计算机视觉 特征检测与匹配 特征跟踪

最新推荐文章于 2025-04-21 17:06:03 发布
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分类专栏： 深度学习从入门到精通 文章标签： 目标跟踪 人工智能 计算机视觉 快速特征跟踪 特征跟踪
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bashendixie5/article/details/124672468
本文探讨了计算机视觉中的特征检测、匹配和跟踪技术。从先检测后跟踪的方法，到应对亮度变化的补偿策略，再到仿射运动模型的应用，详细阐述了特征跟踪的原理和算法。此外，还介绍了学习算法在构建快速识别器中的作用，以及特征跟踪在性能驱动动画、实时应用如SLAM和增强现实中的广泛应用。

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

        在所有候选图像中独立查找特征然后匹配它们的替代方法是在第一张图像中找到一组可能的特征位置，然后在后续图像中搜索它们的对应位置。这种先检测后跟踪的方法更广泛地用于视频跟踪应用，其中相邻帧之间的预期运动量和外观变形量预计较小。

        选择好的特征进行跟踪的过程与为更一般的识别应用选择好的特征密切相关。在实践中，在两个方向上都包含高梯度的区域，即在自相关矩阵中具有高特征值的区域，提供了找到对应关系的稳定位置。

        在随后的帧中，搜索相应补丁具有低平方差的位置通常效果很好。但是，如果图像正在经历亮度变化，则明确补偿这种变化或使用归一化互相关可能更可取。如果搜索范围很大，使用分层搜索策略通常也更有效，该策略在较低分辨率的图像中使用匹配提供更好的初始猜测，从而加快搜索速。 该策略的替代方案包括了解被跟踪的补丁的外观应该是什么，然后在其预测位置附近搜索它。

        如果在更长的图像序列上跟踪特征，它

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计算机视觉：特征检测与匹配——实现特征跟踪
QromMatlab的博客
09-23 334
特征检测是指从图像中提取出具有独特性质的图像特征，而特征匹配则是将不同图像中的相同特征进行匹配，从而实现图像的对比和跟踪。在本文中，我们介绍了计算机视觉中特征检测与匹配的重要性，并提供了使用SIFT算法提取特征、特征匹配和运动估计的代码示例。最后，我们需要进行运动估计。根据特征匹配的结果，我们可以使用不同的算法来估计目标对象的运动，例如基于最小二乘法的RANSAC算法。通过运动矩阵，我们可以将目标图像中的特征点坐标转换到参考图像的坐标系中，从而实现特征的跟踪和目标对象的运动估计。你可以使用OpenCV的。
计算机视觉 特征检测与匹配 特征匹配
学以致用 知行合一
05-08 1813
一旦我们有了一些候选匹配，我们就可以使用几何对齐来验证哪些匹配是内点，哪些是异常点。例如，如果我们期望整个图像在匹配视图中被平移或旋转，我们可以拟合一个全局几何变换并只保留那些足够接近这个估计变换的特征匹配。选择一小组种子匹配然后验证更大集合的过程通常称为随机抽样或 RANSAC。一旦建立了一组初始对应关系，一些系统就会寻找额外的匹配，例如，通过沿着核线或在基于全局变换的估计位置附近寻找额外的对应关系。也可以使用深度神经网络来执行特征匹配和过滤。
运动目标跟踪简介
热门推荐
计算机视觉小菜鸟的专栏
02-02 2万+
运动目标跟踪在军事制导，视觉导航，机器人，智能交通，公共安全等领域有着广泛的应用。例如，在车辆违章抓拍系统中，车辆的跟踪就是必不可少的。在入侵检测中，人、动物、车辆等大型运动目标的检测与跟踪也是整个系统运行的关键所在。所以，在计算机视觉领域目标跟踪是一个很重要的分支。           运动目标检测是运动目标跟踪的前提；运动目标检测，依据目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下的运动检测与动
特征匹配目标跟踪（FAST+ORB）
Joemt
01-08 2159
这里直接用的是opencv3.0.0自带函数进行处理。 #include <iostream> #include <signal.h> #include <vector> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; bool tracking = ...
图像笔记（二）——特征提取及跟踪匹配
weixin_43941538的博客
05-07 2537
1.图像目标检测 2.图像特征提取及匹配 2.1 基于灰度模板匹配算法 Blocking Matching 是根据移植模板图到另一幅图像中寻找与模板图像相似的自图像。基于灰度图像的匹配算法也称作相关匹配算法，用空间二维滑动模板进行匹配，不同的匹配算法相关准则不同。 2.1.1 平均绝对差算法（MAD） 思路简单 匹配精度较高 D(i,j)=1M∗N∑S=1m∑t=1N∣S(i+s−1,j+t−1)−T(s,t)∣m−M+1≥i≥1，n−N+1≥j≥1 D(i,j)=\frac{1}{M*N}\sum^m_
特征检测和跟踪经典理论
Rachel Zhang的专栏
06-28 1万+
特征检测和跟踪的经典文献是Shi and Tomasi 1994的文章（见参考文献），虽然年代久远但非常经典。这个paper中提出了一个特征提取方法，一个基于图像仿射变换模型(并论证了只需仿射变换中的translation分量而无需deformation分量)的跟踪算法和一个跟踪时进行特征监测（判断哪些是好feature，哪些是坏feature）的技术。特征提取针对最优化tracking设计，可以
计算机视觉 特征检测与匹配 大规模匹配和检索
学以致用 知行合一
05-09 1198
随着数据库中对象的数量开始增长（可能数十亿个对象或视频帧），将新图像与每个数据库图像匹配所需的时间可能会变得令人望而却步。所以不能一次比较一张图像，而是需要一些技术来快速将搜索范围缩小到几个可能的图像，然后可以使用更保守的验证方法进行比较。 快速找到文档之间的部分匹配的问题是信息检索(IR)，Information Retrieval中的核心问题之一。 在计算机视觉中，在大型集合中找到特定对象的问题称为基于内容的图像检索 CBIR......
计算机视觉 特征检测与匹配 轮廓跟踪
学以致用 知行合一
05-14 1361
第一个在图像中定位此类边界曲线的方法是主动轮廓模型, 也叫snakes，是一种能量最小化的二维样条曲线，它向图像特征（如强边缘）发展（移动）。第二个叫智能剪刀(Intelligent-Scissors)，允许用户实时绘制紧贴对象边界的曲线（在很多图像软件里面都有，比如gimp，它与套索有一些相似）。最后是水平集(level set)技术，将曲线演变为特征函数的零集，这使它们能够轻松更改拓扑结构并结合基于区域的统计信息。
计算机视觉目标检测算法对比：R-CNN、YOLO与SSD全面解析
最新发布
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-21 11万+
计算机视觉目标检测算法对比：R-CNN、YOLO与SSD全面解析，人工智能、AI、计算机视觉领域中，目标检测是一项至关重要的任务，其旨在识别图像或视频中感兴趣的目标物体，并确定它们的位置。从安防监控中的人员检测，到自动驾驶中的行人、车辆识别，目标检测技术都有着广泛的应用。在众多目标检测算法中，R-CNN、YOLO 和 SSD 具有代表性，它们各自有着独特的设计理念和技术路线，在不同场景下展现出不同的性能表现。本文将深入剖析这三种算法，通过原理阐述、性能对比以及代码示例，帮助读者全面理解它们的特点与差异。
目标跟踪方法--基于特征跟踪
06-24 7822
一、理论     该方法的基本思想是目标可以用一组恒定不变的特征集合来表达。基于目标特征的跟踪方法，并不是将目标作为一个整体进行跟踪的，而是在连续帧图像中匹配并跟踪一组特征点(如边界线条、质心、角点等)。基于特征的跟踪方法主要包括特征的提取和匹配两个环节。     该类跟踪方法的主要优点是：即使场景中的目标出现了部分遮挡的情况，只要特征点可见，就可以实现对目标的持续跟踪。 Niyog
2D 特征跟踪 - 第 1 部分：检测
深度学习与计算机视觉
09-11 220
交通图像上检测到的关键点你是否曾经想过手机是如何在视频中跟踪你的脸部随着你移动的呢？或者自动驾驶汽车如何保持对道路上其他车辆的跟踪？所有这些惊人的成就都是通过2D特征跟踪实现的，这是一种计算机视觉技术，允许在视频中跟踪对象。2D 特征跟踪大致分为三个步骤：关键点检测：此步骤涉及查找图像中的独特点或特征。这些关键点通常不会随比例、照明和旋转的变化而变化，这使得它们对于随着时间的推移跟踪对象非常有用。...
初三-跟踪算法的特征选择
lynphoenix的专栏
02-08 2121
图像特征最重要的属性是独特性，能够咋特征空间内方便区分目标。可用于跟踪的特征有颜色、边缘、光流和纹理，或者是其中几种的组合。 颜色-最常用的颜色空间是RGB，但它不是均匀分布的；均匀分布的颜色空间是HSV。根据应用选择合适的颜色空间。 边缘-边缘通常伴随着剧烈的intensity变化。对比于颜色特征，边缘特征对光照变化不敏感。最流行的边缘检测算法是Canny算子。 光流-光流特征是定义区域内每个像素变化的稠密位移向量域。通过计算区域内的光照对比度变化得到。通常应用在基于运动的分割和跟踪上。 纹理-纹理是检测
特征点检测及跟踪
穿着帆布鞋也能走猫步
05-02 2682
Haar脸部探测器扫描图像的特定类型的对象。不同的策略 需要寻找更小的图像特征，从一个帧中可以很容易地跟踪 到下一个。这些特性称为关键点或兴趣点。重点倾向于 在多个方向上有剧烈变化的区域。 例如如下图所示: 左边的图像显示了左眼区域的像素正确的。左边的正方形表示强度变化最大的区域各个方向。这样一个区域的中心是图像的一个关键点，它很可能会出现无论其方向或比例如何，在脸部的相同位置被重新检测。
事件相机特征跟踪-模板跟踪方法
3D视觉工坊
05-22 1187
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达1、前言由于事件相机不能提供完整的图像，所以最初的特征跟踪依赖传统相机的数据。本推送介绍事件相机特征检测与跟踪的一篇较早的工作：Fe...
VINS_FUSION入门系列－特征点的跟踪
pj_find的博客
05-31 2217
1.1 跟踪的具体函数 // 对图片进行一系列操作，返回特征点featureFrame。 // 其中还包含了：图像处理、区域mask、检测特征点、计算像素速度等 map<int, vector<pair<int, Eigen::Matrix<double, 7, 1>>>> FeatureTracker::trackImage(double _cur_time, const cv::Mat &_img, const cv::Mat &_img1
超全总结！详解计算机视觉中的特征点检测：Harris / SIFT / SURF / ORB
3D视觉工坊
07-16 1587
本文转自计算机视觉联盟，文章仅用于学术交流。Harris角点检测Def.[角点（corner point）]在邻域内的各个方向上灰度变化值足够高的点，是图像边缘曲线上曲率极大值的点。[基...
图片序列的特征匹配
missbearC的博客
05-05 1668
图片序列的特征匹配循环依次读取一个序列图片（几百张文件名按序号递增的文件），计算相邻图片中的ORB特征点，连线匹配之，并绘制在当前窗口上。即: 第1次计算文件编号为001、002的2张图片的ORB特征点，并匹配连线，显示于当前窗口；第2次计算文件编号为002、003的2张图片的ORB特征点，并匹配连线，显示于当前窗口，依次类推。1、准备图片集2、创建文件3、运行结果（1）首先需要进入创建的cpp文...
【CV】计算机视觉中的特征追踪与背景处理
ZSZ_shsf的博客
05-10 1164
计算机视觉领域中的重要任务之一是视频特征追踪，它可以用于目标跟踪、运动分析、行为识别等应用。然而，在实际应用中，经常会遇到需要仅处理视频中特定特征物体而忽略背景的情况，这就需要进行背景处理。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库进行视频特征追踪，并提供针对特定特征物体的背景处理解决方案和示例。
主动特征选择-目标跟踪
xudong_98的专栏
07-01 1万+
摘要：基于检测的自适应跟踪已经被广泛研究了且前景很好。这些追踪器的关键理念是如何训练一个在线有识别力的分类器，这个分类器可以把一个对象从局部背景中分离出来。利用从检测目标位置附近的当前帧中提取的正样本和负样本不断更新分类器。然而，如果检测不准确，样本可能提取的不太准确，从而导致视觉漂移。最近，基于跟踪的多实例学习(MIL)已经在某些程度上提出了一些解决这些问题的办法。它将样本放入正负包中，然后通过最
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