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在进行双目立体匹配的时候能否对一张图像的匹配点,根据极线约束来得到另一张图的匹配点?
qq_41247319
2018-06-22 09:29:45
我现在使用Harris算法对左图进行了角点检测,得到左图的特征点,然后根据两张图像的极线约束,希望通过左图特征点,得到右图极线上相对应的匹配点,这样是否可行?
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在进行双目立体匹配的时候能否对一张图像的匹配点,根据极线约束来得到另一张图的匹配点?
我现在使用Harris算法对左图进行了角点检测,得到左图的特征点,然后根据两张图像的极线约束,希望通过左图特征点,得到右图极线上相对应的匹配点,这样是否可行?
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pc1986ch
2019-06-12
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极线约束只能将在右图上的搜索空间从二维降到一维,不能降到1个点,除非目标距离已知;
本质是右图上的匹配搜索目标只可能在极线上,不可能在极线外。
若右图也进行了角点检测,且该极线上只检测到1个特征点,则可以将其确定为疑似目标,检测到多个的话就需要另外再过滤。
赵4老师
2018-06-25
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https://www.baidu.com/s?wd=%E7%94%A8Harris%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%AF%B9%E5%B7%A6%E5%9B%BE%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E4%BA%86%E8%A7%92%E7%82%B9%E6%A3%80%E6%B5%8B%2C%E5%BE%97%E5%88%B0%E5%B7%A6%E5%9B%BE%E7%9A%84%E7%89%B9%E5%BE%81%E7%82%B9%2C%E7%84%B6%E5%90%8E%E6%A0%B9%E6%8D%AE%E4%B8%A4%E5%BC%A0%E5%9B%BE%E5%83%8F%E7%9A%84%E6%9E%81%E7%BA%BF%E7%BA%A6%E6%9D%9F&rsv_spt=1&rsv_iqid=0xfe88ed5d00016b84&issp=1&f=8&rsv_bp=0&rsv_idx=2&ie=utf-8&tn=baiduhome_pg&rsv_enter=0&rsv_n=2&rsv_sug3=1&rsv_t=248dWaW3TYlVfYAGbfsFbCT8uH3JiF%2Bp5TYSBBLU0exR9F0Dw5qP6tuTCIMqY%2Bcp635O&inputT=2158&rsv_sug4=2158
不行换必应、谷歌、……
qq_41247319
2018-06-24
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引用 1 楼 zhao4zhong1 的回复:
百度搜相关关键字。
如果我找到了资料就不用来这里问了
赵4老师
2018-06-24
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https://www.baidu.com/s?ie=utf-8&f=8&rsv_bp=0&rsv_idx=1&tn=baidu&wd=%E9%80%9A%E8%BF%87%E5%B7%A6%E5%9B%BE%E7%89%B9%E5%BE%81%E7%82%B9%2C%E5%BE%97%E5%88%B0%E5%8F%B3%E5%9B%BE%E6%9E%81%E7%BA%BF%E4%B8%8A%E7%9B%B8%E5%AF%B9%E5%BA%94%E7%9A%84%E5%8C%B9%E9%85%8D%E7%82%B9&rsv_pq=80f4556800055f9e&rsv_t=9b21H1kF8kegeLOXb%2BKzsQnlL8KvD8AM6fOjd1uHhkdCfiAvjJTG6p0s2Xk&rqlang=cn&rsv_enter=1&rsv_n=2&rsv_sug3=1
换必应、谷歌、……再试试?
赵4老师
2018-06-23
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百度搜相关关键字。
一种
极线
约束
修正数字
图
像
相关
匹配
的立体视觉测量方法
该方法通过DIC方法获得立体
匹配
的初值, 应用
极线
约束
对
匹配
计算结果
进行
修正, 取位于右
极线
上距DIC
匹配
结果最近的
点
作为新的
匹配
点
, 并将该种
匹配
修正方法推广到右
图
像
时序
匹配
。在材料实验机上完成304不锈钢试件...
基于双目立体视觉的三维
图
像
重建.nh
用RANSAC方法来求解基础矩阵,恢复
极线
几何,利用初
匹配
集和对极几何
约束
,
进行
一维搜索,并在此基础上使用SFM算法
进行
关键
点
的重建,从而恢复出物体 三维表面信息,最终在OpenGL中实现物体的三维重建,获得了良好...
基于特征
点
能量的
双目立体
匹配
稳健算法
该算法基于
极线
约束
获取左右
图
像
中特征
点
的初始
匹配
,根据特征
点
之间
极线
约束
关系定义了一种不受仿射变换影响的能量来描述特征
点
,通过比对特征
点
能量值来剔除误
匹配
。该算法有效降低了误
匹配
率和误剔除率,从而满足...
非平行双目视觉系统水下成像的
极线
约束
模型
对摄像机
进行
标定,利用尺度不变特征变换(SIFT)
进行
立体
匹配
,推导了参考
图
上特征
点
在待
匹配
图
上所对应的曲线,根据待
匹配
图
上特征
点
是否在曲线上,剔除误
匹配
点
,提高
匹配
精度。实验结果表明,利用所推导出的水下...
论文研究-融合奇异值分解和最大间距准则的人脸识别方法.pdf
对采集的双目视觉柑橘
图
像
进行
R-B分量的计算,在该分量上,采用快速hessian检测子
进行
特征
点
检测,并使用SURF描述子对检测到的特征
点
进行
64维的特征描述。采用欧式距离和
极线
约束
进行
特征
点
匹配
。实验表明,该方法对...
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