#include <opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp> #include <opencv2/features2d/features2d.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/calib3d/calib3d.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std

https://www.zhihu.com/question/23371175 我需要把一张照片和训练集中的图片进行匹配.我把一张照片提取特征值并建立kd树,然后把训练集的图片依次读进来,然后把图片的特征点依次放进kd树里面找最近的点,第一个问题就是这2个点的距离,方向之比,长度之比在什么范围内算是匹配的?第二个问题是匹配的特征点与总共的特征点之比达到什么范围就可以认为2幅图片是匹配的?第三个问题是我们是需要找到一幅匹配的图片就结束还是遍历所有图片以后找到最匹配的图片再结束? 关注者 180  

1.SIFT概述 SIFT的全称是Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换,由加拿大教授David G.Lowe提出的.SIFT特征对旋转.尺度缩放.亮度变化等保持不变性,是一种非常稳定的局部特征. 1.1 SIFT算法具的特点 图像的局部特征,对旋转.尺度缩放.亮度变化保持不变,对视角变化.仿射变换.噪声也保持一定程度的稳定性. 独特性好,信息量丰富,适用于海量特征库进行快速.准确的匹配. 多量性,即使是很少几个物体也可以产生大量的SIFT特征 高速

SLAM 主要分为两个部分:前端和后端,前端也就是视觉里程计(VO),它根据相邻图像的信息粗略的估计出相机的运动,给后端提供较好的初始值.VO的实现方法可以根据是否需要提取特征分为两类:基于特征点的方法,不使用特征点的直接方法. 基于特征点的VO运行稳定,对光照.动态物体不敏感. 图像特征点的提取和匹配是计算机视觉中的一个基本问题,在视觉SLAM中就需要首先找到相邻图像对应点的组合,根据这些匹配的点对计算出相机的位姿(相对初始位置,相机的旋转和平移). 本文对这段时间对特征点的学习做一个总结,主

SLAM 主要分为两个部分:前端和后端,前端也就是视觉里程计(VO),它根据相邻图像的信息粗略的估计出相机的运动,给后端提供较好的初始值.VO的实现方法可以根据是否需要提取特征分为两类:基于特征点的方法,不使用特征点的直接方法. 基于特征点的VO运行稳定,对光照.动态物体不敏感. 图像特征点的提取和匹配是计算机视觉中的一个基本问题,在视觉SLAM中就需要首先找到相邻图像对应点的组合,根据这些匹配的点对计算出相机的位姿(相对初始位置,相机的旋转和平移). 本文对这段时间对特征点的学习做一个总结,主

新手上路,先转载学习tornadomeet的博客:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/08/16/2643168.html 特征点检测学习_1(sift算法) sift算法在cv领域的重要性不言而喻,该作者的文章引用率在cv界是number1.本篇博客只是本人把sift算法知识点整理了下,以免忘记.本文比较早的一篇博文opencv源码解析之(3):特征点检查前言1 中有使用opencv自带的sift做了个简单的实验,而这次主要是利用Ro

基于SIFT特征的全景图像拼接 分类: image Machine learning2013-07-05 13:33 2554人阅读 评论(3) 收藏 举报 基于SIFT特征的全景图像拼接 分类: 计算机视觉/OpenCV2013-07-04 21:43 91人阅读 评论(0) 收藏 举报 主要分为以下几个步骤: (1) 读入两张图片并分别提取SIFT特征 (2) 利用k-d tree和BBF算法进行特征匹配查找 (3) 利用RANSAC算法筛选匹配点并计算变换矩阵 (3) 图像融合 SIFT算

1.cv2.drawMatches(imageA, kpsA, imageB, kpsB, matches[:10], None, flags=2)  # 对两个图像关键点进行连线操作 参数说明:imageA和imageB表示图片,kpsA和kpsB表示关键点, matches表示进过cv2.BFMatcher获得的匹配的索引值,也有距离, flags表示有几个图像 书籍的SIFT特征点连接: 第一步:使用sift.detectAndComputer找出关键点和sift特征向量 第二步:构建BF

SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)是一种具有尺度不变性和光照不变性的特征描述子,也同时是一套特征提取的理论,首次由D. G. Lowe于2004年以<Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints[J]>发表于IJCV中.开源算法库OpenCV中进行了实现.扩展和使用. 本文主要依据原始论文和网络上相关专业分析,对SIFT特征提取的算法流程进行简单分析.由于涉及到的知识概念较多,本人

SIFT特征点相对于ORB计算速度较慢,在没有GPU加速情况下,无法满足视觉里程计的实时性要求,或者无法运行在手机平台上,但是效果更好,精度更高.在应用时可以择优选取,了解其本质原理的动机是为了自己使用时,可以对其进行修改,针对自己的应用场景优化算法. 有足够的时间,可以去看D. Lowe的论文,理解起来更透彻． 1. 用高斯核构建尺度空间 对于构建的高斯金字塔,金字塔每层多张图像合称为一组(Octave),每组有多张(也叫层Interval)图像.通常高斯金字塔最底层为原始图像第0组,octa

SIFT特征原理与理解 SIFT(Scale-invariant feature transform)尺度不变特征变换 SIFT是一种用来侦测和描述影像中局部性特征的算法,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置.尺度.旋转不变量. SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关.使用 SIFT特征描述对于部分物体遮蔽的侦测率也相当高,甚至只需要3个以上的SIFT物体特征就足以计算出位置与方位. SIFT算法的特点 SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转.尺度缩放.亮度变

SIFT特征-尺度不变特征理解 简介 SIFT,即尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT),是用于图像处理领域的一种描述.这种描述具有尺度不变性,可在图像中检测出关键点,是一种局部特征描述子.该方法于1999年由David Lowe首先发表于计算机视觉国际会议(International Conference on Computer Vision,ICCV),2004年再次经David Lowe整理完善后发表于International j

SIFT算法的过程实质是在不同尺度空间上查找特征点(关键点),用128维方向向量的方式对特征点进行描述,最后通过对比描述向量实现目标匹配. 概括起来主要有三大步骤: 1.提取关键点: 2.对关键点附加详细的信息(局部特征)也就是所谓的描述器: 3.通过两方特征点(附带上特征向量的关键点)的两两比较找出相互匹配的若干对特征点,建立物体间的对应关系. Opencv中Sift算子的特征提取是在SiftFeatureDetector类中的detect方法实现的. 特征点描述是在SiftDescripto

原文路径:https://www.learnopencv.com/histogram-of-oriented-gradients/ 按语:偶得SIFT特征匹配算法原理介绍,此文章确通俗易懂,分享之! 1.图像尺度空间 在了解图像特征匹配前,需要清楚,两张照片之所以能匹配得上,是因为其特征点的相似度较高. 而寻找图像特征点,我们要先知道一个概念,就是“图像尺度空间”. 平时生活中,用人眼去看一张照片时,随着观测距离的增加,图像会逐渐变得模糊.那么计算机在“看”一张照片时,会从不同的“尺度”去观测照

已经有很多博客已经将sift特征提取算法解释的很清楚了,我只是记录一些我不明白的地方,并且记录几个理解sift特征比较好的博客. 1. http://aishack.in/tutorials/sift-scale-invariant-feature-transform-introduction/ 2. http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7639681/ 3.http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/artic

利用opencv2.3来获取图片的sift特征,并输出到标准输出,可用重定向到文件. #include<cstdio> #include"opencv2/opencv.hpp" #include"opencv2/nonfree/nonfree.hpp" using namespace cv ; int main(){ Mat m = imread("test.jpg"); SIFT sift; vector<KeyPoint&g

opencv在2.4.4版本以后添加了对java的最新支持,可以利用java api了.下面就是我利用opencv的java api 提取图片的sift特征. import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.MatOfKeyPoint; import org.opencv.highgui.Highgui; import org.opencv.features2d.*; public c

SIFT(Scale Invariant Feature Transform),尺度空间不变特征,目前手工设计的最好vision特征. 以下是学习http://blog.csdn.net/zddblog/article/details/7521424后的收获. 一.尺度空间 gaussian pyramid的产生: 1.为避免对第一组第一层图片(原始图片)做高斯滤波导致损失,在其基础上将尺度扩大一倍作为-1层,方法是用=0.5做高斯滤波. 2.对每组(octave)倒数第三张图片做降采样,产生下

     在前面三篇教程中的几种角检测方法,比如harris角检测,都是旋转无关的,即使我们转动图像,依然能检测出角的位置,但是图像缩放后,harris角检测可能会失效,比如下面的图像,图像放大之前可以检测出为harris角,但是图像放大后,则变成了边,不能检测出角了.所以,harris角是缩放相关的.      在paper Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints中,D.Lowe提出了SIFT算法,该算法是缩 放无关的

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