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2024-12-26 03:11:58 来源:综合 分类:综合

1.SIFT算法原理与源码分析
2.求在autojs中使用opencv的源码SIFT特征匹配例子
3.SURF、SIFT 特征检测
4.如何评价ORB-SLAM3?

sift 源码

SIFT算法原理与源码分析

       SIFT算法的源码精密解析:关键步骤与核心原理

       1. 准备阶段:特征提取与描述符生成

       在SIFT算法中,首先对box.png和box_in_scene.png两张图像进行关键点检测。源码利用Python的源码pysift库,通过一系列精细步骤,源码我们从灰度图像中提取出关键点,源码思维导图程序 源码并生成稳定的源码描述符,以确保在不同尺度和角度下依然具有较高的源码匹配性。

       2. 高斯金字塔构建

       计算基础图像的源码高斯模糊,sigma值选择1.6,源码先放大2倍,源码确保模糊程度适中。源码

       通过连续应用高斯滤波,源码构建高斯金字塔,源码每层图像由模糊和下采样组合而成,源码每组octave包含5张图像,从底层开始,逐渐减小尺度。

       3. 极值点检测与极值点定位

       在高斯差分金字塔中寻找潜在的通达信分时九转源码兴趣点,利用邻域定义,选择尺度空间中的极值点,这些点具有旋转不变性和稳定性。

       使用quadratic fit细化极值点位置,确保匹配点的精度。

       4. 特征描述与方向计算

       从细化的位置计算关键点方向,通过梯度方向和大小统计直方图,确定主次方向,以增强描述符的花果山补单平台源码旋转不变性。

       通过描述符生成过程,旋转图像以匹配关键点梯度与x轴,划分x格子并加权叠加,生成维的SIFT特征描述符。

       5. 精度校验与匹配处理

       利用FLANN进行k近邻搜索,执行Lowe's ratio test筛选匹配点,确保足够的匹配数。

       执行RANSAC方法估计模板与场景之间的homography,实现3D视角变化适应。主力净买额指标源码图片

       在场景图像上标注检测到的模板并标识SIFT匹配点。

       SIFT的独特性:它提供了尺度不变、角度不变以及在一定程度上抵抗3D视角变化的特征,是计算机视觉领域中重要的特征检测和描述算法。

求在autojs中使用opencv的SIFT特征匹配例子

       // 导入OpenCV模块

       var cv = require("opencv");

       // 读取图像

       var img1 = cv.imread("/sdcard/img1.jpg");

       var img2 = cv.imread("/sdcard/img2.jpg");

       // 创建SIFT检测器对象

       var sift = new cv.FeatureDetector("SIFT");

       // 检测图像中的关键点和描述符

       var keypoints1 = sift.detect(img1);

       var keypoints2 = sift.detect(img2);

       var descriptors1 = sift.compute(img1, keypoints1);

       var descriptors2 = sift.compute(img2, keypoints2);

       // 创建FLANN匹配器对象

       var matcher = new cv.Matcher("FlannBased");

       // 对两幅图像中的关键点进行匹配

       var matches = matcher.match(descriptors1, descriptors2);

       // 筛选出最优的匹配结果

       var bestMatches = matcher.filterMatches(matches, 0.);

       // 在两幅图像中绘制匹配结果

       var output = new cv.Mat();

       cv.drawMatches(img1, keypoints1, img2, keypoints2, bestMatches, output);

       // 保存匹配结果图像

       cv.imwrite("/sdcard/matches.jpg", output);

       以上代码中,我们使用了AutoJS的require()函数导入OpenCV模块,并使用cv.imread()函数读取了两幅图像。然后,我们创建了一个SIFT检测器对象,14的源码反码补码6位并使用它检测了两幅图像中的关键点和描述符。接着,我们创建了一个FLANN匹配器对象,并使用它对两幅图像中的关键点进行了匹配。最后,我们筛选出了最优的匹配结果,并使用cv.drawMatches()函数在两幅图像中绘制了匹配结果,并将结果保存到了本地。

SURF、SIFT 特征检测

       介绍:SURF特征检测是一种尺度不变特征检测技术,它能够在不同尺度下检测到一致的物体关键点,并且每个检测到的特征点都关联一个尺度因子。理想状态下,两个尺度因子之间的比值应当与图像尺度的比值相同。SURF特征的全称是加速稳健特征(Speeded Up Robust Feature),它不仅实现了尺度不变性,还具备高效计算的特点。

       实现原理:

       例子代码:

       效果图

       2. SIFT特征检测

       实现原理:

       例子代码:

       效果图

       欢迎关注我的微信公众号“OpenCV图像处理算法”,主要分享我在学习图像处理算法过程中的心得,内容涵盖特征提取、目标跟踪、定位、机器学习和深度学习等领域。每个案例都会附上源码和相关资料,期待与同行交流,共同进步。

如何评价ORB-SLAM3?

       我觉得 ORB-SLAM3 系统是基于之前的 ORB-SLAM2、ORB-SLAM-VI 进行扩展。作者组的工作一脉相承,围绕着 ORB feature-based SLAM 做了非常多有重大意义的工作。本文其中在一些重要改进模块,如 IMU 初始化、multi-map system 等,是作者组里前几年的工作。我认为这是一篇更加偏向于系统性质的文章,把这么多工作串了起来,并且作者非常慷慨的把它开源了出来,非常赞!

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