我们都知道特征检测和匹配是计算机视觉领域中的重要任务，它们在许多应用中发挥着关键作用，比如SLAM、SFM、AR、VR等许多算法都需要稳定精确的特征检测和
2023-06-19 11:27
视频中提取出具有独特性质的特征点，这些特征点可以代表图像中的关键信息。这些特征点
2023-06-16 16:48
我们习惯从图像中选取比较有代表性的点，然后，在此基础上，讨论相机位姿估计问题，以及这些点的定位问题。 在经典 SLAM 模型中，把它们称为路标，而在视觉 SLAM 中，路标则是指图像特征（Features）。
2024-04-19 11:41
视觉匹配是关键计算机视觉任务中的关键步骤，包括摄像机定位、图像配准和运动结构。目前最有效的匹配关键点的技术包括使用经过学习的稀疏或密集匹配器，这需要成对的图像。这些神经
2024-10-28 09:57
在一对图像中寻找匹配的像素是具有各种应用的基本计算机视觉任务。由于光流估计和局部特征匹配等不同任务的特定要求，以前的工作主要分为稠密匹配和稀疏
2023-11-27 11:32
在局部匹配中，我们引入了一个新的空间，现在需要想方法，每个变换中找到一个最优的变换矩阵，使得场景点云中落在模型点云表面的特征点最多，就能求得目标的位姿。
2022-10-28 14:16
针对现有钢带表面缺陷检测所存在的检测效率低、适用范围有限等缺陷，提出一种基于改进FCOS的钢带表面缺陷检测算法。该算法使用含形变卷积的卷积神经网络提取缺陷特征，使用关键
2022-07-25 10:05
基于数字特征的识别算法其核心是通过对数字的形状以及结构等几何特征进行分析与统计，通过对数字特征的识别从而达到对图像中数字的识别。
2018-04-13 16:39
最近来看看一些双目稠密匹配的算法。说来惭愧，SGM在航测领域是很重要的算法（当然也是最好的双目稠密匹配算法之一），自己却
2022-12-15 15:12
OpenCV中自带的模板匹配算法，完全是像素基本的模板匹配，特别容易受到光照影响，光照稍微有所不同，该方法就会歇菜了！搞得很多OpenCV初学者刚学习到该方法时候很开心，一用该方法马上很伤心
2023-12-07 10:56
