OpenCV 中有两种特征匹配方法:暴力匹配 (Brute force matching) 和 最近邻匹配 (Nearest Neighbors matching) 它们都继承自 DescriptorMatcher,是基于特征描述符距离的匹配,根据描述符的不同,距离可以是 欧氏距离,也可以是 汉明距 1  暴力匹配 首先,任取图像 A 的一个特征描述符,计算它到图像 B 中所有特征描述符的距离:然后,将所得到的距离进行排序:最后,选择距离最短的特征,作为 A-B 的匹配点 1.1  BFMatc

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

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

一直想基于传统图像匹配方式做一个融合Demo,也算是对上个阶段学习的一个总结. 由此,便采购了一个摄像头,在此基础上做了实时检测平面目标的特征匹配算法. 代码如下: # coding: utf-8 ''' @author: linxu @contact: 17746071609@163.com @time: 2021-07-26 上午11:54 @desc: 基于特征匹配的实时平面目标检测算法 @Ref: https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutor

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

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

识别算法概述: SIFT/SURF基于灰度图, 一.首先建立图像金字塔,形成三维的图像空间,通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值,然后进行在极值点周围26个点进行NMS,从而得到粗略的特征点,再使用二次插值法得到精确特征点所在的层(尺度),即完成了尺度不变. 二.在特征点选取一个与尺度相应的邻域,求出主方向,其中SIFT采用在一个正方形邻域内统计所有点的梯度方向,找到占80%以上的方向作为主方向:而SURF则选择圆形邻域,并且使用活动扇形的方法求出特征点主方向,以主方向对齐即完成旋转不变

Surf(Speed Up Robust Feature) Surf算法的原理                                                                           1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间 其实surf构造的金字塔图像与sift有很大不同,就是因为这些不同才加快了其检测的速度.Sift采用的是DOG图像,而surf采用的是Hessian矩阵行列式近似值图像.Hessian矩阵是Surf算法的核心,为了方便运算

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

Atitit opencv模板匹配attilax总结 找一幅图像的匹配的模板,可以在一段视频里寻找出我们感兴趣的东西,比如条形码的识别就可能需要这样类似的一个工作提取出条形码区域(当然这样的方法并不鲁棒).而OpenCV已经为我们集成好了相关的功能.函数为matchTemplate. 所谓模板匹配就是在一幅图像中寻找和模板图像(patch)最相似的区域.该函数的功能为,在输入源图像Source image(I)中滑动框,寻找各个位置与模板图像Template image(T)的相似度,并将结果保

Surf(Speed Up Robust Feature) Surf算法的原理                                                                           1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间 事实上surf构造的金字塔图像与sift有非常大不同,就是由于这些不同才加快了其检測的速度. Sift採用的是DOG图像.而surf採用的是Hessian矩阵行列式近似值图像.Hessian矩阵是Surf算法的核心,为了方

学习OpenCV--Surf(特征点篇)&flann 分类: OpenCV特征篇计算机视觉 2012-04-20 21:55 19887人阅读评论(20)收藏举报 检测特征 Surf(Speed Up Robust Feature) Surf算法的原理                                                                           1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间 其实surf构造的金字塔图像与sift有很大不同

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.

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

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

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

SIFT算法是一种基于尺度空间的算法.利用SIFT提取出的特征点对旋转.尺度变化.亮度变化具有不变性,对视角变化.仿射变换.噪声也有一定的稳定性. SIFT实现特征的匹配主要包括四个步骤: 提取特征点 计算关特征点的描述子 利用描述子的相似程度对特征点进行匹配 消除误匹配点 1. 提取特征点 构建尺度空间:模拟图像的多尺度特征.经证实,唯一可能的尺度空间核是高斯函数.用L(x,y,σ)表示一幅图像的尺度空间,由可变尺度的高斯函数G(x,y,σ)和图像卷积产生,即,其中,(x,y)表示图像上的点,

Atitit opencv 模板匹配 1.1. 图片1 1.2. Atitit opencv 模板匹配  6中匹配算法貌似效果区别不大1 1.3. 对模板缩放的影响 一般的缩放可以,太大了就歇菜了..2 1.4. Code2 1.1. 图片 1.2. Atitit opencv 模板匹配  6中匹配算法貌似效果区别不大 //创建于原图相同的大小,储存匹配度 Mat result = Mat.zeros(source.rows(),source.cols(),CvType.CV_32FC1); /

import cv2 import numpy as np def drawMatchesKnn_cv2(img1_gray,kp1,img2_gray,kp2,goodMatch): h1, w1 = img1_gray.shape[:2] h2, w2 = img2_gray.shape[:2] vis = np.zeros((max(h1, h2), w1 + w2, 3), np.uint8) vis[:h1, :w1] = img1_gray vis[:h2, w1:w1 + w2]