SIFT的缺点是速度低，这使其无法在智能手机等实时应用中使用。HOG系列的其他成员（例如SURF和GLOH）已针对速度进行了优化。但是，它们仍然在计算上过于昂贵，因此不应在实时应用中使用。...即使已进行了一些改进（例如SURF），使用了积分图像，速度提高了，但这些方法仍然不适合处理能力有限的设备（例如智能手机）上的实时应用程序。...尽管在大多数情况下都无法避免FP，但目标始终是尽可能降低FP次数。在下文中，提出了实现这一目标的两种策略。...Higher accuracy) FAST + ORB (relatively good speed and accuracy) 以上结论是基于实际测试比较表面数据得到的结论，你们也可以自己尝试修改我代码库中的检测器和描述符组合...尽管ORB和BRISK是可以检测大量特征的最有效算法，但如此大量特征的匹配时间会延长总图像匹配时间。相反，ORB（1000）和BRISK（1000）执行最快的图像匹配，但其准确性受到损害。
前言 在ORB-SLAM2的论文中，作者提到了一种使图像中提取的ORB特征分布更加均匀的方法。这种策略是否有助于提高SLAM的性能？为什么作者不使用OpenCV中的ORB特征提取的实现？...两种ORB特征器效果对比 随便从TUM数据集中取出一张照片，分别使用OpenCV的实现和ORB-SLAM2的实现提取1000个ORB特征，效果如下图。...直观上想象，特征点分布比较集中，极端情况就是所有特征都集中到了一点，那么相机的位姿就无法解算。特征点分布太过集中，SLAM系统的精度可能会有所下降。下面，通过实验验证这一想象。...于是，我统计了每个特征点相连的关键帧数量。从这幅图似乎感觉两种特征提取方法差别不大，可能对数据影响最大的是实验环境和运动轨迹吧？...总结 ORB-SLAM2中的ORB特征提取方法相对于OpenCV中的方法，提高了ORB-SLAM2的轨迹精度和鲁棒性。增加特征提取的均匀性可以提高系统精度，但是似乎会降低特征提取的重复性。
在SLAM框架上面我肯定自己写不了，这里研究了一下午，使用了ORB-SLAM。 ORB-SLAM是一种基于ORB特征的三维定位与地图构建算法（SLAM）[1]。...ORB-SLAM算法的一大特点是在所有步骤统一使用图像的ORB特征。ORB特征是一种非常快速的特征提取方法，具有旋转不变性，并可以利用金字塔构建出尺度不变性。...使用统一的ORB特征有助于SLAM算法在特征提取与追踪、关键帧选取、三维重建、闭环检测等步骤具有内生的一致性。 架构图 ORB-SLAM利用三个线程分别进行追踪、地图构建和闭环检测。...一、追踪 ORB特征提取 初始姿态估计（速度估计） 姿态优化（Track local map，利用邻近的地图点寻找更多的特征匹配，优化姿态） 选取关键帧 二、地图构建 加入关键帧（更新各种图） 验证最近加入的地图点...（好了） 卸载了重装了一次，记得最后加一个--fixmissing的东西 板子上面运行这种东西也没有什么毛病 之后我会给安装脚本，但sudo就可以的 对了在VSCode里面打开新的目录是使用这个命令
前言 本文首先完成之前专栏前置博文未完成的多图配准拼接任务，其次对不同特征提取器/匹配器效率进行进一步实验探究。...ORB算法在图像金字塔中使用FAST算法检测关键点，通过一阶矩计算关键点的方向，使用方向校正的BRIEF生成特征描述符。 更详细的内容可参考文献[4]。...cv2.SURF_create()无法使用，只能用老版本的cv2.xfeatures2d.SURF_create()来实现SURF，因此这里没有对SURF算法进行比较测试。...，对于透视变换，可能图片会映射到整个选取区域的左边，这样的话，无法正常显示图片，因此，要对透视变换后的图片进行面积检查，如果比原来的图片面积小太多，就用另一张图片来进行透视变换[9]。...，拼接效果如下： 两张原图： 拼接后的图像： 此外，我选取了更大分辨率(4k x 7k)的图像进行拼接测试，比较不同算法的所用时间，结果如下表所示： 特征提取算法 匹配器 特征点个数 时间(s) sift
） 我们探索了许多特征提取算子，如SIFT，SURF，BRISK和ORB。...如果我们使用SIFT作为特征提取器，它将为每个关键点返回128维特征向量。如果选择SURF，我们将获得64维特征向量。以下图像显示了使用SIFT，SURF，BRISK和ORB提取的一些功能。 ?...使用ORB和汉明距离检测关键点和描述子 特征匹配 我们可以看到，我们从两个图像中都有大量的特征。 现在，我们想比较两组特征并以线段相连的形式显示更多相似性的特征点对。...对于SIFT和SURF，OpenCV建议使用欧几里德距离。对于其他特征提取器，如ORB和BRISK，建议使用汉明距离。...在SIFT功能上使用Brute Force Matcher进行特征匹配 请注意，即使在KNN中交叉验证——暴力匹配（Brute force）和比率测试之后，某些功能也无法正确匹配。
投稿作者：小黄弟 来自:中国电科智慧城市建模仿真与智能技术重点实验室 文字编辑：gloomyfish 特征提取 基于特征的图像配准，具有非常广泛的应用，大致流程可以如下: ?...~SIFT（~表示差不多） 模糊鲁棒性：SURF>ORB~SIFT 尺度变换鲁棒性：SURF>SIFT>ORB（ORB并不具备尺度变换性） 所以结论就是，如果对计算实时性要求非常高，可选用ORB算法，但基本要保证正对拍摄...ORB特征提取算法是基于FAST跟BRIEF算法改进的组合算法，其中FAST实现关键点/特征点的检测，在此基础上基于几何矩添加方向属性，BRIEF实现描述子生成，添加旋转不变性支持。...ORB特征匹配速度快的一个原因之一就是使用字符串向量的描述子，避免了浮点数计算。字符串描述子匹配上可以采用汉明距离或者LSH改进算法实现，相比浮点数计算L2距离进一步降低了计算量。...所以在一般情况下建议使用ORB特征匹配，如果效果不好再尝试AKAZE/SURF/SIFT等其它特征匹配算法。 特征对齐/配准 两幅图像之间的基于特征匹配的透视变换矩阵求解通常被称为图像对齐或者配准。
由于其低硬件成本要求和在纹理丰富的环境中的鲁棒性，基于摄像头的方法已广泛应用于各种SLAM框架中，用于闭环检测，此类方法通常从图像中提取视觉特征描述子，并使用DBoW在预先训练的视觉词汇表上将其转换为词袋向量...主要内容 本文针对成像激光雷达提出的位置识别方法执行一系列处理步骤包括：强度图像投影、特征提取、DBoW查询、特征匹配和PnP RANSAC。图2显示了每个流程步骤的示例。...B.特征提取 接下来对强度图像I执行特征提取，假设激光雷达传感器可能会经历剧烈的方向变化，这大大扩展了我们方法的应用场景，而不是假设固定的传感器安装解决方案，我们选择提取ORB特征，因为它们的效率和对旋转变化的不变性...为了提高PnP的稳健性，在这里使用RANSAC来剔除匹配中的异常值。图2（e）显示了异常值剔除后的正确特征匹配。...对于每个检测，顶行和底行图像指示在当前和以前时间捕获的强度图像，匹配的ORB特征使用绿线连接，第二个示例显示了当我们将传感器绕其前进轴旋转近90度时的检测结果，第三个和第四个示例显示了我们的方法，该方法在传感器倒置的情况下检测闭合回路
在使用场景中，间接方法从物体纹理中提取特征点（即关键点），并通过在连续帧中匹配描述子来跟踪它们。尽管特征提取和匹配阶段的计算成本很高，但这些方法对于每一帧中的光强度变化是精确和鲁棒的。...他们的方法使用了语义光流动态特征检测模块，该模块提取并跳过ORB特征提取提供的语义和几何信息中隐藏的动态特征。为了提供准确的相机姿态和环境信息，SOF-SLAM使用了SegNet的像素级语义分割模块。...他们的方法基于ORB-SLAM 2.0的RGB-D变体，在动态和室内环境中表现良好。使用改进的ORB特征提取技术仅保留场景中的稳定特征，忽略动态特征。然后将特征和语义数据组合起来，以创建静态语义地图。...由于其强大的ORB特征提取器模块，OpenVSLAM在tracking精度和效率方面优于ORB-SLAM和ORB-SLAM2.0。...由于它们的学习能力，这些架构已经显示出相当大的潜力，可以用作不错的特征提取器，以解决VO和回环检测中的问题。
本文将引导读者通过Python使用OpenCV 4.0以上版本，实现一系列机器学习与计算机视觉的应用，包括图像处理、特征提取、目标检测、机器学习等内容。...在这一部分，我们将学习如何使用OpenCV提取图像的关键点和特征描述符，并进行特征匹配。...特征提取与描述 import cv2 # 创建ORB特征检测器 orb = cv2.ORB_create() # 在图像中寻找关键点并计算特征描述符 keypoints, descriptors =...ORB特征检测器 orb = cv2.ORB_create() # 在两张图像中寻找关键点并计算特征描述符 keypoints1, descriptors1 = orb.detectAndCompute...我们学习了图像处理基础、图像特征提取与描述、目标检测与识别、图像分类与机器学习，并最终完成了一个实战项目：人脸识别系统。通过不断练习和探索，我们可以在计算机视觉和机器学习领域取得更多的成就。
如果我们使用SIFT作为特征提取器，它将为每个关键点返回一个128维特征向量。如果选择SURF，我们将获得64维特征向量。下图显示了使用SIFT，SURF，BRISK和ORB得到的结果。...使用ORB和汉明距离检测关键点和描述符 使用SIFT检测关键点和描述符 使用SURF检测关键点和描述符 使用BRISK和汉明距离检测关键点和描述符 特征匹配 如我们所见，两个图像都有大量特征点。...对于SIFT和SURF，OpenCV建议使用欧几里得距离。对于ORB和BRISK等其他特征提取器，建议使用汉明距离。...两者都确保一对检测到的特征确实足够接近以至于被认为是相似的。下面2个图显示了BF和KNN Matcher在SIFT特征上的匹配结果。我们选择仅显示100个匹配点以清晰显示。...使用KNN和SIFT的定量测试进行功能匹配 在SIFT特征上使用暴力匹配器进行特征匹配 需要注意的是，即使做了多种筛选来保证匹配的正确性，也无法完全保证特征点完全正确匹配。
上图显示了使用GCN-SLAM进行的无人机定位操作。下图显示了用于分别比较ORB-SLAM2和GCN-SLAM中的特征点检测输出。...3、在真正的无人机上使用GCN-SLAM1证明了工作的有效性和鲁棒性，并表明它可以处理ORB-SLAM2特征点丢失等失败的情况。...CNN是实现稠密特征提取的，BRNN是在空间信息的基础上加入时间信息的。该结构已经实现了很好的精度，但是无法实时。...对关键字掩码进行阈值处理，以获得一组关键字位置、它们的置信度以及对应的256位特征描述子。对网格大小为8×8的NMS。由于无法知道检测到的特征的方向，将角度设置为零。 ?...（ORB-SLAM中台式机上特征提取大概30多ms，可以达到30fps，构图部分大概380ms—460ms，但是前段和后端独立运行） 实验结果 目的不是测试其优于ORB-SLAM2，而是： 1）更适合高精度的运动估计
二、图片相似性匹配中的特征提取 2.1 全局视觉相似 两张像素级相似的图片经过缩放和压缩等操作后，视觉上保持基本一致，但图片本身的像素值数据差异较大。...此类图片相似性可以使用图片的全局特征或图片哈希（Image Hashing）算法来解决。...2.2 局部视觉相似 两张图片中只有局部区域相似的情况下，此类相似大多无法通过简单的图片哈希或全局特征来进行比较，而需要引入具有局部不变性的图片特征来进行相似性匹配，经典的特征提取算法包括SIFT (Scale-Invariant...上述几种局部特征均在线性尺度空间进行，近年来被提出的AKAZE算法[11]直接从非线性尺度空间进行特征提取，在理论上能够更好的解决尺度变化问题，但在速度方面不理想，实际使用与SURF和SIFT相比也没有压倒性优势...一些学者对各类局部不变性特征提取方法进行了系统性的分析对比，具体可以参考文献[12], [13]。 2.3 语义级别相似 两张图片在视觉上差异较大，但所表达的语义内容相似，即语义级别相似。
VSLAM前端：图像特征提取 一、图像特征点 视觉里程计主要是通过图像对运动进行估计。...一副中等分辨率的图像就是一个维度巨大的矩阵，我们无法对矩阵直接进行估计，其面临的将是海量的计算，因此我们有必要对图像进行特征提取。...时至今日，学者们已经提出了非常多的图像特征，常见的有：Harris，SIFT，SURF，ORB等等。虽然很多特征提取方法精度及鲁棒性很好，但其计算量巨大，明显不适合在当前使用。...我们适当降低精度和鲁棒性，选择ORB特征作为图像特征提取方法，其余方法我们不展开介绍,感兴趣的读者自行了解。 ...筛选FAST角点经常使用到harris响应，我们在这里再介绍一下harris角点，关注ORB-SLAM的同学可以忽略harris响应了。
（3）均匀化提取的图像补偿 （4）均匀化提取的实现步骤 （5）ORBextractor图像显示 （6）参考文献 （0）回答上篇问题 1.ORBexteractor 中如何实现均匀化提取特特征点，与OpenCV...Opencv中的orb特征提取没有进行均匀化处理，直接出现一堆点，对匹配精度不好。 2.具体讲讲什么是四叉树？如何实现的？...特征提取 (2)-> -> mCurrentFrame = Frame( mImGray, timestamp, mpIniORBextractor..., mbf, mThDepth); //对左图进行 ORB特征提取 (3)-> -> -> ExtractORB(0,imGray); //使用重载运算符...0层图像输出 } （5）ORBextractor图像显示 FAST角点提取： 均匀化特征点： 特征点匹配： （6）参考文献 ORB特征提取和opencv的orb比较： https://zhuanlan.zhihu.com
如果能写得快一些，再简单介绍其他几种传统的特征提取的方法——SURF、ORB、LBP、HAAR等等。...1.4 SIFT特征提取的缺点 实时性不高，因为要不断地要进行下采样和插值等操作； 有时特征点较少（比如模糊图像）； 对边缘光滑的目标无法准确提取特征（比如边缘平滑的图像，检测出的特征点过少，对圆更是无能为力...---- [3] SIFT和HOG的比较 共同点：都是基于图像中梯度方向直方图的特征提取方法 不同点： SIFT 特征通常与使用SIFT检测器得到的兴趣点一起使用。...在不同object上做training是，所得的edge basis 是非常相似的，但object parts和models 就会completely different了。...最后，使用集成的方法Adaboost进行训练。 具体细节可以参考文章： 特征提取之Haar特征 再附一个Haar和HOG比较的问题： 为什么在行人检测中，HOG特征比Haar特征更精确？
如果使用OpenCV官方编译好的OpenCV4Android 3.x版本的SDK， 则当声明与使用这两个类型的时候，它会告诉你不支持。...=5 DescriptorExtractor.FREAK=6 DescriptorExtractor.AKAZE=7 这里其实还有1与2分别是SIFT与SURF， 但其已经被移到扩展模块了，所以如果声明使用会抛出不支持的错误提示...---- 简单介绍几种特征提取方法 在feature2d模块中同时具有特征点检测与描述子功能的方法有ORB、BRISK、AKAZE。 下面我们简单介绍一下这三种特征提取方法。...1.ORB检测器与描述子 ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是OpenCV实验室于2011年开发出来的一种新的特征提取算法， 相比较于SIFT与SURF， ORB...检测器与描述子 BRISK（Binary Robust Invariant Scalable Keypoint）特征检测与描述子是在2011年由几位作者联合提出的一种新的特征提取算法， OpenCV4Android
在近年来出色的基于学习的算法基础上，我们从零开始设计了一个新颖的系统，该系统对所有SLAM任务使用相同的特征提取和匹配方法。...然而基于深度学习的最新特征匹配方法在这种复杂环境中显示出了改进的匹配性能的潜力。这些方法利用场景的先验信息和结构细节来增强匹配效果。...2）为了更好地适应挑战性环境，我们将深度特征提取和匹配应用于整个SLAM系统的过程，包括跟踪、局部建图和闭环检测。设计了自适应特征筛选以及深度特征词袋适应于SLAM系统。...使用不同特征匹配方法的匹配性能比较，图4(a)和图4(b)分别显示了ORB-SLAM3和SL-SLAM算法的匹配效果。...在未来将探索如何利用深度特征提取和匹配实现多智能体的同时定位和地图构建。
特征提取：从图像中提取出描述其形状、纹理、颜色等特征。 图像匹配：在多个图像中寻找相同的物体或场景。 图像变换：对图像进行旋转、缩放、平移等变换。...OpenCV中的核心功能 3.1 图像读取与显示 在OpenCV中，图像可以通过imread()函数读取，显示可以使用imshow()函数。...特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征点或区域，这些特征可以用来进行图像匹配、物体识别等任务。...OpenCV提供了多种特征提取算法，如SIFT、SURF、ORB等。...例如，使用ORB进行特征点检测和匹配的代码如下： orb = cv2.ORB_create() # 检测特征点并计算描述子 keypoints, descriptors = orb.detectAndCompute
GF-ORB-SLAM和ORB-SLAM相比，特征提取时间相同，但是它极大减少了特征匹配和接下来的模块的耗时，在四个系统中延迟最低。...在ORB-SLAM上应用该特征匹配算法被称作GF-ORB-SLAM或简称GF，相比于ORB-SLAM它可以减少时延，同时跟踪精度提高（在计算机上）或保持不变（在低功率设备上），鲁棒性不变（如避免跟踪失败...下图一些单目VO/SLAM系统在EuRoC三个数据集上的时延和精确度关系图，GF的时延和SVO差不多，但精确度比SVO和DSO高一个数量级，精确度保留可以从和ORB-SLAM的其他两个变种Rnd和Long...下图展示了GF算法延迟的减少，它最大特征点数量设为800，和ORB-SLAM相比延迟有更小的方差。 ? 以下为单目算法量化数据对比 ? ? 下图为在EuRoC双目数据集上运行的延迟和精度曲线 ? ?...以下表格分别显示在低功率设备上运行时算法的精度和时延数据 ? ?
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