if img_data[i, j] < T: new_img_data[i, j] = 0 return new_img_data 直方图均衡化...实现代码 def img_data_equal(self, img_data): # 直方图均衡化 L = 256 new_img_data = img_data
ORB特征包括特征点和描述子。特征点用于筛选比较“特殊”的点，而描述子用来描述某个点周围的特征。接下来将分别介绍这两部分。...特征点的检测 图像的特征点可以简单的理解为图像中比较显著显著的点，如轮廓点，较暗区域中的亮点，较亮区域中的暗点等。 ?...ORB特征点采用FAST（features from accelerated segment test）算法来检测特征点。...如果都不满足，那么不可能是一个角点。 通过上诉过程，我们的图片像多了很多特征点，我们用红色标出。 ? 计算特征描述 得到特征点后我们需要以某种方式F描述这些特征点的属性。...这些属性的输出我们称之为该特征点的描述子。ORB采用BRIEF算法来计算一个特征点的描述子。
本次为小伙伴们带来的是图像特征专题，Moravec特征点的原理与提取。...于是便引入了图像特征点的概念，用一些点来描述一幅图片，显然可以极大的缩减数据量，因此了解图像特征点的原理与方法对于学习机器视觉具有重要意义。 今天小白为大家带来的是Moravec特征点。...特征点是Moravec于1977年提出了兴趣点（Points of Interests)的概念，并应用于解决Stanford Cart的导航问题。...具体过程如下： 1、滑动窗口计算灰度变化 滑动窗口在现有的技术中已经有了很多应用，如模板匹配、目标检测（hog特征的行人检测）等。...(2）离散点（噪声点）与角点有相同的角点性（cornerness），因此Moravec算子对噪声敏感，但是通过增大滑窗的大小可以对噪声起到一定的抑制作用，可同时增加了计算量。
小白在之前的为小伙伴在前面的推送中带来了moravec算子，忘记了的小伙伴可以回过去看一下《图像特征点|moravec特征点》，但是moravec算子也具有很多不足之处。...，因此该形式下M的特征值一个会比较大，另一个较小；C和D对应于角度和离散点，在两个方向都会有很大的曲率，因此，M的特征值都将会很大。...，提高了特征点的检测率以及Repeatability。...但是，Harris算子计算量大，对尺度很敏感，不具有尺度不变形；另外Harris对特征点的定位也不是很精确，而且Harris也是各向异性的，对噪声敏感。...特征点 入门学习SLAM（Ubuntu16.04安装ROS kinetic） 高翔Slambook第七讲代码解读（特征点提取） 高翔Slambook第七讲代码解读（三角测量） 高翔Slambook第七讲代码解读
如果是一幅双峰图像（双峰图像是指图像直方图中存在两个峰）我们岂不是应该在两个峰之间的峰谷选一个值作为阈值？这就是 Otsu 二值化要做的。简单来说就是对一幅双峰图像自动根据其直方图计算出一个阈值。
今天我们将介绍一个特征检测算子---SUSAN特征。...由此，我们可以得出SUSAN提取边缘和角点算法的基本原理：在边缘或角点处的USAN值最小，可以根据USAN区域的大小来检测边缘、角点等特征的位置和方向信息。...，得到角点响应 使用非极大值抑制来寻找角点。...通过上面的方式得到的角点，存在很大伪角点。...区域的像素，如果属于那么这个模板中心的点就是角点。
之前小白为各位小伙伴带来了SIFT特征点中的图像金字塔和特征点的位置与方向。本次小白为各位小伙伴们带来SIFT的最后一讲——特征点描述符。...并且描述符应该有较高的独特性，以便于提高特征点正确匹配的概率。...4.1.3、梯度直方图的生成 将邻域内的采样点分配到对应的子区域内，将子区域内的梯度值分配到8个方向上，计算其权值。 ? 4.1.4、三线性插值 插值计算每个种子点八个方向的梯度。 ?...4.1.5、特征描述子 如上统计的4*4*8=128个梯度信息即为该关键点的特征向量。...图像特征提取是图像匹配的基础，经过此算法提取出来的特征点用于后续的图像特征匹配和特征识别中。
同时，在此过程中获取特征点的精确位置(原位置加上拟合的偏移量)以及尺度(σ)。...获取特征点处的Hessian矩阵，主曲率通过一个2x2 的Hessian矩阵H求出（D的主曲率和H的特征值成正比）： ? 假设H的特征值为α和β（α、β代表x和y方向的梯度）且α>β。...3.1.1、梯度直方图 在完成关键点的梯度计算后，使用直方图统计领域内像素的梯度和方向。梯度直方图将0~360度的方向范围分为36个柱(bins)，其中每柱10度。...如图5.1所示，直方图的峰值方向代表了关键点的主方向，(为简化，图中只画了八个方向的直方图)。 ?...3.2、特征点主方向的确定 方向直方图的峰值则代表了该特征点处邻域梯度的方向，以直方图中最大值作为该关键点的主方向。为了增强匹配的鲁棒性，只保留峰值大于主方向峰值80％的方向作为该关键点的辅方向。
FAST特征检测算法来源于corner的定义，这个定义基于特征点周围的图像灰度值，检测候选特征点周围一圈的像素值，如果候选点周围领域内有足够多的像素点与该候选点的灰度值差别够大，则认为该候选点为一个特征点...上个图说明的更形象一些 20150308224021418.jpg OpenCV里对FAST的使用也非常简单，先声明一组特征点，构建FAST特征检测，接下来调用detect函数检测图像中的特征点，最后把特征点绘制到图片上...SURF特征算是为了提高运算效率对SIFT特征的一种近似，虽然在有些实验环境中已经达到了实时，但是我们实践工程应用中，特征点的提取与匹配只是整个应用算法中的一部分，所以我们对于特征点的提取必须有更高的要求...，从这一点来看前面介绍的的那些特征点方法都不可取。...为每一个检测到的特征点计算它的响应大小（score function）$V$。这里$V$定义为点$p$和它周围16个像素点的绝对偏差的和。 考虑两个相邻的特征点，并比较它们的$V$值。
计算机视觉中的特征点提取算法比较多，但SIFT除了计算比较耗时以外，其他方面的优点让其成为特征点提取算法中的一颗璀璨的明珠。...它用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。...局部影像特征的描述与侦测可以帮助辨识物体，SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。对于光线、噪声、些微视角改变的容忍度也相当高。...SIFT特征的信息量大，适合在海量数据库中快速准确匹配。 SIFT算法的实质是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点)，并计算出关键点的方向。...SIFT所查找到的关键点是一些十分突出，不会因光照，仿射变换和噪音等因素而变化的点，如角点、边缘点、暗区的亮点及亮区的暗点等。 SIFT算法流程图 ?
利用非极大值抑制初步确定特征点 此步骤和sift类似，将经过hessian矩阵处理过的每个像素点与其3维领域的26个点进行大小比较，如果它是这26个点中的最大值或者最小值，则保留下来，当做初步的特征点...，图2中标记‘x’的像素点的特征值若大于周围像素则可确定该点为该区域的特征点。...精确定位极值点 这里也和sift算法中的类似，采用3维线性插值法得到亚像素级的特征点，同时也去掉那些值小于一定阈值的点，增加极值使检测到的特征点数量减少，最终只有几个特征最强点会被检测出来...Sift选取特征点主方向是采用在特征点领域内统计其梯度直方图，取直方图bin值最大的以及超过最大bin值80%的那些方向做为特征点的主方向。 ...而在surf中，不统计其梯度直方图，而是统计特征点领域内的harr小波特征。
d2c8e1e90b7f1aefb319e360b0fe6d44&dis_t=1649221110&vid=wxv_2238726067505299461&format_id=10002&support_redirect=0&mmversion=false 图像特征点的跟踪...（该视频仅做视觉基础知识分享，未申明原创，点云PCL微信公众号博主制作添加了中英文字幕，如有问题可以评论或者弹幕交流）
计算机视觉中的特征点提取算法比较多，但SIFT除了计算比较耗时以外，其他方面的优点让其成为特征点提取算法中的一颗璀璨的明珠。...3.1.1、梯度直方图 在完成关键点的梯度计算后，使用直方图统计领域内像素的梯度和方向。梯度直方图将0~360度的方向范围分为36个柱(bins)，其中每柱10度。...如图5.1所示，直方图的峰值方向代表了关键点的主方向，(为简化，图中只画了八个方向的直方图)。...3.2、特征点主方向的确定 方向直方图的峰值则代表了该特征点处邻域梯度的方向，以直方图中最大值作为该关键点的主方向。...实际编程实现中，就是把该关键点复制成多份关键点，并将方向值分别赋给这些复制后的关键点，并且，离散的梯度方向直方图要进行插值拟合处理，来求得更精确的方向角度值。
这个工作聚焦于点云的点特征表示学习，但是，与一般的点特征学习方法并不一样。...但是，这些方法学习点特征都是基于输入的某一个点云而言的，所有的操作也都集中在一个点云上，并且追求特征的描述性，力求能准确表示三维点云的局部几何结构。...为了实现这个目的，本工作提出从输入的两个点云出发，利用这两个点云之间的交互进一步调整点特征学习，使得到的点特征表示源于同时感知到当前点云和另一个需要配对的点云，从而追求正确的匹配点的可匹配性的提升。...前者用于跨两个点云的点对之间的信息交互，从而使一个点云中的点特征与另一个点云中的相似点特征能够相互感知。后者用于根据两个点云的全局交互信息调整每个点特征，因此一个点云具有对另一个点云的全局感知。...1.局部特征交互单元： 在CFE编码了输入点云到一个共同的特征空间的前提下，点云间的局部交互可以通过在特征空间上应用GNN 来实现。
（4）计算四个特征，它们一起表示目标点pt处的平均曲率。 将它们组合并放入等效的直方图箱中。...相应的bin增加1.生成点特征直方图（PFH）。 （3）将得到的直方图组与其他点云的组进行比较，以便找到对应关系。...将它们组合并放入等效的直方图箱中。 （4）与FPFH中一样，仅考虑查询点Pi与其邻居之间的直接对（计算量少得多），得到的直方图称为SPFH（简单点特征直方图）。...相应的bin增加1.生成简单的点特征直方图（SPFH）。 （3）为了达到更多的点和连接（最多2次r），邻居的SPFH根据它们的空间距离加以加权作为最后一步。...（4）可以将得到的直方图组与其他点云的组进行比较，以便找到对应关系。 VFH (Viewpoint Feature Histogram) VFH是一种全局特征点，扩展了FPFH的一种方法。
写在前面 类别型特征（categorical feature）主要是指职业，血型等在有限类别内取值的特征。...它的原始输入通常是字符串形式，大多数算法模型不接受数值型特征的输入，针对数值型的类别特征会被当成数值型特征，从而造成训练的模型产生错误。...使用one-hot编码，将离散特征的取值扩展到了欧式空间，离散特征的某个取值就对应欧式空间的某个点。...将离散型特征使用one-hot编码，可以会让特征之间的距离计算更加合理。比如，有一个离散型特征，代表工作类型，该离散型特征，共有三个取值，不使用one-hot编码，计算出来的特征的距离是不合理。...不过如果采用TS特征，那么对于每个类别只需要计算和存储一个数字。因此，采用TS作为一个新的数值型特征是最有效、信息损失最小的处理类别型特征的方法。
（3）可以将得到的直方图组与其他点云的组进行比较，以便找到对应关系。...RSD (Radius-based Surface Descriptor) 是一种局部特征点 输入格式： （1）由一组带有方向信息点P组成的点云。带有方向意味着所有点都具有正常的n法线。...这些值被分配给表征点Pi处的曲率的直方图。 （4）使用这些值，可以通过两个点拟合具有近似半径rc的假想圆（见图）。请注意，当两个点位于平面上时，半径将变为无穷大。...（4）得到的直方图和半径组可以与其他点云的组合进行比较，以便找到对应关系 ESF (Ensemble of Shape Functions)（拓展一个特征点） 是一种局部特征点，参考文章 ▪ A3...增加D3直方图的相应直方图区间。 （6） A3：对于A3函数计算三点之间的角度。此功能再次分为IN，OUT和MIXED。这次使用与角度相反的线。增加相应的A3直方图bin。
，这样的过程包括数据处理+模型训练，而数据处理又包括了特征提取，特征表示。...一、特征选择和降维 1、相同点和不同点 特征选择和降维有着些许的相似点，这两者达到的效果是一样的，就是试图去减少特征数据集中的属性(或者称为特征)的数目；但是两者所采用的方式方法却不同：降维的方法主要是通过属性间的关系...，如组合不同的属性得新的属性，这样就改变了原来的特征空间；而特征选择的方法是从原始特征数据集中选择出子集，是一种包含的关系，没有更改原始的特征空间。...总结以及注意点 这篇文章中最后提到了一点就是用特征选择的一点Trap。个人的理解是这样的，特征选择不同于特征提取，特征和模型是分不开，选择不同的特征训练出的模型是不同的。...以上是我学习的一点感悟，希望有更多的人一起参加讨论，如有哪里写的不对或者有其他任何问题，也希望能够留言。
+模型训练，而数据处理又包括了特征提取，特征表示。...一、特征选择和降维 1、相同点和不同点 特征选择和降维有着些许的相似点，这两者达到的效果是一样的，就是试图去减少特征数据集中的属性(或者称为特征)的数目；但是两者所采用的方式方法却不同：降维的方法主要是通过属性间的关系...，如组合不同的属性得新的属性，这样就改变了原来的特征空间；而特征选择的方法是从原始特征数据集中选择出子集，是一种包含的关系，没有更改原始的特征空间。...总结以及注意点 这篇文章中最后提到了一点就是用特征选择的一点Trap。个人的理解是这样的，特征选择不同于特征提取，特征和模型是分不开，选择不同的特征训练出的模型是不同的。...以上是我学习的一点感悟，希望有更多的人一起参加讨论，如有哪里写的不对或者有其他任何问题，也希望能够留言。
基于特征点的图像匹配是图像处理中经常会遇到的问题，手动选取特征点太麻烦了。比较经典常用的特征点自动提取的办法有Harris特征、SIFT特征、SURF特征。...先介绍利用SURF特征的特征描述办法，其操作封装在类SurfFeatureDetector中，利用类内的detect函数可以检测出SURF特征的关键点，保存在vector容器中。...前两步与上述代码相同，第三步利用FlannBasedMatcher类进行特征匹配，并只保留好的特征匹配点，代码如下： //-- Step 3: Matching descriptor vectors using...我们说的特征的最大特点就是它具有唯一可识别这一特点，图像特征的类型通常指边界、角点（兴趣点）、斑点（兴趣区域）。角点就是图像的一个局部特征，应用广泛。...如果对特征点，角点的精度要求更高，可以用cornerSubPix函数将角点定位到子像素。 来一张效果图吧：
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