我是计算机视觉领域的新手,所以我正在从头开始学习如何从多个图像捕获生成点云。我还没有在代码上实现任何这些,首先我想了解整个过程应该如何完成,然后我将对其进行编码。到目前为止,我已经了解了特征检测算法,主要是SIFT和非常精确的A-KAZE,它在每个图像上检测更多的特征,从而生成更密集的云。然后是关键匹配算法,主要是Brute Force (BF)和FLANN。最后,这应该是一个过程,在这个过程中,你
我目前正在阅读这篇文章,其中原始的点云坐标正在经历两种转换,输入转换和特征转换,转换本身由一个迷你点网和一个矩阵乘法组成,输入转换将其转换为nx3向量,而特征转换将其转换为nx64向量。然而,这两个转换在结构上本质上是相同的(tnet X matrixmultiply),那么我们怎么能说第一个转换转换输入,第二个转换作用于特征呢?