使用FLANN進行特徵點匹配
相關推薦
使用FLANN進行特徵點匹配
使用 FlannBasedMatcher 介面以及函式 FLANN 實現快速高效匹配( 快速最近鄰逼近搜尋函式庫(Fast Approximate Nearest Neighbor Search Library) )
使用SiftGPU對兩幅影象進行特徵點匹配
前言 今天介紹繼續使用GLSL語言，在SiftGPU中對兩幅影象進行特徵點匹配方法，經本人驗證，在圖片解析度沒有那麼大的情況下，匹配速度會比Lowe演算法的快。 個人編譯環境：Windows 8.1,Visual Studio2010,OPENCV2.4.9 在你下載的S
Flann特徵點匹配簡述（Lowe's algorithm）
/***好記性不如爛筆頭，記下來便於以後複習***/ 特徵匹配的結果會得到兩個特徵集合的對應關係列表。第一組特徵集被稱為訓練集（train），第二組被稱為查詢集（query）。Flann 在呼叫匹
【OpenCV學習筆記】三十七、特徵檢測與匹配(二)——SIFT特徵點匹配
特徵檢測與匹配(二)——SIFT特徵點匹配 1.SIFT特徵點提取 2.繪製特徵點 3.特徵點描述符(特徵向量)提取 4.使用暴力匹配器進行暴力匹配 5.對匹配結果進行篩選（依據DMatch結構體中的float型別變數distance進行篩選） 6.繪製匹配結果 先上ppt
光流金字塔calcOpticalFlowPyrLK進行特徵點跟蹤
光流描述的是影象上每個畫素點的灰度的位置（速度）變化情況，光流的研究是利用影象序列中的畫素強度資料的時域變化和相關性來確定各自畫素位置的“運動”。研究光流場的目的就是為了從圖片序列中近似得到不能直接得到的運動場。 光流法的前提假設： - （1）
Sift特徵點匹配過程
由步驟一我們已經獲得了圖片的特徵點向量集合。現在來看看特徵點匹配，特徵點匹配的一個應用就是物體的識別，比如說我有2張圖片A和B，圖片的內容相同，只是圖片的大小尺寸不同。假設A圖片尺寸比較大，且我們已經採用sift演算法對圖片A和B都進行了檢測，獲得了它們的特徵點集合，
opencv_關於特徵點匹配的資料結構
DMatch struct CV_EXPORTS_W_SIMPLE DMatch { CV_WRAP DMatch() : queryIdx(-1), trainIdx(-1), imgIdx(-1), distance(FLT_MAX) {}//
雙目三維重建—基於特徵點匹配的被動式三維重建（OpenCV+OpenGL）
首先我們先來看一下三維重建的效果圖： 本博文參考了該博主的的核心程式碼，並針對該博主博文中宣告的一些BUG進行了修正： 本文主要從如何配置環境方面進行介紹，後期會更新基於攝像頭實際抓圖的三維重建 相機抓取的相片原圖： 首先是本文的執行環境：Wi
python opencv入門 特徵點匹配+單應性查詢目標（39）
內容來自OpenCV-Python Tutorials 自己翻譯整理 目標： 我們將結合特徵點匹配和尋找單應性的方法，使用calib3d模組在複雜的影象當中尋找已知目標。 基礎： 這裡簡單說一下什麼事單應變換，如果有說的不對，還請各位看官斧正。 一
【OpenCV】SURF演算法之視訊影象實時特徵點匹配
OpenCV原始碼中有關於SURF演算法的靜態影象特徵點匹配，就將其改進為動態視訊影象實時獲取特徵點並將其與目標影象進行特徵點匹配。 考慮到如果沒有獲取到連續幀影象，即有黑色影象被攝像頭捕捉到，此時FLANN演算法則失效，因為FLANN演算法是無法處理黑色影象的，它必須能採
opencv3.2 SURF實現特徵點匹配
opencv3.2中SurfFeatureDetector、SurfDescriptorExtractor、BruteForceMatcher這三個的使用方法已經和原先2.4版本前不一樣了。 使用方法示例如下： Ptr<SURF> dete
特徵點匹配——ORB演算法介紹
《ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF》是Rublee等人在2011年的ICCV上發表的一篇有關於特徵點提取和匹配的論文，這篇論文介紹的方法跳出了SIFT和SURF演算法的專利框架，同時以極快的執行速度贏得了
opencv-基於ORB特徵點匹配
#include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <o
SIFT特徵點檢測，特徵點描述，特徵點匹配理解
前面提到了Harris角點檢測，此方法一個很明顯的缺點是不能解決尺度變化不變性，因為Harris中檢測一個點是不是角點是看這個點所在patch和周圍各個方向patch是否有明顯變化，可是尺度變化後這個方法不適用，SIFT利用差分高斯金字塔解決了這個問題。SIFT特徵點檢測步驟
特徵點匹配——FREAK演算法介紹
FREAK演算法是ICCV 2012上的一篇關於特徵點檢測與匹配的論文《FREAK: Fast Retina Keypoint》上提出的，從文章標題中可以看出來該演算法的一個特點是快速，另外一個特點就是該演算法是被人眼識別物體的原理上得到啟發提出的。 看過我之
單目視覺（5）：SFM之特徵點匹配(四)
SFM之特徵點匹配(四) 引入 在經過對每幅影象進行特徵提取之後，可以發現在一幅影象中存在非常多的特徵點（特殊情況下可能特徵點很少）。那麼如何去找出不同影象中的哪些特徵點反應在現實世界中是同一個物理座標呢？這需要做的工作就是對兩幅影象中的特徵點
影象特徵點匹配（視訊質量診斷、畫面抖動檢測）
在視訊質量診斷中，我們通常會涉及到“畫面抖動”的檢測。在此過程中就需要在視訊中隔N幀取一幀影象，然後在獲取的兩幀影象上找出特徵點，並進行相應的匹配。 當然了，這一過程中會出現很多的問題，例如：特徵點失配等。 本文主要關注特徵點匹配及去除失配點的方法。 主要功能：對統一物體拍
特徵點匹配——SIFT演算法詳解
之前在學習三維重建的過程中，瞭解過SIFT演算法，現在老師要求詳細的瞭解SIFT演算法，看看能不能對它進行改進，於是又詳細的看了一遍SIFT演算法。記錄一下。 一、SIFT演算法綜述 SIFT（Scale Invariant Feature Transfo
sift、surf、orb 特徵提取及最優特徵點匹配
目錄 sift sift特徵簡介 sift特徵提取步驟 surf surf特徵簡介 surf特徵提取步驟 orb
第二篇 特徵點匹配以及openvslam中的相關實現詳解
配置檔案 在進入正題之前先做一些鋪墊，在openvslam中，配置檔案是必須要正確的以.yaml格式提供，通常需要指明使用的相機模型，ORB特徵檢測引數，跟蹤引數等。 #==============# # Camera Model # #==============# Camera.name: "EuRoC