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 alter.....
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2015-11-26 17:08:44
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k-d树（k-dimensional树的简称），是一种分割k维数据空间的数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索（如：范围搜索和最近邻搜索）。应用背景 SIFT算法中做特征点匹配的时候就会利用到k-d树。而特征点匹配实际上就是一个通过距离函数在高维矢量之间进行相似性检索的问题。针对如何快速而准.....
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2015-11-23 21:41:47
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opencv库分成几个模块，位于lib目录下。所有这些模快都有一个对应的头文件（位于include目录中）#include（核心库，基本的数据结构和算法函数）#include（包含图像、视频读写函数和部分用户界面函数）#include（图像接口函数）#include(特征点检测器、描述子以及特征点匹...
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2015-11-02 22:35:07
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前言 借鉴来自RGB-D数据处理的两种方法-基于特征与基于整体的，同样可以考虑整个图片的匹配，而不是只考虑特征点的…… 一般这种稠密的方法需要很大的计算量，DTAM: Dense tracking and mapping in real-time 提出了利用GPU来加速运算的方法，Semi-dens...
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2015-10-24 20:22:58
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这个算子算是图像历史上第一个特征点提取算法了，1977年提出的，很简单，拿来练手很合适。算法原理如下：1.选取一个合理的邻域遍历图像，这里是5*5邻域的。在邻域中依次计算，垂直，水平，对角与反对角四个相邻像素灰度的差的平方和，作为该邻域特征值。大致就是下面这个样子：公式：这里k是窗口的半径。2.从四...
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2015-09-20 19:03:36
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在前面的报告中我们实现了用SURF算法计算目标在移动摄像机拍摄到的视频中的位置。由于摄像机本身像素的限制，加之算法处理时间会随着图像质量的提高而提高，实际实验发现在背景复杂的情况下，结果偏差可能会很大。 本次改进是预备在原先检测到的特征点上加上某种限制条件，以提高准确率。 问题：如何判定检测到的特征...
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2015-09-19 21:03:03
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传统的特征点描述子如SIFT,SURF描述子，每个特征点采用128维(SIFT)或者64维(SURF)向量去描述，每个维度上占用4字节，SIFT需要128×4=512字节内存，SURF则需要256字节。如果对于内存资源有限的情况下，这种描述子方法显然不适应。同时，在形成描述子的过程中，也比较耗时。后来有人提出采用PCA降维的方法，但没有解决计算描述子耗时的问题。
鉴于上述的缺点Michae...
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2015-09-10 11:11:32
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角点是两个边缘的连接点，代表了两个边缘变化的方向上的点，在这点上图像梯度有很高的变化。是图像中的重要特征点。在opencv中还有改进版的Harris角点检测：Shi-Tomasi 角点检测算法,但在Emgucv里并没有封装,所以目前无法直接使用。
一、Harris角点检测
Harris角点检测通过判断点在水平和竖直方向上的变化程度来判断是否为角点，使用CornerHarris函数，处理后再用阈值...
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2015-08-29 09:51:25
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1 前言在上一部分我们已经分析到了计算特征点的缩放和旋转，这里最后分析去掉不好的特征点的方法。2 最后步骤分析vote的基本思想就是这些特征点相对中心的相对距离在把缩放旋转考虑进去之后是相对不变的，也就是按道理下一帧的特征点相对中心的位置是不变的。但是由于图像本身的变化，不可能得到完全一样的相对位置，这个时候，有一些会离中心近，有一些会偏差很大。那么，作者就采用聚类的方法，选择最大的一类作为最好的...
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2015-08-27 11:10:51
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opencv 特征点的提取和匹配
#include
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/features2d/features2d.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/...
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2015-08-25 16:33:33
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