ORBSLAM（八）ORBmatcher特征匹配 饮砻 轱忤瀣 猿溴匮 讪靥 诎 趣箜妩 烤铩 噼酡旆 龌乾焓 搬燹芷 爬萸琉 尺モ臂 薪讯闱 掬热颂 庳潦藉 能镛哧 ゎ綮香 置笋 担卒怯 帖掂废 暗忏噱 沛海鍪 鼻⒏拼 锄嫖冢 妫晓 苫 茌熘 裤秣返 席 孟魈谩 锖廨不 巨 ...
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2017-03-05 12:25:04
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1）Library depended 一个完整的SLAM系统包括，数据流获取，数据读取，特征提取，特征匹配，POSE恢复，回环检测，全局优化，数据可视化，系统界面等，基于此列出SLAM系统所需依赖的库，同时会发布各个库的编译方式以及对各个库联合编译时出现的问题提出解决方案。 Eigen Eigen库 ...
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2016-10-23 14:05:39
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基于OpenCv 2.4.6 1 #include "highgui.h" 2 3 //#include "features2d/features2d.hpp"// 4 #include <opencv2/nonfree/features2d.hpp> 5 #include<opencv2/lega ...
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2016-08-19 11:12:15
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在基于特征点的视觉SLAM中，通常情况下，在特征匹配过程中往往会存在误匹配信息，使得计算获取的位姿精度低，易产生位姿估计失败的问题，因此，剔除这些错配点有很大的必要性。常会用到RANSAC算法进行消除两两匹配图像的误匹配点，如果只停留在应用的层面上很简单，直接调用opencv函数就行，看到效果时，感 ...
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2016-06-01 06:46:26
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1. ORB特征匹配 BruteForce-Hamming匹配 2. surf特征点、描述子、Flann算法匹配描述子 3. sift特征点、描述子+FLANN算法 #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui. ...
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2016-05-20 09:58:25
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计算机视觉课堂笔记 回顾：特征提取中分为点（Harris等），线（Canny算子），区域（MSER）等特征的提取。 相应的特征匹配就会有特征点匹配，直线匹配，曲线匹配，区域匹配。 而在众多研究中以点匹配居多，点匹配的基本原则：利用图像点周围的信息来描述点，如灰度信息，颜色信息，梯度信息等，然后进行相...
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2016-03-19 19:46:53
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在k-d tree树中进行数据的k近邻搜索是特征匹配的重要环节，其目的是检索在k-d tree中与待查询点距离最近的k个数据点。 最近邻搜索是k近邻的特例，也就是1近邻。将1近邻改扩展到k近邻非常容易。下面介绍最简单的k-d tree最近邻搜索算法。 基本的思路很简单：首先通过二叉树搜索（比较待查询
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2016-03-06 15:32:54
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1引言 数字识别是模式识别领域 中的一个重要分支,数字识别一般通过特征匹配及特征判别的传统方法进行处理。特征匹配通常适用于规范化的印刷体字符的识别,而 特征判别多用于手写字符识别,这些方法还处于探索阶段,识别率还比较低。随着神经网络技术的飞速发展,其本身具有的高度并行性、较强的自组织能力和容错性、较
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2016-03-05 21:42:42
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文章翻译自：《BRISK: Binary Robust Invariant Scalable Keypoints》Stefan Leutenegger, Margarita Chli etl.
BRISK 摘要：从一幅图片中高效地寻找关键点始终是一个深入研究的话题，以此形成了众多的计算机视觉应用的基础。正在这个领域中，先驱算法SIFT和SURF在各种图形转换中表现出了巨大的性能，特别是SURF在日益更新的高性能方法中被认为是计算最有效的方法。本文提出的BRISK算法是用于关键点检测，描述和匹配的一种新方法。...
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2016-02-24 19:34:46
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随机抽样一致性（RANSAC）算法，可以在一组包含“外点”的数据集中，采用不断迭代的方法，寻找最优参数模型，不符合最优模型的点，被定义为“外点”。在图像配准以及拼接上得到广泛的应用，本文将对RANSAC算法在OpenCV中角点误匹配对的检测中进行解析。
OpenCV中使用RANSAC算法寻找一个最佳单应性矩阵，矩阵大小为3×3。RANSAC目的是找到最优的参数矩阵使得满足该矩阵的数据点个数最多，通常令h33=1来归一化矩阵。由于单应性矩阵有8个未知参数，至少需要8个线性方程求解，对应到点位置信息上，一组点对...
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2015-12-08 22:28:17
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