把两幅有相互重叠部分的图片拼接在一起,合成一副大的图片
2022-01-05 16:40:35 81KB
1
结构光三维成像是近年来三维成像领域的研究热点之一。整体设计及实现了条纹结构光三维重构系统,并重点研究了点云生成三角网格方法。该系统使用整体阈值与局部滑动阈值相结合的方法提取到条纹中心特征点,以像素索引值为中间媒介进行编码值插值计算,并利用像素索引值为媒介对点云进行三角网格化处理。利用像素索引值的方法简化了点云插值和点云生成三角网格的处理过程,并且能够精确得到每个点上的颜色值并进行颜色渲染。最后利用提出的方法对石膏模型和实际人脸面部进行了三维测量和重建,并分析了该方法测量的精度。结果表明提出的方法达到了实验精度的要求并取得了非常好的三维重构效果。
1
Feature Tracking and Synchronous Scene Generation with a Single Camera项目的完整版1.0,利用orb算法检测特征点,lk光流跟踪,solvepnp计算相机姿态,opengl画ar物体并实时跟踪重现。
2021-12-22 09:01:59 1.58MB orb solvePnP lk光流 parallel
1
(2) 基于极线约束的特征点匹配 根据极线约束,搜索一个特征点在另一幅图像上的对应同名点就可以由在整幅图像
2021-12-21 09:43:24 4.46MB 图像测量
1
研究了基于机器视觉的三维重建技术。利用普通的数码摄像机拍摄图片,通过摄像机定标、特征点检测和匹配、基础矩阵和本质矩阵计算来实现图像的三维重建。采用张正友标定方法的相机标定工具箱实现了相机的标定,利用尺度不变特征变换(SIFT)特征点的检测和匹配方法进行了图像特征点的检测和匹配,采用RANSAC算法计算基础矩阵,最后利用相机内参数和由基础矩阵获得的本质矩阵重建物体的特征点,并进行纹理贴图。实验结果表明利用这些图像可以进行物体重建,并且能够很好地反映出物体的三维特征。
2021-12-20 19:28:19 3.21MB 机器视觉 三维重建 摄像机定 特征点检
1
ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)是一种快速特征点提取和描述的算法。这个算法是由Ethan Rublee, Vincent Rabaud, Kurt Konolige以及Gary R.Bradski在2011年一篇名为“ORB:An Efficient Alternative to SIFTor SURF”的文章中提出。ORB算法分为两部分,分别是特征点提取和特征点描述。特征提取是由FAST(Features from Accelerated Segment Test)算法发展来的,特征点描述是根据BRIEF(Binary Robust IndependentElementary Features)特征描述算法改进的。ORB特征是将FAST特征点的检测方法与BRIEF特征描述子结合起来,并在它们原来的基础上做了改进与优化。据说,ORB算法的速度是sift的100倍,是surf的10倍。
2021-12-15 20:55:13 549KB ORB
1
该算法内包含使用OpenCV中特征点检测、描述方法(sift、Harris,orb,brisk等)等多种方法的使用示例,并配有详细注释。还包括BFMatcher和FLANN两种匹配器的使用,且还有knnMatch方法示例。
2021-12-14 09:59:08 3.89MB OpenCV c++ 特征点检测 特征点匹配
1
分岔结构由一个主分岔点及其三个相连的相邻点组成。 每个分叉结构的特征向量由归一化的分支角度和长度组成,它对平移、旋转、缩放甚至适度的失真是不变的。 只要可以分割脉管系统模式,这可以大大减少匹配过程的不适定性质。
2021-12-13 22:46:27 1.85MB matlab
1
人脸实时实时识别特征点比较例子.rar
2021-12-10 20:01:27 290.82MB 人脸识别 C#
输入图像后,运行函数实现基于matlab的灰度图像特征点匹配。
2021-12-09 21:29:10 929B 特征点、matlab
1