图像匹配

1图像获取 全景图像素材的获取有两种方式：一是采用专门全景设备，如全景相机或者带有鱼眼镜头或者广角镜头的相机；二是利用普通相机拍摄局部图像，然后经过投影后拼接形成全景图。 第一种方法的优点是操作简单，无需复杂建模，非常容易的能够形成全景图，缺点是专用设备价格非常昂贵，不易普及和使用。 第二种方法对拍摄要求非常高，通常需要借助一些设备，如三角架等完成拍摄。相对前者更加复杂，但是费用低，仍然为目前的主流。 2图像投影 由于相邻局部实景图像是在相机转过了一定的角度，在不同的视角上拍摄得到的，因此它们的投影平面存在一定的夹角。如果对局部图像直接进行无缝拼接，将会破坏实际场景中视觉的一致性，比如把一曲线变成了直线等，同时也很难进行无缝拼接。为了维持实际场景中的空间约束关系，必须把拍照得到的实景图像投影到某一曲面上，图像信息以曲面的形式保存在计算机上。投影完成后，去掉了旋转关系，保留了平移关系，为图像的拼接做好了准备。通常，比较常见的全景投影方式有：球面投影、柱面投影和立方体投影。 2.1球面模型 2.2圆柱面模型 2.3立方体模型 全景图模型可以提供场景水平方向360度全方位浏览，球面全景和立方体全景还能够提供垂直方向180度的浏览，能使人们产生三维立体感，其场景能够拥有非常高的逼真度。 3图像拼接 图像拼接技术是全景技术的关键技术之一，也是全景制作环节的关键环节

任務： 　　現在有兩來自於stereo-camera拍攝的兩幅圖像： 　　左圖， flowers-left.png 右圖，flowers-right.png: 　　 　　 現在在左圖中取一個大小爲100*100的patch. 在右圖的strip中尋找匹配的patch. 在此使用 （ sum of square differences ）SSD算法進行匹配。也可以使用cross-correlation. Matlab 程序代碼： % Load images left = imread('imgs/flowers-left.png'); right = imread('imgs/flowers-right.png'); figure, imshow(left); figure, imshow(right); % Convert to grayscale, double, [0, 1] range for easier computation left_gray = double(rgb2gray(left)) / 255.0; right_gray = double(rgb2gray(right)) / 255.0; % Define image patch location (topleft [row col]) and size patch_loc = [120 170];

转载 https://cloud.tencent.com/developer/article/1436532 。 最近在做基于激光信息的机器人行人跟踪发现如果单独利用激光信息很难完成机器人对行人的识别、跟踪等功能，因此考虑与视觉融合的方法，这样便可以充分利用激光雷达提供的精确位置信息及视觉提供的丰富纹理、颜色等场景信息。以下是最近调研视觉SLAM中的实现方法的总结，包括三方面内容：姿态计算、闭环检测、BA优化。 姿态计算 一、通过提取图像的特征描述子，如ORB、SURF和SIFT等特征描述子，然后通过RANSAC算法进行图像匹配去除匹配点中的外点，再通过将二维点对映射到三维之后，便可以利用PnP或ICP算法计算相机位姿。基于特征提取的位姿计算算法对场景有一定的要求，在无纹理场景会出现位姿计算失败的情形。 二、直接图像匹配方法：直接图像匹配并不对图片进行特征提取，核心思想是在旋转坐标系下，基于相机一致性的假设，在相机的刚体变换已知的情况下，利用相机变换矩阵将目标图片投影到当前图片上，其像素之间的差异应该最小，将姿态计算转换为加权最小二乘问题。直接图像匹配算法的计算效率很高，不依赖GPU，具有很高的理论和商用价值。 闭环检测 闭环检测算法指的是通过检测算法检测出之前访问过的场景。如图1所示，当机器人在移动过程中，特别是在探索大面积的场景时，由于模型的不确定性以及设备的噪声

　　 今天就突然有这么一个想法，其实也不算是突然想到的，因为之前就一直在想真正的人工智能问题。所以就简单的写个随笔记下来，欢迎各位与我讨论 QQEmail：2635790558@qq.com　or 2181271@mail.dhu.edu.cn　 　　SLAM有这么一个环节叫：图像匹配，可以用于位姿估计，还有回环检测模块。现在流行的是特征法以及直接法，可以说特征法是已经趋近于成熟，但是深度学习还没有完全占据特征法的主流方向；其次是直接法已经是非常热门的趋势，但却非常容易受光照、噪声等的影响，具有非常大的局限性。 　　那么我在本文呢想提出一种“基于目标检测的图像匹配”方法，这个想法的由来是我在考虑到人对地图回环的识别原理；我们人在一个陌生的城市走了一圈回到原地，而且能够知道已经回到了原地是因为：我们看到了以前见过的建筑物or物体or路标，并且这些建筑物or物体在人的视野里位置没有发生变化，所以人才突然感叹：“oh My God，我又回来了”。 　　那么当然我们希望的机器也是这么的智能，他能够自动识别以前见过的东西，而不是去比较两张图的特征点。这个想法的依据就是：目前对于目标的识别已经非常的热门，而且图像分割以及分类也已经趋于成熟。我们完全可以用来做图像匹配，而且我相信这个方法是可以实现的，感兴趣的小伙伴动起来吧。 来源： https://www.cnblogs.com/hao

特征点又称兴趣点、关键点，它是在图像中突出且具有代表意义的一些点，通过这些点我们可以用来识别图像、进行图像配准、进行3D重建等。本文主要介绍OpenCV中几种定位与表示关键点的函数。 一、Harris角点 角点是图像中最基本的一种关键点，它是由图像中一些几何结构的关节点构成，很多都是线条之间产生的交点。Harris角点是一类比较经典的角点类型，它的基本原理是计算图像中每点与周围点变化率的平均值。 (1) (2) 其中I(x+u,y+u)代表了点(x,y)邻域点的灰度值。通过变换可以将上式变化为一个协方差矩阵求特征值的问题(2)，具体数学原理本文不过多描述。 OpenCV的Hairrs角点检测的函数为cornerHairrs()，但是它的输出是一幅浮点值图像，浮点值越高，表明越可能是特征角点，我们需要对图像进行阈值化。我们使用一张建筑图像来显示： int main() { Mat image=imread( " ../buliding.png " ); Mat gray; cvtColor(image,gray,CV_BGR2GRAY); Mat cornerStrength; cornerHarris(gray,cornerStrength, 3 , 3 , 0.01 ); threshold(cornerStrength,cornerStrength, 0.001 , 255

人脸识别系统分析：系统由前端人脸抓拍采集子系统、网络传输子系统和后端解析管理子系统组成，实现对通行人脸信息的采集、传输、处理、分析与集中管理。系统中，前端人脸采集设备负责人脸图像的采集，接入服务器主要实现图片及信息的接收和转发功能，可为多种型号、多个厂家的抓拍机提供统一接入服务，接收到的抓拍图片存入云存储单元，并由人脸结构化分析服务器对抓拍的视频及图像进行建模以及黑名单实时比对报警，建模得到的人脸信息以及模型数据存入大数据单元。后端解析应用平台则根据用户的应用需要，支持实时人脸抓拍、检索等功能，可向用户提供黑名单库与抓拍图片的实时比对信息，为快速高效查到可疑目标提供服务。 人脸图像采集及检测 人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。 人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。 主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起