#记录一下：看完能大概理解SIFT思路的博文

最新推荐文章于 2023-03-06 13:40:05 发布
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分类专栏： slam 三维建图
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#记录一下，一篇比较通俗，看完能大概理解SIFT思路的博文
https://blog.youkuaiyun.com/qq_39451645/article/details/112129039

sift原理，一篇比较详细的博文：
https://blog.youkuaiyun.com/zddblog/article/details/7521424/

opencv动态目标跟踪学习总结
bcbobo21cn的专栏
03-15 8万+
用opencv实现对视频中动态目标的追踪 第一步，是要建立一个编程环境，然后加载opencv的库路径等等。具体步骤在 http://www.opencv.org.cn/ 的“安装”中 有详细介绍。 第二步，建立一个MFC的对话框程序，做两个按钮，一个“打开视频文件”，一个“运动跟踪处理”。 具体操作： 1 建立MFC对话框程序的框架：File  ->New  -> MFC A
[小白学习教程之] 理解SIFT
kyu_saku的专栏
05-15 4736
[小白学习教程之] 理解SIFT   在这篇教程中，我们通过对SIFT由简至繁的解释，来一步一步认识它。   Step1: SIFT是一种“图像”局部特征提取算法   什么是图像？ 呐，你拿起手机，打开相机，对准目标，咔嚓一下。一幅图像就诞生了喔~。它保存在了你的手机里面，当然是以数字的形式喔。例如，下面这张奥巴马的照片就是图像，而它右边的数字就是保存在计算机里面的东西喔。
理解SIFT
try_again_later的博客
12-12 588
最近看ORB-SLAM2源代码，构造Frame类部分出现了很多图像金字塔的内容，加上想起师兄和我讲的：图像算法岗的SIFT、SURF、FAST、ORB特征子肯定要会的呀，所以花了一晚上对SIFT特征子深入探究了下，期间感谢kyu_saku、 Brook@CV以及zddhub、Rachel-Zhang的博客，根据上述博客对SITF由浅入深的进行理解。 天涯路清晨对SIFT的介绍更清晰。 目录：...
SIFT的理解
端庄的汤汤的博客
12-17 452
我记录一下关键点：首先搞清楚目的，SIFT算法是在不同的尺度空间上查找关键点，而尺度空间的获取需要使用高斯模糊来实现，Lindeberg等人已证明高斯卷积核是实现尺度变换的唯一变换核，并且是唯一的线性核 1.高斯金字塔层数的计算 2.高斯金字塔的尺度，即纵坐标。此处的n指的是每一组的层数。拿第一组来说，每一层的高斯滤波标准差如图所示，结合博客来理解，我觉得相对于博客里的大串公式来说好理解一些。作...
SIFT特征理解
悟已往之不谏，知来者之可追
05-26 2725
背景：网课上面的SIFT特征的讲解看的我一头雾水。然后在知乎上面找到一段比较好的通俗理解SIFT特征的文字。有助于比较好的去理解这个复杂的过程。 特征点检出主要是用了DoG，就是把图像做不同程度的高斯模糊blur，平滑的区域或点肯定变化不大，而纹理复杂的比如边缘，点，角之类区域肯定变化很大，这样变化很大的点就是特征点;特征点描述就是一个简单版的HOG，即以检出的特征点为中心选16x16的区...
SIFT算法的个人理解
pitaya的专栏
11-26 1万+
SIFT算法的个人理解——理论篇 1. 前言 本人目前共使用过两个版本的sift算法: （1）Matlab中的sift算法，可以从http://www.cs.ubc.ca/~lowe/keypoints/下载Lowe团队写的sift演示代码； （2）opencv中的sift算法（本人使用的opencv版本是2.4.9），可以从http://opencv.org/下载opencv的各个版
yolov1官方论文全文翻译[附个人理解]
zyz博客
03-06 2083
本博文是对yolov1的官方文献进行的翻译。并且在翻译的学习过程中加入了自己的理解。本博文主要用于自己个人学习的总结。对于借鉴的想过博文以及大佬的文献将会在博文的最后进行声明。现在开始!!!repurposes(重复利用)spatially(空间上)我们提出了一种新的目标检测方法YOLO。先前的工作(两阶段目标检测)重复利用分类器去执行检测任务。相反的，我们将目标检测框定为空间分离的边界框和相关类别概率的回归问题。单个神经网络在一次评估中直接从全图像预测边界框和类概率。
ML二：NNSearch数据结构--二叉树
alppkk4545的博客
01-18 775
wiki百科：http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%86%B3%E7%AD%96%E6%A0%91%E5%AD%A6%E4%B9%A0 opencv学习笔记--二杈决策树：http://blog.youkuaiyun.com/homechao/article/details/9061921 （1）:从K近邻算法、距离度量谈到KD树、...
九月十月百度人搜，阿里巴巴，腾讯华为笔试面试八十题(第331-410题)
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结构之法 算法之道
09-13 32万+
九月十月百度人搜，阿里巴巴，腾讯华为小米搜狗笔试面试八十题引言    自发表上一篇文章至今（事实上，上篇文章更新了近3个月之久），blog已经停了3个多月，而在那之前，自开博以来的21个月每月都不曾断过。正如上一篇文章支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）末尾所述：”额，blog许久未有更新了，因为最近实在忙，无暇顾及blog。“与此同时，工作之余，也一直在闲心研究数据挖掘："神经网络将可能作
一步步带你看懂orbslam2源码--orb特征点提取(二)
Mr.Sliver的博客
09-30 1万+
回顾:   上一节我们主要讲解了SLAM的基本分类,具体场景应用点以及目前现有的部分开源方案.最后讲解了ORB-SLAM2的总体框架和主要贡献.   由于整个系统都是基于ORB特征点进行运行的,因此本章节将主要讲解ORB特征点的原理以及根据orb-slam2源码讲解实现细节. 理论环节 ORB特征点的原理   特征点,顾名思义就是图片中具备明显特征的点.在许多学者长期的研究下,著名的特征点...
一份Slide两张表格带你快速了解目标检测
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关注公众号，发现CV技术之美目录P1:目标检测的需求与应用P2:目标检测的相关定义2.1 目标检测的定义2.2 目标检测的核心问题2.3 理想检测器的条件2.4 从两个要求看关键挑战从精度角度看挑战从效率角度看挑战一个挑战解决方法的例子2.5 目标检测损失函数的发展概述IOU的发展变化2.6 评价指标概述常见指标概述AP与mAP2.7 数据集与标注软件常见数据集两大主流数...
【Active Learning - 03】Adaptive Active Learning for Image Classification
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【2013-CVPR】Adaptive Active Learning for Image Classification 阅读时间： 20181023：摘要 20181024：Related Work 20181025：Uncertainty Measure、Information Density Measure、A Combination Framework 20181026：...
常见的二范数是什么意思？有什么用？
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09-22 5万+
#记录一下： 参考博文写的很清楚了： 在优化一个变换矩阵T时，常常用到这样的公式： 意思是：现在总共有N个三维点p和相机观测值z，那么我们的目标就是寻找一个最佳的位姿T，使得整体误差最小化。 这时候我们的误差函数（等式右边）是一个矩阵呀，这怎么优化，起码也有一个目标值才能优化吧？？ 这就是范数登场的时候了，他就是用来描述等式右边的“误差矩阵”，到底ok不ok。“误差矩阵”的二范数越小表示越逼近实际值。这就是二范数的作用。 /分割线/ 参考博文很详细，方便起见，给点博文的一部分内容： 这里的矩阵就是表征
slam十四讲，第五讲中相机坐标系，像素平面坐标系，世界坐标系，归一化坐标系总结
XXX的博客
09-01 8767
#笔记，方便日后忘记回看，仅记录重点内容，具体推导回看十四讲 先上图： 如图，现实世界中有一个P点和一个相机（光心），描述这个P点的空间坐标首先得有一个坐标系，那么以光心为原点O建一个坐标系，叫相机坐标系。 那么就可以在相机坐标系下，设P坐标(x,y,z)和P的投影点P’(x’,y’,z’)。值得一提的是，P’(x’,y’,z’)坐落在物理成像平面和像素平面。 物理成像平面，像素平面是二维的，他们的坐标系并不一样： 物理成像平面在o’x’y’平面上； 像素平面的原点在那个黑灰色图的左上角(图片的左上角)，
slam十四讲ch7中，DMatch类中的queryIdx和trainIdx
XXX的博客
09-17 5528
由于是在ch7中的pose_estimation_3d2d遇到的问题，因此我直接在pose_estimation_3d2d文件中添加测试代码，测试代码可以放在最后应该也可以，就是图个方便… /*************test*************/ cout << "test_start:" << endl ; Mat my_img1=img_1.clone(); Mat my_img2=img_2.clone(); int img1_
概率(probability)---似然(likelihood)的前世今生
XXX的博客
10-19 2899
概率–似然，这两个词在中文中貌似看不出啥关系。但是在英文里：probability和likelihood，在做阅读理解的时候，你可以认为他们是相同的单词，从而进行同义词替换。 但在数学的世界里，以这两个词为核心诞生的两个概念：概率函数和似然函数，却有着天差地别。 假如现在有个黑箱，里面放着白球和黑球，他们的比例是惟一的，但却只有上帝知道，但是上帝嘛肯定不告诉你。那么对我们人类来说，怎么才能知道黑箱里的黑白球比例呢？（或曰：每次从箱子里区一个球，是白球或者黑球的概率） 不知道上帝想什么，去估计上帝想什么，这就
slam十四讲中遇到的小问题，关于keypoints类和matches类：keypoints_1[m.queryIdx]
XXX的博客
09-17 1460
代码如下： vector<KeyPoint> keypoints_1, keypoints_2; vector<DMatch> matches; find_feature_matches ( img_1, img_2, keypoints_1, keypoints_2, matches ); cout<<"一共找到了"<<matches.size() <<"组匹配点"<<endl; for ( DMatch m:matches ) {
slam十四讲ch7中的pose_estimation_3d2d报错：error while loading shared libraries: libg2o_core.so: cannot open
XXX的博客
09-17 1040
pose_estimation_3d2d中显示错误的代码段为初始化g2o中的片段： // 初始化g2o typedef g2o::BlockSolver< g2o::BlockSolverTraits<6,3> > Block; // pose 维度为 6, landmark 维度为 3 Block::LinearSolverType* linearSolver = new g2o::LinearSolverCSparse<Block::PoseMat
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