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…

1.直方图 用于计算图片特征,表达, 使得数据具有总结性, 颜色直方图对数据空间进行量化,好比10个bin 2. 聚类 类内对象的相关性高 类间对象的相关性差 常用算法:kmeans, EM算法, meanshift, 谱聚类(密度聚类), 层次聚类 kmeans聚类 选取k个类中心,随机选取 计算每个点跟k个类中心的位置 把数据点分配给距离最近的一个类中心 计算新的类中心-对该类中的所有点取均值 类中心数K的选取 K类平均质心的距离加权平均值, 当k=5时的斜率发生变化,我们可以选取5作为分类…

二进制描述子设计原则体现在三个部分: 采样pattern 方向orientation compensation 配对sampling pairs ORB基于BRIEF: BRISK是用于OKVIS的描述子 FREAK的pattern设计基于人眼的视网膜 参考文献: 1. https://gilscvblog.com/category/descriptors/…

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…

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…

如何从一个深度图像(range image)中提取NARF特征 代码解析narf_feature_extraction.cpp #include <iostream> #include <boost/thread/thread.hpp> #include <pcl/range_image/range_image.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/visualization/range_image_v…

3D点云特征描述与提取是点云信息处理中最基础也是最关键的一部分,点云的识别.分割,重采样,配准曲面重建等处理大部分算法,都严重依赖特征描述与提取的结果.从尺度上来分,一般分为局部特征的描述和全局特征的描述,例如局部的法线等几何形状特征的描述,全局的拓朴特征的描述,都属于3D点云特征描述与提取的范畴, 特征描述与提取相关的概念与算法 1.3D形状内容描述子(3D shape contexts) 利用描述子建立曲面间的对应点在3D物体识别领域有广发的应用,采用一个向量描述曲面上指定点及邻域的形状特征…

简介 BRIEF是2010年的一篇名为<BRIEF:Binary Robust Independent Elementary Features>的文章中提出,BRIEF是对已检测到的特征点进行描述,它是一种二进制编码的描述子,摈弃了利用区域灰度直方图描述特征点的传统方法,大大的加快了特征描述符建立的速度,同时也极大的降低了特征匹配的时间,是一种非常快速,很有潜力的算法. BRIEF具体算法 由于BRIEF仅仅是特征描述子,所以事先要得到特征点的位置,可以利用FAST特征点检测算法或Harris…

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…