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ORB算法源代码.cpp

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  •      文件类型:CPP


简介:
《ORB算法源代码.cpp》是实现Oriented FAST and Rotated BRIEF(ORB)特征检测与描述算法定制的C++程序文件。该代码适用于实时图像处理和计算机视觉应用,提供高效的目标识别与追踪功能。 ORB算法源码可以用于计算机视觉领域中的特征点检测与匹配任务。该算法结合了尺度不变特征变换(SIFT)的优点,并对其进行了改进以提高速度和效率。ORB使用了一种更快速的旋转不变性二进制描述符,同时采用了基于FAST的关键点检测方法。这种组合使得ORB在实时应用中非常受欢迎。 源码通常包括关键点检测、描述符生成以及匹配三个主要部分。首先通过FAST算子来定位图像中的角点;然后使用Oriented BRIEF(ORB的二进制描述符)对每个关键点进行编码,得到一组特征向量;最后利用这些特征向量来进行图像间的匹配。 由于其高效性和开源性,ORB算法源码被广泛应用于机器人导航、增强现实和自动驾驶等领域。

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  • ORB.cpp
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    《ORB算法源代码.cpp》是实现Oriented FAST and Rotated BRIEF(ORB)特征检测与描述算法定制的C++程序文件。该代码适用于实时图像处理和计算机视觉应用,提供高效的目标识别与追踪功能。 ORB算法源码可以用于计算机视觉领域中的特征点检测与匹配任务。该算法结合了尺度不变特征变换(SIFT)的优点,并对其进行了改进以提高速度和效率。ORB使用了一种更快速的旋转不变性二进制描述符,同时采用了基于FAST的关键点检测方法。这种组合使得ORB在实时应用中非常受欢迎。 源码通常包括关键点检测、描述符生成以及匹配三个主要部分。首先通过FAST算子来定位图像中的角点;然后使用Oriented BRIEF(ORB的二进制描述符)对每个关键点进行编码,得到一组特征向量;最后利用这些特征向量来进行图像间的匹配。 由于其高效性和开源性,ORB算法源码被广泛应用于机器人导航、增强现实和自动驾驶等领域。
  • ORBMATLAB-Computer_Vision_Basics:计机视觉基础。SIFT,ORB,帧匹配,拼接等...
    优质
    本项目提供基于MATLAB实现的经典ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征检测与描述算法定码,适用于初学者学习计算机视觉中的关键概念和技术,如SIFT、帧匹配及图像拼接。 ORB算法的MATLAB代码资料夹内包含了许多计算机视觉的基本算法,并且可以在MATLAB或Python-OpenCV环境中实现。这些资源可供下载并查阅以加深理解。很少有开发完成的算法能够满足EE5731视觉计算课程(新加坡国立大学)的要求。 在MATLAB文件夹中,由PARTX表示的文件夹可以保存到任何目录下,并且包含六个partx_xx子文件夹。 运行每个部分的具体步骤如下: a. 进入每个部分并解压缩vlfeat-0.9.21.rar 文件夹。该文件夹内包含了SIFT算法的代码,这些代码是从其他地方下载后被广泛引用过的。 b. 在MATLAB中设置工作路径为对应的部分目录。 例如:为了运行part 1 的代码,请将工作目录设为 E:\\Assignment_1_Sayan_Kumar\Part1。同样地,在需要执行 part2 及后续部分的代码时,需相应更改MATLAB的工作目录至E:\\Assignment_1_Sayan_Kumar\Part2。 b. 要运行每个部分,请按照上述设置完成工作路径后直接运行对应的部分程序即可。
  • ORBMATLAB-LoblawsDigital:图像对比 limburgdigital_imagecomparison
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    本资源提供基于ORB算法的MATLAB实现代码,适用于图像特征检测与匹配。由LoblawsDigital贡献,旨在优化LimburgDigital图像对比项目中的性能和效率。 对于这个任务的目标是创建一个工具来比较两张图像的相似度并对其进行排名。这是一个开放式的项目,我可以自由选择最适合的技术栈进行开发。 在设计部分中,我探讨了为何选择了特定的设计方案及其替代选项的理由。根据项目的具体要求: - Bjorn希望程序能在Windows和MacOS上运行,这意味着需要有良好的跨平台兼容性。 - Jeanie强调计划的成本效益问题,建议使用免费的语言或框架来实现这一目标。 - Ferris将负责后续的维护工作,因此选择一个拥有强大社区支持的技术栈非常重要。 经过研究后发现Java、C++、Python和MATLAB都是图像处理领域的优秀选项。它们在不同的操作系统上都能良好运行:Java可以在JVM(Java虚拟机)中跨平台执行;C++可以通过UNIX上的本地编译器或Windows下的Cygwin实现交叉兼容性;而Python则以其强大的跨平台支持及易于使用的特点著称。 除了MATLAB之外,其他语言都是免费的,并且都适用于图像处理任务。此外,在大型在线社区的支持下,可以轻松地解决在开发过程中遇到的问题。
  • ORB-SLAM2解析1
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    《ORB-SLAM2源代码解析1》深入剖析了先进的视觉SLAM算法ORB-SLAM2的核心代码结构与工作原理,适合机器人视觉和计算机视觉领域的研究人员及工程师阅读。 ORB-SLAM代码的详细解读由信息科学与工程学院人工智能与机器人研究所的吴博提供。“p”在变量命名规则中表示指针数据类型,“n”表示int类型,而“s”的含义没有具体提及。
  • CPP-Stub 开
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    CPP-Stub 是一个用于自动生成函数声明和定义的C++模板库,旨在帮助开发者快速构建项目基础架构,减少重复工作,提高开发效率。 这是一个单元测试打桩的开源代码,在ARM平台上存在一个BUG:使用stub.h中的reset方法会引起段错误。该问题已被修复。
  • 基于ORB技术的图像匹配及拼接(C/Opencv)
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    本项目提供了一套基于ORB特征提取和匹配的图像拼接算法C语言实现,依赖OpenCV库。适用于快速高效地处理大规模图像集合并生成全景图。 基于ORB的图像匹配与拼接算法程序源码采用C语言编写,并借助OpenCV视觉库实现两张图片的特征匹配与拼接功能。
  • 基于OpenCV的ORB
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    本简介探讨了基于OpenCV库实现的ORB算法,该算法是一种高效的特征检测与描述方法,广泛应用于图像匹配和物体识别领域。 ORB算法结合了FAST角点检测器与BRIEF描述符,在计算机视觉领域广泛应用于目标检测、跟踪、图像拼接及3D重建等领域。 **FAST角点检测** FAST是一种快速识别潜在角点的高效方法,通过对比像素邻域内像素值来实现。在ORB中,该算法被改进为考虑了局部梯度方向以增强旋转不变性。 **Rotated BRIEF描述符** BRIEF是生成短而高效的特征向量的方法,通过对图像中的局部像素对进行比较完成。在ORB中,它进一步改进处理旋转问题,确保每个描述符在不同角度下保持稳定。 **ORB算法流程** 1. **角点检测**:利用FAST算法的增强版本识别关键点。 2. **排序与选择**:根据响应强度排序并选取最强的关键点。 3. **尺度空间极值检测**:确定多尺度空间中的每个关键点位置,以适应不同大小的对象。 4. **精定位**:对关键点进行精确调整,避免边缘误检问题。 5. **方向赋值**:计算周围梯度方向,并为每个关键点分配主方向。 6. **描述符生成与旋转**:在局部邻域采样并根据像素对比关系创建二进制特征向量,然后将其转到主方向上。 7. **哈希化处理**:通过哈希减少存储空间和提高查找效率。 8. **匹配操作**:使用如汉明距离等方法比较描述符以找出最佳匹配。 在OpenCV库中,ORB算法有完整的实现。用户可通过`cv::ORB`类调用相关函数来执行特征检测与匹配任务。例如,初始化参数(包括关键点数量和尺度级别)并利用相应的方法进行操作即可完成整个流程。 通过实践代码示例可以深入理解ORB的工作原理,并掌握在实际项目中的应用技巧。
  • 术编实现.cpp
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    这段C++代码实现了算术编码算法,用于数据压缩领域。通过概率模型对符号序列进行高效编码,展示了如何在实践中应用统计学习理论来优化信息存储和传输效率。 此文档包含有关算术编码与译码的源代码(仅供参考),采用递归方法进行编码,并附有相关说明链接。
  • ORB-SLAM2 详解
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    《ORB-SLAM2 代码详解》是一份深入解析ORB-SLAM2视觉SLAM系统的文档,详细介绍了其核心算法和源码结构。适合研究与开发者参考学习。 参考这篇文章制作的PDF文件提供了详细的讲解内容。对于视频教程部分,请参见相关视频页面。 由于您要求去掉链接并保留核心意思,所以这里不再提供具体链接地址。希望这样能满足您的需求。如果有其他问题或需要进一步的信息,欢迎随时提问。