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目标识别,在找到对应的关键点之后如何确定目标的位置?
rosychan_
2017-01-07 12:17:16
如题,比如利用SIFT算法,将原图像和待匹配图像之间进行特征点匹配之后,如何将目标的大体位置框选出来?有没有什么行之有效,速度较快的方法呢?求问!!!
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目标识别,在找到对应的关键点之后如何确定目标的位置?
如题,比如利用SIFT算法,将原图像和待匹配图像之间进行特征点匹配之后,如何将目标的大体位置框选出来?有没有什么行之有效,速度较快的方法呢?求问!!!
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injuer
2017-01-08
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先求极限,然后线性求特征。
PCL(
关键点
+基于
对应
点分类的对象识别)
关键点
的定义可以从二维图像中类推出来的,点云这里也是一样的,它通常是和特征描述子结合在一起的。叫做
关键点
描述子。 关键描述子,可以简单的代表物体,后续可以加快识别和追踪。 有这样几个
关键点
基于深度图的narf点、基于点云的sifi特征点+harris
关键点
。pcl 程序就是简单调用api。最后对书中的例子进行主要的研究; 例子名字:基于
对应
点分类的对象识别 主要思路是:利用特征匹配得到场...
人体
关键点
姿态识别
一、技术难点介绍 人体
关键点
姿态识别是人体姿态识别技术的重要分支。通过检测人体行为表达过程中,每一帧人体姿态关键部位的
位置
,将人体姿态简化为人体
关键点
,并通过这些
关键点
对人体姿态表达的语义进行分类识别。 基于
关键点
的人体姿态识别可分为两个方面,即静态的人体姿态识别与动态的人体姿态识别,总的来说,人体
关键点
姿态识别技术主要面临的几方面技术难点如下: (1) 姿态位移尺度变换 不同相机角度下捕获到的姿态
关键点
的空间
位置
、视角方向各不相同 (2) 姿态大小尺度变换 不同行为个体的差异造成相同人体姿态的尺寸大小、
计算机视觉算法实战——
关键点
识别:从原理到应用(主页有源码)
关键点
识别(Keypoint Detection)是计算机视觉中的核心技术之一,旨在定位图像或视频中
目标
的显著性特征点。这些特征点可以是人体的关节、面部的五官、车辆的轮胎
位置
,甚至是抽象物体的几何中心点。
关键点
识别在动作捕捉、增强现实(AR)、自动驾驶、医疗影像分析等领域具有广泛应用。例如,在电影特效中,通过捕捉演员的关节
关键点
生成虚拟角色动作;在医疗领域,通过识别X光片中的骨骼
关键点
辅助骨折诊断。刚性
目标
关键点
检测:如车牌角点、工业零件定位(
位置
固定,形状规则)。非刚性
目标
关键点
检测。
PCL学习:基于点云分类的
目标
识别
代码说明: 1. 对模型点云、场景点云分别进行下采样,得到稀疏
关键点
; 2. 对模型点云、场景点云
关键点
,分别计算描述子; 3. 利用KdTreeFLANN搜索
对应
点对; 4. 使用【
对应
点聚类算法】将【
对应
点对】聚类为待识别模型; 5. 返回识别到的每一个模型的变换矩阵(旋转矩阵+平移矩阵),以及
对应
点对聚类结果 #include <pcl/io/pcd_io.h...
【
目标
检测】15、基于
关键点
的
目标
检测
文章目录一、CornerNet二、ExtremeNet三、CenterNet3.1 关键步骤:3.2
关键点
检测网络:3.3
目标
大小的回归3.4 从点到b-box: 持续添加哦~ 一、CornerNet 目前的单阶段检测因为引入了anchor机制,获得可以和两阶段检测相媲美的精度的同时,有较高的效率。单阶段检测器在输入图像上放置了密集的 anchor ,并通过微调和回归 box 尺寸来得到最终的...
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