值相同,后定义的优先 .虽然很简单,但如

一. 匹配原理 浏览器CSS匹配不是从左到右进行查找,而是从右到左进行查找.比如之前说的 DIV#divBox p span.red{color:red;},浏览器的查找顺序如下:先查找 html 中所有 class=’red’ 的 span 元素,找到后,再查找其父辈元素中是否有p元素,再判断p的父元素中是否有 id 为 divBox 的 div 元素,如果都存在,则 CSS 匹配上. 浏览器从右到左进行查找的好处是为了尽早过滤掉一些无关的样式规则和元素.Firefox 称这种查找方式为 ke

ORBSLAM2匹配方法流程 在基于特征点的视觉SLAM系统中,特征匹配是数据关联最重要的方法.特征匹配为后端优化提供初值信息,也为前端提供较好的里程计信息,可见,若特征匹配出现问题,则整个视觉SLAM系统必然会崩掉.因此,本系列将特征匹配独立成一讲进行分析. ORBSLAM2中的匹配流程如下所述: 1. 计算当前帧描述子对应的BOW向量: 2. 设置匹配阈值: 3. 进行BOW特征向量匹配确定最优匹配: 4. 统计匹配描述子角度偏差并筛选,确定最终匹配. 接下来,我们一起再细细分析一下,每一步

一.特征匹配简介 二.暴力匹配 1.nth_element筛选 #include "opencv2/opencv.hpp" #include <opencv2/nonfree/nonfree.hpp>//SIFT #include <opencv2/legacy/legacy.hpp>//BFMatch暴力匹配 #include <vector> #include<iostream> using namespace std; using