Brief算法分析（草稿）

最新推荐文章于 2025-07-26 19:53:02 发布
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本文深入探讨了BRIEF特征的原理及其出人意料的简单性，并分享了开源代码实现，旨在揭示这种高效特征提取方法背后的奥秘。

申明，本文非笔者原创，原文转载自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_671c2987010122sx.html


BRIEF特征的论文是"BRIEF: Binary Robust Independent Elementary Features"，eccv2010。它出乎出乎意料的简单，真的是非常简单，令人感觉到这么简单的方式，是真的有效吗？



4. 关于开源的BRIEF代码
      BRIEF的开源代码在 这里。

计算机视觉与深度学习 | 视觉里程计VO及惯性系统
尘世冰封的专栏
06-20 5435
视觉里程计VO及惯性系统 时间：2017.9.14 8:50 作者：Michael Beechan 前端视觉里程计：根据相邻图像信息估计粗略的相机运动，给后端提供初始值。 VO的实现方法(是否提取特征)：特征点法和直接法。 VO的主要问题是如何根据图像来估计相机运动。 角点检测方法：SIFT，SURF，ORB等。 特征点性质：1.可重复性 2.可区别性 3.高效性 4.本地性 h...
文心一言：开启AI人工智能领域的智慧之旅
AI天才研究院
04-16 1324
本文旨在全面解析百度"文心一言"大语言模型的技术架构和实现原理，帮助读者理解这一前沿AI技术的核心机制。文章涵盖从基础概念到高级应用的全方位内容，包括模型架构、训练方法、应用场景和发展趋势等。文章首先介绍文心一言的背景和核心概念，然后深入探讨其技术实现细节，包括算法原理和数学模型。接着通过实际案例展示其应用，最后讨论相关工具资源和未来发展方向。文心一言(ERNIE Bot)：百度推出的大语言模型产品，具备强大的自然语言理解和生成能力大语言模型(LLM)
BRIEF算法论文 和CenSurE特征匹配 论文
03-18
第一篇论文BRIEF: Binary Robust Independent Elementary Features 第二篇论文CenSurE: Center Surround Extremas for Realtime Feature Detection and Matching
BRIEF算法
weixin_33923762的博客
11-22 1399
本文结构 为了看懂ORB特征提取算法，来看了BRIEF算法的原文，并查看了OpenCV中BRIEF的相关实现，来验证论文的解读正确与否。 BRIEF论文解读 摘要 用二进制串描述局部特征，好处有二：一是很少的bit就能描述独特的性质；二是可以用汉明距离计算两个二进制串之间的特征，计算速度快。在实际应用中的好处是：算的准；算的快；省内存。 BRIEF特征的建立和用于匹配，都很快。性能测试表明，BRI...
BRIEF特征
sunanger_wang的专栏
09-06 5014
BRIEF特征的论文是"BRIEF: Binary Robust Independent Elementary Features"，eccv2010。它出乎出乎意料的简单，真的是非常简单，令人感觉到这么简单的方式，是真的有效吗？ 1. 给定一副图 2. 对图像做平滑处理。平滑处理，也就是高斯滤波，也就是blur operation，降低图像噪声。平滑处理在BRIEF中很重要，后面还会再
OpenCV-Python(35)：BRIEF算法
图灵追幕者博客录
01-12 1935
BRIEF（）是一种用于计算机视觉中特征点描述子的算法。它是一种，通过比较图像上不同位置的像素值来生成特征点的描述子。BRIEF算法的基本思想是选取一组固定的像素对，并比较这些像素对之间的。对于每一个像素对，如果第一个像素的亮度大于第二个像素的亮度，则将该像素对的比较结果设为1，否则设为0。将所有像素对的比较结果串联起来，就得到了该特征点的二进制描述子。BRIEF算法的优点是计算速度快、内存消耗小，。然而，由于BRIEF算法只比较像素的亮度差异，而没有考虑像素的空间关系，因此。
【特征检测】BRIEF特征点描述算法
热门推荐
hujingshuang
07-16 3万+
BRIEF是对已检测到的特征点进行描述，它是一种二进制编码的描述子，摈弃了利用区域灰度直方图描述特征点的传统方法，大大的加快了特征描述符建立的速度，同时也极大的降低了特征匹配的时间，是一种非常快速，很有潜力的算法。
AI应用架构师教你：用AI自动生成项目里程碑，避免“进度失控”
AI天才研究院
07-26 1557
它们就像航船上的灯塔，指引方向，也像检查站，确保项目不偏离航道。这篇文章将不仅仅是理论探讨，我会以一个AI应用架构师的视角，结合实际案例和方法论，手把手教你如何利用AI技术，从项目初期就构建出科学、合理、动态的里程碑计划，让“进度失控”成为历史名词。而AI技术的飞速发展，特别是大语言模型（LLM）和生成式AI的崛起，为我们提供了一种全新的、更科学的解决方案——简单来说，AI可以充当一个“超级项目助理”或“经验数据库”，它能记住所有“历史经验”，并能快速进行复杂的逻辑推演，从而为我们提供高质量的里程碑初稿。
CMU & Stanford 课程
Rachel Zhang的专栏
04-18 1万+
Stanford课程： https://www.coursera.org/courses 网易公开课：http://blog.youkuaiyun.com/dcraw/article/details/7712321 学习笔记：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2012/05/08/2489725.html CMU 方向（CMU Areas）： ht
大模型自动生成课程计划
02-28
通过自然语言处理技术对原始文档进行清洗和标注，以便于后续分析。 #### 构建领域特定的知识图谱 借助大型语言模型的能力，可以从上述整理好的文本集合中提取实体关系并建立相应的知识网络。这一环节不仅有助于加深...
数字图像处理中brief算法源程序
08-27
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BRIEF
10-24
BRIEF
opencv BRIEF（Binary Robust Independent Elementary Features)
Xiaoli_Coding
05-31 1568
学习 BRIEF 算法的基础
什么BRIEF算法?BRIEF算法详解
qinge_Crazy的博客
07-30 2395
　　BRIEF是一种特征描述子提取算法，并非特征点的提取算法，一种生成二值化描述子的算法，不提取代价低，匹配只需要使用简单的汉明距离(Hamming Distance)利用比特之间的异或操作就可以完成。因此，时间代价低，空间代价低，效果还挺好是最大的优点。 　　算法的步骤介绍如下： 　　1. 图像滤波：原始图像中存在噪声时，会对结果产生影响，所以需要对图像进行滤波，去除部分噪声。 　　2. 选取点对：以特征点为中心，取S*S的邻域窗口，在窗口内随机选取N组点对，一般N=128,256,512，默认是2
特征描述子算法——BRIEF
Williamcsj的博客
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特征描述子算法——BRIEF一、算法简介二、算法原理1、以特征点为中心，取大小为 S x S 的区域p，区域的四条边分别都与坐标轴垂直或平行。2、采用方差为σ，卷积核大小为 N x N 的高斯滤波器对区域p每一点进行高斯平滑处理。3、计算4、计算维的位字符串（即特征点的描述子）三、算法优点四、算法缺点五、小贴士六、参考文章 一、算法简介 BRIEF是2010年ECCV会议上提出的一种以二进制字符串作为特征点的描述子。 二、算法原理 1、以特征点为中心，取大小为 S x S 的区域p，区域的四条边分别都与坐标
BRIEF算法学习
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http://blog.sina.com.cn/s/blog_916b71bb0100wbdh.html    算法的中文简介 http://cvlab.epfl.ch/research/detect/brief/   算法的homepage 这个算法比较简单， 1.利用已有的算法（比如说fast-9算法）找到角点。 2.在找到的角点的周围规定一个S*S的patch。 3.论文中介绍
BRIEF 特征点描述算法
奋斗才是年轻该有的状态
07-16 4132
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
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之前讨论过的SIFT算法以及SURF算法由于受到了专利的保护，在高版本的OpenCV中是没法使用的，这就有些强人所难了，但今天我们介绍一种算法，不仅更加简单，而且是免费使用的。 原理 在SIFT算法使用128维的描述符，因为使用float类型描述，所以需要512字节的内存。 在SURF算法中，以64维描述符来计算，至少需要256字节的内存。 在创建一个含有数千个特征的向量会消耗大量的内存，这种情况在资源的有限的设备上不实用，尤其是嵌入式设备。 此外，它们计算时间也非常漫长。 但是在实际的匹配过程中，不是所有
brief算法属于聚类分析吗
最新发布
11-12
BRIEF（Binary Robust Independent Elementary Features）算法并不属于聚类分析。BRIEF 是一种用于特征描述的算法，主要用于计算机视觉领域，其核心目的是快速高效地描述图像中的特征点，通过对特征点周围的图像块...
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