OpenCV中BriefDescriptorExtractor

最新推荐文章于 2024-05-04 17:09:30 发布
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#OpenCV #BriefDescriptorExtra

该博客介绍了如何使用OpenCV库中的BriefDescriptorExtractor类来计算BRIEF描述子，这是一种用于计算机视觉中的二进制特征表示，源于Calonder等人在2010年欧洲计算机视觉会议上的研究论文。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

class  BriefDescriptorExtractor

计算BRIEF描述子的类.参考 Calonder M., Lepetit V., Strecha C., Fua

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【图像处理】（特征检测与匹配）BRIEF算法OpenCV实现
小昊同学
06-13 989
BRIEF采用二进制码串作为描述子向量，可以利用FAST等算法先检测特征点，然后使用BRIEF去描述 算法过程： 1、使用高斯滤波对图像去噪 2、以特征点为中心，区S*S的领域窗口，在窗口中随机选取一对点，进行像素大小的比较，进行二进制赋值 3、在窗口中随机选取N对特征点，重复2，形成一个二进制编码，这个编码就是对特征点的描述，即特征描述子，一般N=256 配准： 1、每个特征点至此都...
opencv4(四)feature2d与xfeature2d模块中的Feature2D类
z_johnking的博客
05-10 5246
写在前面： xfeature2d模块是contrib中对于feature2d模块的扩展，其中包含的功能受专利保护或功能较新用于测试 由于feature2d模块主要用途是特征点检测，而特征点匹配也与之密切相关，因此匹配器也一并介绍 文章对两个模块中的Feature2D类进行归类和特点总结 进行特征匹配的一般步骤 实例化特征点检测器，进行特征点检测 实例化描述子提取器，对计算得到特征点提取描述子 实例化匹配器，根据描述子进行匹配 筛选优秀匹配结果并绘图 Feature2D 同时拥有检测器和提取器
BRIEF 特征描述子
凌风探梅的专栏
03-12 1377
FROM:http://www.cnblogs.com/ronny/p/4081362.html 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，
A tutorial on binary descriptors – part 2 – The BRIEF descriptor（转）
技术笔记本
11-18 267
A tutorial on binary descriptors – part 2 – The BRIEF descriptor Following the previous posts that provided both an introduction to patch descriptors in general and specifically to binary descriptors...
BRIEF Descriptor Code
weixin_30375247的博客
12-20 107
http://cvlab.epfl.ch/software/brief/ EPFL > I&C > CVLAB > Software > Brief BRIEF is a fast and accurate interest point descriptor for real-time applications. Note on Efficient ...
OpenCV学习笔记-BRIEF
云中寻雾的博客
06-04 1808
原理转载自https://blog.youkuaiyun.com/luoshixian099/article/details/48338273，后面的代码是我用python实现的还有两个博主的讲解也很清楚：点击打开链接，点击打开链接传统的特征点描述子如SIFT,SURF描述子，每个特征点采用128维(SIFT)或者64维(SURF)向量去描述，每个维度上占用4字节，SIFT需要128×4=512字节内存，SU...
OpenCv中java代码中，缺失的xfeatures2
11-08
在OpenCV库中，XFeatures2D模块是一个重要的部分，它包含了各种特征检测、描述符提取和匹配算法。然而，在一些OpenCV的Java版本中，可能会发现`org.opencv.xfeatures2d`这个包缺失，这给Java开发者带来了不便。为了...
基于OpenCv的图像特征点检测
最新发布
需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
05-04 1409
特征点检测结合了边缘检测与角点检测从而识别出图形的特征点。特征点在保留图像图形重要特征的同时,可以代替整幅图像的处理，有效地减少信息的数据量，有效地提高了计算的速度,有利于图像的可靠匹配,使得实时处理成为可能。
利用LBP算法在opencv中实现图像纹理特征检测
上述代码中使用了OpenCV的`BriefDescriptorExtractor`来计算LBP特征，这是基于LBP理论的一个特征提取方法。 ### 总结 LBP算法因其简单性和有效性，在图像纹理分析领域被广泛应用。通过上述步骤，我们可以实现对...
BRIEF描述子生成算法
weixin_34367845的博客
02-03 653
学习OpenCV关注微信公众号【OpenCV学堂】 一：介绍 我们知道SIFT算法通常通过对每个关键点生成128个特征向量作为描述子、SURF算法通常对关键点生成最少64个特征向量作为描述子。但是对于图像来说创建上千或者上万个这样的描述子内存开销比较大，运行速度受到严重影响。特别对嵌入式设备与一定设备来说，内存限制尤为明显，而且匹配的时候计算也比较耗时。...
BRIEF 特征点描述算法
奋斗才是年轻该有的状态
07-16 4043
一、BRIEF特征点描述算法简介   BRIEF是Binary Robust Independent Elementary Features的缩写。这个特征描述子是由EPFL的Calonder在ECCV2010上提出的。主要思路就是在特征点附近随机选取若干点对，将这些点对的灰度值的大小，组合成一个二进制串，并将这个二进制串作为该特征点的特征描述子。这种方法摈弃了利用区域灰度直方图描述特征点的传统方
OpenCV中feature2D学习——ORB和BruteForceMatcher
holybin的专栏
09-28 1万+
一、ORB详细介绍（该部分转自：http://www.cvchina.info/2011/07/04/whats-orb/） ORB是是ORiented Brief的简称。ORB的论文：http://www.willowgarage.com/sites/default/files/orb_final.pdf首先介绍Brief： Brief是Binary Robust Independent El
OpenCV使用之-----BruteForceMatcher报错“无法识别的标识符”
ShaderJoy 的兴趣技术杂货铺
02-25 6719
最近Opencv升级比较快，从2.4.0到2.4.1到2.4.2，使得我这个还在使用2.3.1的人很不好意思，而且听说新版本里添加了tbb并行功能，急着想用这些功能的我赶紧下了2.4.2。 按部就班的解压、设置c++目录（我使用的是vs2008）、设置环境变量......一系列的完成之后，想用一下surf算法，就尝试着把pdf文档里的代码复制到了vs里，运行一下，发现不行，报错。。。瞬间有点
图像特征描述子之BRIEF
Zachary_Co的博客
12-21 5524
原文站点：https://senitco.github.io/2017/07/05/image-feature-brief/  BRIEF(Binary Robust Independent Elementary Features)是一种对已检测到的特征点进行表示和描述的特征描述方法，和传统的利用图像局部邻域的灰度直方图或梯度直方图提取特征的方式不同，BRIEF是一种二进制编码的特征描述子，既降低了
【特征匹配】BRIEF特征描述子原理及源码解析
勿在浮砂筑高台
09-10 1万+
传统的特征点描述子如SIFT,SURF描述子，每个特征点采用128维(SIFT)或者64维(SURF)向量去描述，每个维度上占用4字节，SIFT需要128×4=512字节内存，SURF则需要256字节。如果对于内存资源有限的情况下，这种描述子方法显然不适应。同时，在形成描述子的过程中，也比较耗时。后来有人提出采用PCA降维的方法，但没有解决计算描述子耗时的问题。    鉴于上述的缺点Michae
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这几天一直徘徊在Fast，Surf，Shift，Brief，ORB几种特征检测算法之中，被搞得焦头烂额！！！ 各个实验都在前面的blog中。 OpenCV已经实现了他们，所以就用OpenCV试验一下，各种方法，查看一下效果， 我的初衷是Match，Fast检测的特征点，发现无法提取descriptor，⊙﹏⊙b汗！！！ 但是，却又发现可以将Keypoints检测与Match的过程分开（虽然
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