摘要:理論是一種快速特征點(diǎn)提取和描述的算法這個算法是由以及在年一篇名為的文章中提出算法分為兩部分,分別是特征點(diǎn)提取和特征點(diǎn)描述。特征提取是由算法發(fā)展來的,特征點(diǎn)描述是根據(jù)特征描述算法改進(jìn)的
ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)
理論ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)是一種快速特征點(diǎn)提取和描述的算法,這個算法是由Ethan Rublee, Vincent Rabaud, Kurt Konolige以及Gary R.Bradski在2011年一篇名為“ORB:An Efficient Alternative to SIFTor SURF”的文章中提出.ORB算法分為兩部分,分別是特征點(diǎn)提取和特征點(diǎn)描述。特征提取是由FAST(Features from Accelerated Segment Test)算法發(fā)展來的,特征點(diǎn)描述是根據(jù)BRIEF(Binary Robust IndependentElementary Features)特征描述算法改進(jìn)的.
ORB in OpenCVimport numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread("img.jpg") # Initiate ORB detector orb = cv2.ORB_create() # find the keypoints with ORB kp = orb.detect(img,None) # compute the descriptors with ORB kp, des = orb.compute(img, kp) # draw only keypoints location,not size and orientation img2 = cv2.drawKeypoints(img, kp, None, color=(0,255,0), flags=0) plt.imshow(img2), plt.show()
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摘要:匹配器匹配非常簡單,首先在第一幅圖像中選取一個關(guān)鍵點(diǎn)然后依次與第二幅圖像的每個關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行描述符距離測試,最后返回距離最近的關(guān)鍵點(diǎn)對于匹配器,首先我們必須使用創(chuàng)建對象。 Feature Matching Brute-Force匹配器 Brute-Force匹配非常簡單,首先在第一幅圖像中選取一個關(guān)鍵點(diǎn)然后依次與第二幅圖像的每個關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行(描述符)距離測試,最后返回距離最近的關(guān)鍵點(diǎn). 對于...
摘要:降采樣的目的是為了綜合所有不同清晰度的圖像進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)提取,這種關(guān)鍵點(diǎn)攜帶了不同清晰度的信息,對縮放具有不變性。是對的一種改進(jìn),主要特點(diǎn)是快速。的達(dá)到維,導(dǎo)致的比較耗時,使用哈爾小波轉(zhuǎn)換得到的方向,讓的降到維,減少了一半,提高了匹配速度。 尺度不變特征變換(Scale-invariant feature transform, 簡稱SIFT)是圖像局部特征提取的現(xiàn)代方法——基于區(qū)域/圖像塊...
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