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PCL点云特征描述与提取（4）

如何从一个深度图像（range image）中提取NARF特征 代码解析narf_feature_extraction.cpp #include <iostream> #include <boost/thread/thread.hpp> #include <p
being_young123 7年前 1574

实录 | 旷视研究院详解COCO2017人体姿态估计冠军论文（PPT+视频）

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 12月13日晚，量子位·吃瓜社联合Face++论文解读系列第二期开讲，本期中旷视（Megvii）研究院解读了近期发表的人体姿态估计论文：Cascaded Pyramid Network for Multi-Person
行者武松 6年前 2131

PCL关键点（1）

关键点也称为兴趣点，它是2D图像或是3D点云或者曲面模型上，可以通过定义检测标准来获取的具有稳定性，区别性的点集，从技术上来说，关键点的数量相比于原始点云或图像的数据量减小很多，与局部特征描述子结合在一起，组成关键点描述子常用来形成原始数据的表示，而且不失代表
being_young123 7年前 1455

基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究和实现（一）

基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究和实现（一）      一直有计划研究实时图像拼接，但是直到最近拜读西电2013年张亚娟的《基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究和实现》，条理清晰、内容完整、实现的技术具有市场价值。因此定下决心以这篇论文为基础脉
禾路 9年前 897

OpenCV 估算图像的投影关系：基础矩阵和RANSAC

根据针孔摄像机模型，我们可以知道，沿着三维点X和相机中心点之间的连线，可以在图像上找到对应的点x。反过来，在三维空间中，与成像平面上的位置x对应的场景点可以位于这条线上的所有位置。这说明如果要根据图像中的一个点找到另一幅图像中对应的点，就需要在第二个成像平面
jacoby 6年前 1782

OpenCV 匹配兴趣点：SIFT、SURF 和二值描述子

上一篇文章中讲到如何检测图像中的兴趣点，以便后续的局部图像分析。为了进行基于兴趣点的图像分析，我们需要构建多种表征方式，精确地描述每个关键点。这些描述子通常是二值类型、整数型或浮点数型组成的向量。好的描述子要具有足够的独特性和鲁棒性，能唯一地表示图像中的每个
jacoby 6年前 2153

OpenCV3.2 双目摄像头标定与SGBM算法验证

双目标定的目标在于得出两个摄像头之间的旋转矩阵R（rotation matrix）和平移向量T（translation vector），以及各自的旋转矩阵Rl Rr、投影矩阵Pl Pr和重映射矩阵Q（disparity-to-depth mapping ma
jacoby 6年前 2451

OpenCV特征点检测------ORB特征

        ORB算法 ORB是是ORiented Brief的简称。ORB的描述在下面文章中： Ethan Rublee and Vincent Rabaud and Kurt Konolige and Gary Bradski, ORB: an ef
season雅宁 9年前 1320

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