BRIEF特征全称:Binary Robust Independent Elementary Features.是一种能够快速计算图像特征描述符的方法,同样能够降低特征匹配的时间. 算法计算步骤如下: 1.首先对一张图像计算其特征点,这里就用matlab自带的harris角点检测了,harris代码细节可以参考这一篇博客. 2.对图像进行高斯滤波,这里选用9*9矩阵,主要是为了去除随机噪点. 3.以特征点为中心,取SxS的邻域窗口.在窗口内随机选取一对(两个)点,比较二者像素的大小,进行如下二进…

一.Brief算法 1.基本原理 BRIEF是2010年的一篇名为<BRIEF:Binary Robust Independent Elementary Features>的文章中提出,Brief为特征描述子,对已检测到的特征点进行描述,是一种二进制编码描述子,摒弃了区域灰度直方图描述特征点的传统方法,加快特征描述子建立速度,降低特征匹配时间.因为需要事先得到特征点的位置,可以利用Fast特征点检测算法或Harris角点检测算法或者SIFT.Surf等算法检测特征点的位置,接下来利用特征点邻域…

Surf算法是一把牛刀,我们可以很轻易的从网上或各种Opencv教程里找到Surf的用例,把例程中的代码或贴或敲过来,满心期待的按下F5,当屏幕终于被满屏花花绿绿的小圆点或者N多道连接线条霸占时,内心的民族自豪感油然而生,仿佛屠龙宝刀在手,屁颠屁颠的很开心. 如果对Surf的探究或者使用到此为止,我觉得只是用Surf这把牛刀吓唬了一个小鸡仔,万里长征才刚刚开始第一步,最少有三个问题需要得到解答: 1. 保存特征点信息的keyPoints向量内每个元素包含有哪些内容? 2. 通过comput方法生…

Binary Robust Independent Elementary Features www.cnblogs.com/ronny 1. BRIEF的基本原理 我们已经知道SIFT特征采用了128维的特征描述子,由于描述子用的浮点数,所以它将会占用512 bytes的空间.类似地,对于SURF特征,常见的是64维的描述子,它也将占用256bytes的空间.如果一幅图像中有1000个特征点(不要惊讶,这是很正常的事),那么SIFT或SURF特征描述子将占用大量的内存空间,对于那些资源紧张的应用…

matlab练习程序(SUSAN检测) SUSAN算子既可以检测角点也可以检测边缘,不过角点似乎比不过harris,边缘似乎比不过Canny.不过思想还是有点意思的. 主要思想就是:首先做一个和原图像等大的目标图像.然后用一个圆形的模板,用模板去遍历原图像每个像素,把模板内的每个像素都和模板中心像素比较,如果灰度小于一个阈值,那么就对目标图像当前和原图像相同位置的像素加一,直到结束.目标图像中在原图像是角点的位置就会取局部极小,所以做一个反向的相减.img=max(img)-img,if img…

作者提出一种新的基于局部描述子的行为识别算法.…

SIFT算法:DoG尺度空间生产  SIFT算法:KeyPoint找寻.定位与优化 SIFT算法:确定特征点方向  SIFT算法:特征描述子 目录: 1.确定描述子采样区域 2.生成描述子 2.1 旋转图像至主方向 2.2 生成特征向量 3.归一化特征向量 附:SIFT开源代码集 1 确定描述子采样区域 SIFI 描述子h(x, y, θ)是对特征点附近邻域内高斯图像梯度统计结果的一种表示,它是一个三维的阵列,但通常将它表示成一个矢量.矢量是通过对三维阵列按一定规律进行排列得到的.特征描述子与特…

以上两篇文章中检测在DOG空间中稳定的特征点,lowe已经提到这些特征点是比Harris角点等特征还要稳定的特征.下一步骤我们要考虑的就是如何去很好地描述这些DOG特征点. 下面好好说说如何来描述这些特征点.许多资料中都提到SIFT是一种局部特征,这是因为在SIFT描述子生成过程中,考虑的是该特征点邻域特征点的分布情况(而没有利用全局信息).本步骤中主要计算过程包括:确定特征点的方向和生成特征描述符. 确定特征点方向 在特征点的确定过程中,特征点的坐标以及尺度被确定下来(坐标很重要,尺度更重要,…

ORBSLAM2中ORB特征提取的特点 ORBSLAM2中通过对OpenCV中的ORB特征点提取类进行修改,对图像进行分块提取,而后划分节点,使得每个节点中保存的特征点性能是该节点所有特征点中最好的. 可能按照上面说的方式,大家不太能理解. 这么说吧.将铺满苹果的桌子进行画格子,然后每个格子中就会有不同数量的苹果,在每个格子中选出最好吃的苹果,格子中其他的苹果全部扔掉.(虽然有点可惜,但是大局为重嘛),那么原先摆满苹果的桌子(如图1所示),现在就剩下每个格子一个苹果的桌子,尽管苹果少了很多,但是…

ORBSLAM2中使用ORB描述子的方法 经典的视觉SLAM系统大体分为两种:其一是基于特征点法的,其二是基于直接法的.那么本文主要就讲特征点法的SLAM. 基于特征点法的视觉SLAM系统典型的有PTAM,ORBSLAM等.本文主要围绕ORBSLAM2的方案来阐述特征点法SLAM,因为ORBSLAM2可以说是特征点法SLAM的巅峰之作.ORBSLAM2采用三个主要线程:跟踪,局部建图和闭环以及一个额外线程:全局BA,该线程只有在闭环时才会触发.值得注意的是,ORBSLAM2中每个模块中都采用OR…