视觉里程计原理(一)特征提取(SURF算法)
surf特征提取
surf特征提取Surf（SpeededUpRobustFeatures）特征提取技术是一种广泛应用的机器视觉技术，旨在检测与识别图像中的特征点。
Surf特征提取技术是一种极为有效的特征提取方法，可以从图像中提取大量重要信息。
Surf特征提取技术基于Rotation Invariance Feature Transform（RIFT）技术，它被认为是一种强大的方法，可以克服传统技术（如SIFT）中存在的局限性，如旋转不变性。
Surf特征提取技术可以被认为是一种模型保持技术，它采用两个基础技术：尺度不变性技术（SIFT）和旋转不变性技术。
SIFT和RIFT的基本原理是使用流行的尺度空间理论（Multi-Scale Space Theory）来找到图像中的特征。
在检测到特征之后，它们将用作特征描述符。
简而言之，特征描述符是由一系列特征来描述一幅图像中的某一特定区域。
Surf特征提取技术可以非常有效地检测出图像中的特征点，这些特征点可以用来分析图像中的模式。
它的强大之处在于可以分析出图像中模式的特征，同时忽略其他非结构化的信息。
Surf特征提取技术的一个重要优势是可以同时处理多张图像，从而加快处理速度。
而另一个重要的优势是可以忽略图像中的噪点，这可以有效地检测出图像中的重要特征。
Surf特征提取技术主要应用于计算机视觉领域，如图像匹配和图像识别。
首先，它可以用来检测图像中的特征点，这些特征点可以用来定位图像中的目标内容，例如脸部和轮廓等。
其次，它可以用来检测图像中的不同类型的边缘和聚类，这有助于图像识别系统对图像内容进行识别。
Surf特征提取技术的一个重要的缺点是不能很好地处理运动物体。
当处理运动物体时，Surf特征提取技术不能很好地检测出运动部分的变化，这会导致其结果的偏差。
此外，该技术的可扩展性和可伸缩性也被认为是一个比较大的问题，其计算复杂度也较高，这对于处理大型图像集来说可能是一个问题。
Surf特征提取技术是一种广泛应用的技术，它为计算机视觉领域提供了许多重要的功能。
视觉里程计
视觉里程计来源 | ADAS视觉里程计（Visual Odometry）在机器人学与计算机视觉领域，视觉里程计是一个通过分析相关图像序列，来确定机器人位置和朝向的过程。
在导航系统中，里程计（odometry）是一种利用致动器的移动数据来估算机器人位置随时间改变量的方法。
例如，测量轮子转动的旋转编码器设备。
里程计总是会遇到精度问题，例如轮子的打滑就会导致产生机器人移动的距离与轮子的旋转圈数不一致的问题。
当机器人在不光滑的表面运动时，误差是由多种因素混合产生的。
由于误差随时间的累积，导致了里程计的读数随着时间的增加，而变得越来越不可靠。
视觉里程计是一种利用连续的图像序列来估计机器人移动距离的方法。
视觉里程计增强了机器人在任何表面以任何方式移动时的导航精度。
视觉里程计算法：大多数现有的视觉里程计算法都是基于以下几个步骤：1、图像获取：单目照相机、双目照相机或者全向照相机；2、图像校正：使用一些图像处理技术来去除透镜畸变；3、特征检测：确定感兴趣的描述符，在帧与帧之间匹配特征并构建光流场；（1）、使用相关性来度量两幅图像间的一致性，并不进行长时间的特征跟踪；（2）、特征提取、匹配（Lucas–Kanade method）；（3）、构建光流场；4、检查光流场向量是否存在潜在的跟踪误差，移除外点；5、由光流场估计照相机的运动；（1）、可选方法1：使用卡尔曼滤波进行状态估计；（2）、可选方法2：查找特征的几何与3D属性，以最小化基于相邻两帧之间的重投影误差的罚函数值。
这可以通过数学上的最小化方法或随机采样方法来完成；6、周期性的重定位跟踪点；我选择的视觉里程计算法是：“ sift特征匹配点——基本矩阵——R和T”。
第一步：由特征点计算基本矩阵F。
一般而言，sift点是存在误匹配的情况，因此，采用ransac鲁棒方法计算基本矩阵F。
这个过程已经实现，但是还有一个小问题：同样的一组sift点，进行两次基本矩阵计算，得到的基本矩阵差异很大，因此，我在ransac方法的基础上，根据得到的inliers点，采用常规的8点基本矩阵计算方法，这样得到的基本矩阵能保持不变第二步：由基本矩阵计算R和T方法1：奇异值分解E = KK'*F*KK; %%这是真实的本质矩阵E[U,S,V] = svd(E); %奇异值分解。
SURF算法
SURF算法⼀、原理：Sift算法的优点是特征稳定，对旋转、尺度变换、亮度保持不变性，对视⾓变换、噪声也有⼀定程度的稳定性；缺点是实时性不⾼，并且对于边缘光滑⽬标的特征点提取能⼒较弱。
Surf（Speeded Up Robust Features）改进了特征的提取和描述⽅式，⽤⼀种更为⾼效的⽅式完成特征的提取和描述。
⼆、Surf实现流程如下：1. 构建Hessian（⿊塞矩阵），⽣成所有的兴趣点，⽤于特征的提取⿊塞矩阵（Hessian Matrix）是⼀个多元函数的⼆阶偏导数构成的⽅阵，描述了函数的局部曲率。
由德国数学家Ludwin Otto Hessian于19世纪提出。
surf构造的⾦字塔图像与sift有很⼤不同，Sift采⽤的是DOG图像，⽽surf采⽤的是Hessian矩阵⾏列式近似值图像。
Hessian矩阵是Surf算法的核⼼，构建Hessian矩阵的⽬的是为了⽣成图像稳定的边缘点（突变点），为下⽂的特征提取做好基础。
每⼀个像素点都可以求出⼀个Hessian矩阵。
Hessian矩阵的判别式为：当Hessian矩阵的判别式取得局部极⼤值时，判定当前点是⽐周围邻域内其他点更亮或更暗的点，由此来定位关键点的位置。
在SURF算法中，图像像素l(x，y)即为函数值f(x，y)。
但是由于我们的特征点需要具备尺度⽆关性，所以在进⾏Hessian矩阵构造前，需要对其进⾏⾼斯滤波，选⽤⼆阶标准⾼斯函数作为滤波器。
H矩阵的三个矩阵元素L_xx, L_xy, L_yy从⽽计算出H矩阵：Surf使⽤了盒式滤波器来近似替代⾼斯滤波器，提⾼运算速度。
盒式滤波器（Boxfilter）对图像的滤波转化成计算图像上不同区域间像素和的加减运算问题，只需要简单⼏次查找积分图就可以完成。
每个像素的Hessian矩阵⾏列式的近似值：2. 构建尺度空间同Sift⼀样，Surf的尺度空间也是由O组L层组成，不同的是，Sift中下⼀组图像的尺⼨是上⼀组的⼀半，同⼀组间图像尺⼨⼀样，但是所使⽤的⾼斯模糊系数逐渐增⼤；⽽在Surf中，不同组间图像的尺⼨都是⼀致的，但不同组间使⽤的盒式滤波器的模板尺⼨逐渐增⼤，同⼀组间不同层间使⽤相同尺⼨的滤波器，但是滤波器的模糊系数逐渐增⼤。
surf特征点检测原理
surf特征点检测原理一、引言surf特征点检测是一种在计算机视觉领域被广泛应用的算法，用于图像特征提取和匹配。
本文将介绍surf特征点检测的原理及其相关概念，以帮助读者更好地理解该算法的工作原理。
二、SURF特征点检测的概述SURF(Speeded Up Robust Features)是一种基于尺度空间理论的图像特征描述算法。
它的主要思想是通过检测和描述图像中的局部特征点，从而实现图像的匹配与识别。
SURF算法具有计算速度快、尺度不变性强等优点，因此得到了广泛的应用。
三、尺度空间理论尺度空间理论是SURF算法的基础。
它认为图像中的物体在不同尺度下都会呈现出不同的外观，因此在进行特征点检测时，需要考虑不同尺度下的图像特征。
SURF算法通过构建一个尺度空间金字塔来实现不同尺度下的特征点检测。
四、Hessian矩阵的计算SURF算法使用Hessian矩阵来检测图像中的局部极值点。
Hessian 矩阵描述了图像中的灰度变化情况，通过计算图像的二阶导数来得到Hessian矩阵。
在SURF算法中，为了加速计算速度，Hessian 矩阵的计算采用了一种近似方法。
五、关键点的定位在得到Hessian矩阵后，SURF算法通过计算特征点的行列方向和尺度来实现关键点的定位。
其中，行列方向表示特征点在图像中的位置，尺度表示特征点的大小。
SURF算法还引入了一种基于盒子滤波器的方法，用于对关键点进行定位。
六、关键点的描述关键点的描述是SURF算法的核心内容之一。
SURF算法采用了一种称为Haar小波的特征描述子，用于描述关键点的局部特征。
Haar小波通过计算图像中的水平和垂直边缘来描述图像的纹理特征。
SURF算法通过对Haar小波的积分图像进行快速计算，实现了关键点的快速描述。
七、关键点的匹配关键点的匹配是SURF算法的最后一步。
在进行关键点匹配时，SURF算法采用了一种称为海森距离的相似性度量。
海森距离可以有效地判断两个关键点之间的相似度，从而实现关键点的匹配。
计算机视觉技术的基本原理与方法
计算机视觉技术的基本原理与方法计算机视觉技术是人工智能领域的重要分支，它的目标是使计算机能够通过对图像、视频等视觉信息的理解和处理，来感知和理解世界。
计算机视觉技术已经在各个领域得到广泛应用，包括医疗影像诊断、无人驾驶、人脸识别等。
基本原理:计算机视觉技术的基本原理是通过让计算机学习和模拟人类的视觉系统，使其能够理解和解释图像和视频中的内容。
人类视觉系统会将感兴趣的视觉特征提取出来，然后进行分类和识别。
计算机视觉技术也是基于这个思想。
它通过使用算法和数学模型来对图像进行特征提取和表示，然后使用机器学习算法来进行分类和识别。
计算机视觉技术的方法:1. 特征提取特征提取是计算机视觉技术中最关键的步骤之一。
它通过对图像进行预处理和分析，将图像中的信息提取为一些有意义的特征。
常用的特征包括颜色特征、纹理特征、边缘特征等。
特征提取方法有很多种，包括像素级特征提取、基于滤波器的特征提取、基于模型的特征提取等。
2. 图像分类图像分类是计算机视觉技术的一个重要应用。
它将图像分为不同的类别，通常使用机器学习算法来进行分类。
常用的机器学习算法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。
在进行图像分类之前，需要先进行特征提取，然后使用机器学习算法来训练分类器。
3. 目标检测目标检测是计算机视觉技术中的另一个重要应用。
它的目标是在图像或视频中检测出特定的目标物体。
常用的目标检测算法包括滑动窗口法、深度学习算法等。
目标检测需要先进行特征提取，然后使用算法来进行检测。
4. 图像分割图像分割是将图像分成若干个具有相似性质的区域的过程。
常用的图像分割算法包括基于阈值的分割、基于边缘的分割、基于区域的分割等。
图像分割可以用于图像编辑、目标跟踪等领域。
5. 三维重建三维重建是计算机视觉技术的另一项重要应用。
它的目标是从多个视角的图像中重建出三维场景的几何结构。
常用的三维重建方法包括立体视觉技术、结构光技术等。
三维重建可以应用于虚拟现实、增强现实等领域。
surf算法学习心得（一）——算法原理
surf算法学习心得(一)——算法原理surf算法详解SURF学习笔记Speed-Up Robust Features(SURF)SURF 是一种尺度，旋转不变的detector和descriptor.最大的特点是快！在快的基础上保证性能（repeatability,distinctiveness 和robustness）。
SURF采用有效策略的主要有：1）积分图（用于对图像卷积）2）detector是基于Hessian矩阵，descriptor是基于分布的下面是SURF算法的具体实现：1.兴趣点检测SURF 对于兴趣点的检测是基于最基本的Hessian近似矩阵。
1.1积分图像（由于不会在这里编辑公式，直接截图了）PS：这里加一点自己的一点个人理解：关于矩形区域内像素点的求和应该是一种简单重复性运算，采用这种思路总体上提高了效率。
为什么这么说呢？假设一幅图片共有n个像素点，则计算n 个位置的积分图总共的加法运算有n-1次（注意：可不是次哦，要充分利用递推思想），将这些结果保存在一个跟原图对应的矩阵M中。
当需要计算图像中某个矩形区域内的所有像素之和是直接像查表一样，调出A,B,C,D四点的积分图值，简单的加减法（注意只需要三次哦）即可得到结果。
反之，如果采用naive的方式直接在原图像中的某个矩形区域内求和，你想想，总共可能的矩形组合有多少？！！且对于一幅图像n那是相当大啊，所以2那可是天文数字，而且这里面绝大部分的矩形有重叠，重叠意味着什么？在算求和的时候有重复性的工作，其实我们是可以有效的利用已经计算过的信息的。
这就是积分图法的内在思想：它实际上是先计算n个互不重叠（专业点说是不相交）的矩形区域内的像素点求和，充分利用这些值（已有值）计算未知值，有点类似递推的味道...这就完全避免了重复求和运算。
1.2 用于检测兴趣点的Hessian矩阵作者Herbert Bay利用Hessian矩阵来检测兴趣点，具体是用Hessian矩阵行列式的最大值标记斑状结构（blob-like structure）的位置。
找特征点的算法SIFT和SURF算法
找特征点的算法SIFT和SURF算法SIFT算法和SURF算法是用于图像特征点的检测与描述的两种经典算法。
它们在图像处理、计算机视觉和模式识别等领域得到广泛应用。
下面将分别介绍SIFT算法和SURF算法，并对其原理和应用进行详细阐述。
一、SIFT算法（Scale-Invariant Feature Transform）SIFT算法是由Lowe于1999年提出的一种用于图像特征点检测与描述的算法。
它通过分析图像的局部特征来提取与尺度无关的特征点，具有尺度不变性、旋转不变性和仿射不变性等优点。
1.特征点检测SIFT算法首先通过高斯差分金字塔来检测图像中的特征点。
高斯差分金字塔是由一系列模糊后再进行差分操作得到的，通过不同尺度的高斯核函数对图像进行卷积，然后对结果进行差分运算，得到图像的拉普拉斯金字塔。
在拉普拉斯金字塔上，通过寻找局部最大值和最小值来确定特征点的位置。
2.特征点描述在确定特征点的位置后，SIFT算法使用梯度直方图表示特征点的局部特征。
首先，计算特征点周围邻域内每个像素点的梯度幅值和方向，然后将邻域分为若干个子区域，并统计每个子区域内的梯度幅值和方向的分布，最后将这些统计结果组合成一个向量作为特征点的描述子。
3.特征点匹配SIFT算法通过计算特征点描述子之间的欧式距离来进行特征点的匹配。
欧式距离越小表示两个特征点越相似，因此选择距离最近的两个特征点作为匹配对。
二、SURF算法（Speeded Up Robust Features）SURF算法是由Bay等人于2024年提出的一种在SIFT算法的基础上进行改进的图像特征点检测与描述算法。
它通过加速特征点的计算速度和增强特征点的稳定性来提高算法的实时性和鲁棒性。
1.特征点检测SURF算法使用Hessian矩阵来检测图像中的特征点。
Hessian矩阵是图像的二阶导数矩阵，通过计算Hessian矩阵的行列式和迹来确定图像的局部最大值和最小值，从而找到特征点的位置。
机器视觉技术的使用方法与特征提取算法探索
机器视觉技术的使用方法与特征提取算法探索机器视觉技术是一种能够让计算机“看”和“理解”图像和视频的领域，它的应用非常广泛，包括人脸识别、物体检测、图像分类等等。
在机器视觉技术中，特征提取算法是至关重要的一环，它能够从图像或视频数据中提取出重要的特征信息，为后续的任务提供基础。
使用机器视觉技术的方法可以分为以下几步：第一步是数据采集。
对于许多机器视觉任务来说，关键的第一步就是获取高质量的数据。
这包括摄像头拍摄的图像或视频数据，以及相应的标注信息。
数据的质量和多样性对于训练和测试模型的性能至关重要。
第二步是数据预处理。
在进行特征提取之前，常常需要对数据进行一些预处理。
这可能包括图像的缩放、剪裁、去噪等操作，以确保数据的一致性和可用性。
此外，还可以利用图像增强技术来改善图像的质量，例如调整对比度、亮度等。
第三步是特征提取。
在机器视觉中，特征提取是非常重要的一步，它可以从图像或视频数据中抽取出最具代表性的特征。
常见的特征提取算法有SIFT、SURF、HOG等。
这些算法能够从图像中提取出局部特征或全局特征，用于表示图像的内容。
SIFT（尺度不变特征转换）是一种局部特征提取算法，它能够在不同尺度和旋转下提取出关键点和描述子。
SURF（加速稳健特征）是SIFT的一种改进算法，具有更快的计算速度和更好的鲁棒性。
HOG （方向梯度直方图）是一种用于物体检测的特征描述子，它通过计算图像中各个区域的梯度方向来表示图像的纹理特征。
根据不同的任务需求，选择适合的特征提取算法是非常重要的。
一般来说，SIFT和SURF适用于局部特征匹配或配准，而HOG则适用于物体检测和行人识别等任务。
此外，还有其他一些特征提取算法，如LBP（局部二值模式）、Color Histogram等，可以根据具体的任务需求进行选择。
第四步是特征表示与分类。
在完成特征提取之后，需要将提取出的特征进行适当的表示和分类。
常用的方法包括使用聚类算法将相似的特征聚类在一起，或者使用分类算法将特征分为不同的类别。
surf算法原理
surf算法原理宝子们！今天咱们来唠唠这个超有趣的SURF算法原理呀。
SURF呢，它全名叫加速稳健特征（Speeded - Up Robust Features）。
这名字听起来就感觉很厉害的样子，就像一个超级英雄，有着加速的超能力，还特别稳健呢。
咱先说说这个算法为啥要被搞出来。
你想啊，在图像的世界里，有那么多图像，就像有好多好多不同的小世界一样。
我们有时候想在这些图像里找到一些特别的东西，比如说两张照片里相同的物体啦，或者是在一张很复杂的图像里找到我们感兴趣的部分。
要是靠人工去一点点找，那可不得累死人，而且效率超低。
所以呢，就有了像SURF这样的算法。
那SURF算法到底是咋工作的呢？这就像是一场奇妙的探险之旅。
它先得把图像变得有规律起来。
就好比把一个乱糟糟的房间先简单整理一下，这样才能更好地找东西。
它会构建图像的积分图像。
这个积分图像可不得了，就像是给图像做了一个快速索引一样。
比如说你想知道图像里某个小方块的像素总和，要是没有这个积分图像，你得一个一个像素加起来，那得多慢呀。
但是有了积分图像，就可以一下子算出来，就像开了挂一样。
然后呢，SURF算法要找图像里的那些关键点。
这些关键点就像是图像里的小明星，是很特别的存在。
它怎么找呢？它会用一种类似小探测器的东西，在图像里到处探测。
这个探测器可不是随便探测的哦，它是根据图像的一些特性来的。
比如说图像里有些地方的亮度变化很特别，就像在一片平地上突然有个小土坡一样，这种地方就很可能是关键点。
找到这些关键点之后呢，SURF算法还得给它们做个标记，就像给小明星们戴上专属的小名牌一样，这样以后才能准确地找到它们。
接下来呀，SURF算法要描述这些关键点。
这就好比是给每个小明星写个小传一样。
它会根据关键点周围的像素信息来描述。
比如说关键点周围的像素是怎么分布的呀，是像星星一样散开，还是像小团子一样聚在一起呢。
它会用一些数学的方法把这些信息变成一串数字，这串数字就是这个关键点的独特描述啦。
机器人视觉导航的算法与技术实现
机器人视觉导航的算法与技术实现机器人视觉导航是一项涉及计算机视觉和机器人技术的前沿领域。
通过使用机器人所搭载的摄像头或其他传感器，配合先进的算法和技术，使机器人能够感知周围环境并进行导航和路径规划。
本文将介绍机器人视觉导航的算法与技术实现的相关内容。
一、图像处理与特征提取机器人视觉导航的第一步是对获取到的图像进行处理与特征提取。
常用的图像处理技术包括边缘检测、角点检测、直线检测等方法，可以帮助机器人提取感兴趣的特征点。
而特征提取则可以通过使用SIFT、SURF、ORB等算法，找到图像中的关键点并计算其特征描述子。
这样一来，机器人就可以通过比对不同位置的特征点，确定自身的位置以及周围环境的变化。
二、视觉里程计视觉里程计是机器人视觉导航中非常重要的技术之一，主要用于估计机器人相对于初始位置的位姿变化。
一般来说，视觉里程计的算法可以分为特征匹配法和直接法两种。
特征匹配法通过对连续图像帧进行特征提取与匹配，来计算相对位姿的变化；而直接法则是直接计算两幅图像间灰度非线性变形场，并通过光流法来估计位姿变化。
这两种方法各有优缺点，可以根据实际需求选择合适的算法。
三、地图构建与环境感知在视觉导航过程中，机器人需要对周围环境进行感知，并构建相应的地图。
常见的地图构建技术有基于激光雷达的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术和基于视觉的VSLAM（Visual SLAM）技术。
基于激光雷达的SLAM技术通过激光雷达扫描周围环境，获取地图信息并进行自身定位；而基于视觉的VSLAM技术则通过对连续图像帧进行特征提取与匹配，同时实时构建地图和定位。
四、路径规划与避障机器人视觉导航的目标之一是使机器人能够自主规划路径并避开障碍物。
路径规划是机器人导航中一个关键的问题，主要需要考虑的因素包括地图信息、起点与终点之间的障碍物和机器人的运动能力等。
常见的路径规划算法有A*算法、Dijkstra算法和RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法等。
视觉里程计原理
视觉里程计原理视觉里程计是一种基于机器视觉的定位技术，它利用摄像头来捕捉场景图像，并通过视觉模式识别、图像匹配和定位算法来定位于空间中的物体和环境，从而获取运动的轨迹等一系列受控数据。
由于其具有低成本、易操作等优点，视觉里程计技术广泛应用于机器人定位导航、工业自动化、空中和地面测绘等领域。
一般情况下，视觉里程计系统是由两个主要构成部件组成的：摄像头和定位系统。
摄像头用于捕捉场景图像，而定位系统则用来根据捕获的图像信息进行定位。
对于精度要求较高的应用场景，摄像头可以搭配电子游标等配件使用，以提高场景图像的清晰度；而定位系统则包括硬件设备和软件系统两部分，硬件设备由电脑、运动控制硬件、摄像头等组成，软件系统则负责开发、实现和管理视觉里程计系统的各项功能。
视觉里程计系统的核心技术主要有视觉模式识别技术、图像匹配技术和定位算法技术。
视觉模式识别技术提供了定位系统的基础技术支持，能够根据图像的结构特征划分或识别出不同的场景，以实现空间识别；图像匹配技术则主要用于识别捕捉图像中特定物体，从而提取其特征信息；定位算法技术则在视觉模式识别和图像匹配的基础上，采用多种不同的定位算法（例如最小二乘法、基于距离的定位算法等），根据物体和环境的特征信息，对定位性能进行更进一步的改善和优化。
视觉里程计技术被广泛应用于机器人定位导航、空中和地面测绘，工业自动化以及无人机等多个领域，它结合了摄像头和定位系统，具有低成本、易操作、可移植性等特点；此外，它还可以根据特定场景的要求进行实时优化和调整，以期获得更好的定位性能。
与GPS和红外技术相比，视觉里程计技术的优势在于它可以在有阴影、遮挡或改变地形的情况下实现定位，以及不受白天黑夜的影响，从而更好地满足室内定位和室外定位的需求。
总之，视觉里程计技术是一种由摄像头、定位系统和定位算法技术构成的综合机器视觉位置定位技术，它具有低成本、易操作和可移植性优势，同时可以根据场景要求进行实时优化和调整，更好地满足各种室内和室外定位需求。
计算机视觉技术中的特征提取方法
计算机视觉技术中的特征提取方法计算机视觉技术是通过计算机模拟人类视觉系统，实现对图像和视频数据的理解和分析。
它在图像识别、目标检测、人脸识别、图像检索等方面具有广泛的应用。
而特征提取则是计算机视觉算法中最为关键的步骤之一，它可以帮助计算机从海量的视觉数据中提取出有意义、可用于进一步处理的重要信息。
特征提取的目的是将原始图像转换为可用于计算机处理的高-level抽象特征，以便于后续的分类、识别或检索等任务。
在计算机视觉领域，特征提取方法可以分为手工设计特征和深度学习特征两种。
手工设计特征是传统的特征提取方法，它基于人对图像视觉特征的理解和直觉构建特征描述符。
常见的手工特征提取方法包括边缘检测、纹理特征、尺度不变特征变换(SIFT)、方向梯度直方图(HOG)等。
这些方法在计算机视觉研究早期被广泛使用，具有较好的稳定性和可解释性。
然而，手工设计特征存在一定的局限性，例如需要人工调参、对光照、尺度和旋转变换敏感等。
深度学习特征在近年来得到了迅猛发展，它通过使用多层神经网络自动学习输入图像的重要特征表示。
深度学习特征的优势在于它能够从原始图像数据中提取出高度抽象的、语义上有意义的特征。
卷积神经网络(CNN)是深度学习特征提取的核心方法之一，它通过多层卷积和池化层对输入图像进行有效的特征提取和空间层级的表示。
此外，还有一些基于卷积神经网络的改进方法，如残差网络(ResNet)、注意力机制和逆卷积网络等，进一步提升了特征提取的性能。
与手工设计特征相比，深度学习特征具有更好的鲁棒性和泛化能力。
不过，深度学习特征的使用通常需要较大的数据集和大量的计算资源，同时也需要进行网络结构的设计和参数调优。
因此，在实际应用中，特征提取方法的选择应该根据具体的任务需求和可用的资源来权衡。
除了手工设计特征和深度学习特征，还有一些其他的特征提取方法也被广泛应用于计算机视觉任务中。
例如，基于字典学习的稀疏编码方法可以通过学习一组字典来表示图像中的局部特征。
SURF算法介绍
蒙娜丽莎的图像匹配---SURF算法1.图像匹配1.1.图像匹配的概念图像匹配成为计算机视觉和图像处理中的一个重要技术。
其方法思想就是根据己知的图像在其他图像中查找出含有己知图像的过程。
图像匹配的架构流程如图1.1。
该技术的研究涉及到许多相关的知识领域,如图像预处理、图像采样、特征提取等,同时将计算机视觉、多维信号处理和数值计算等紧密结合在一起。
图像匹配技术还与图像融合、图像匹配等研究方向系系相关,为图像理解和图像复原等相关领域的研究提供基础。
图1.1图像匹配流程图图像匹配技术作为图像处理的关键技术之一，在国防领域和医学领域等得到广泛的研究和应用[2]。
如果在不同视角，或是不同时间，或是使用了不同的传感器获取到的两幅或多幅图像间存在共同区域，如何寻找到图像间的共同区域，就是图像匹配需要解决的问题。
1.2.图像匹配的算法组成图像匹配技术的分支很多，对图像匹配提出的构架也是千姿百态，根据布朗提出了图像匹配的组成要素，将图像匹配的要素主要分为四个方面，分别是图像的特征空间，为求取变换参数定义的搜索空间和搜索策略，图像匹配的相似性度量。
特征空间是指在待配图像和参考图像上提取到的一系列特征集合。
将提取到的特征进行描述后参与最后的匹配，因此特征选取的好坏直接影响匹配的可行性和匹配的效果。
好的特征是满足自动匹配的前提，因此选取的特征一般包含图像的关键信息，此类特征存在以下特性：首先，此类特征具有公有性、唯一性和显著性，保证匹配的顺利进行和匹配的精度；其次，此类特征具有多量性，而且分布合理，保证匹配的稳定性。
合理的特征空间会降低匹配算法的计算量，提高算法的性能。
相似性度量是指评判待匹配图像和参考图像上特征的相似程度，它很大程度上决定了参与匹配的因素，一般采用某种代价函数或者是距离函数来进行度量。
好的相似性度量不仅可以减少算法的计算量，而且对于算法的匹配性能和鲁棒性起着重要的作用。
搜索空间为求取图像变换参数的空间。
surf特征提取
surf特征提取SpeededUpRobustFeatures（SURF）是一种快速可靠的计算机视觉特征提取技术。
它可以通过从图像中检测出有用的关键点标志，来实现更快更准确地图像搜索、图像检查以及跟踪移动物体等功能。
SURF技术基于Haar小波变换，由比利时的大学教授Herbertbay主研发，并有许多计算机视觉研究学者参与。
SURF特征提取技术可以帮助计算机识别复杂图像，实现一种高效便捷的图像处理过程。
一、SURF特征提取技术基本原理SURF特征提取技术是一种基于二维梯度的特征提取方法。
它建立在Haar小波变换的基础上，用平移不变的Haar小波来提取图像的局部特征点。
SURF在图像处理过程中，主要采用了两种方法梯度方向角度（DOA）和对比度度量（CMT）。
DOA是使用梯度的方向来描述图像的局部特征，而CMT是用图像的灰度变化程度来描述图像的局部特征。
SURF检测器通过梯度方向角度（DOA）和对比度度量（CMT），将图像分成许多部分，对每个部分进行特定的处理，从而检测出图像中的关键点，关键点的分布通常分布在图像的边缘和拐角处。
关键点的坐标是用来区分图像中相似点以及提取图像的局部特征，从而进行图像检索和比较。
二、SURF特征提取技术的便利之处SURF特征提取技术比其他技术要灵活，它更加准确、快速。
它与Haar小波变换相似，利用小波变换对比较局部特征，使得它更加精细，提高了准确性。
此外，SURF特征提取技术能够有效防止图像质量的下降。
例如，当图像变换时，它能够有效的抵抗图像的抖动和变形；当图像的光照或色彩发生变化时，它也可以有效地抵抗;当被检测图像中出现噪点时，它也能够正确地识别特征点。
三、SURF特征提取技术在计算机视觉领域的应用SURF特征提取技术可以应用于计算机视觉领域的多个应用，例如图像检索、图像的检查、自动目标识别、语义分析等等。
例如，在图像检索中，SURF特征提取技术可以帮助计算机快速准确的检索出相似的图像，从而有效的提高工作效率；在图像检查中，SURF可以识别图像中的不同特征点，从而检查图像的质量。
SURF特征原理
SURF特征提取分析背景引言计算机视觉中，引入尺度不变的特征，主要的思想是每个检测到的特征点都伴随着对应的尺寸因子。
当我们想匹配不同图像时，经常会遇到图像尺度不同的问题，不同图像中特征点的距离变得不同，物体变成不同的尺寸，如果我们通过修正特征点的大小，就会造成强度不匹配。
为了解决这个问题，提出一个尺度不变的SURF特征检测，在计算特征点的时候把尺度因素加入之中。
SURF与SIFT算法相似，SIFT算法比较稳定，检测特征点更多，但是复杂度较高，而SURF要运算简单，效率高，运算时间短一点。
相关SIFT算法请详见博文【图像分析】尺度不变特征变换(SIFT)特征提取分析。
本节介绍SURF算法相关知识。
基本介绍首先，我们引用[3]中对SURF描述为：“SURF (Speeded Up Robust Features)is a robust local feature detector, first presented by Herbert Bayet al. in 2006, that can be used in computer vision tasks likeobject recognition or 3D reconstruction. It is partly inspired by the SIFT descriptor.The standard version of SURF is several times faster than SIFT and claimed by its authors to be more robust against different image transformations than SIFT. SURF is based on sums of2D Haar wavelet responses and makes an efficient use ofintegral images.It uses an integer approximation to the determinant of Hessian blob detector, which can be computed extremely quickly with an integral image (3 integer operations). For features, it uses the sum of the Haar wavelet response around the point of interest. Again, these can be computed with the aid of the integral image".从上述对SURF描述，可知：第一、SURF算法是对SIFT算法加强版，同时加速的具有鲁棒性的特征。
单目视觉里程计算法研究与优化
单目视觉里程计算法研究与优化近年来，单目视觉里程计算法在机器人导航、自动驾驶、增强现实等领域得到广泛应用。
单目视觉里程计算法的原理是根据图像序列计算相邻帧之间的运动量，进而估计相机在空间中的运动轨迹。
然而，由于单目视觉里程计算法存在的问题，如误差积累、运动模型不准确等，导致其实际应用中存在诸多限制。
因此，针对这些问题，研究与优化单目视觉里程计算法具有重要的现实意义。
一、单目视觉里程计算法的基本原理单目视觉里程计算法是通过在不同时间拍摄的图像序列中提取特征点，进而计算相邻帧之间的位移，并根据位移信息估计相机运动轨迹的一种方法。
具体步骤包括以下几个方面：1.图像预处理：将输入的图像序列进行预处理，主要包括去噪、灰度化等。
2.特征提取：对于每一帧图像，在图像上提取一些关键特征点。
常用的特征点提取算法包括SIFT、SURF以及ORB等。
3.特征匹配：特征点匹配是计算两幅图像之间的位移信息的关键步骤。
常用的特征匹配算法有基于描述子的匹配算法、FLANN算法等。
4.相机运动估计：相机运动估计是基于特征点的位移信息计算相机空间运动轨迹的过程。
常用的运动估计算法有基于特征点匹配的本质矩阵估计算法、基于特征点的运动估计算法等。
5.运动轨迹的优化：优化是为了提高单目视觉里程计算法的精度和准确性。
常用的优化算法有基于滤波器的优化算法、基于非线性优化的算法等。
二、单目视觉里程计算法存在的问题尽管单目视觉里程计算法在实际应用中具有广泛的应用前景，但其在实际应用中也存在一些问题，如误差积累、运动模型不准确等。
1.误差积累：由于单目视觉里程计算法基于特征点匹配来计算相邻帧之间的运动量，因此在匹配过程中的误差会积累到最终估计的运动量中，从而导致估计的相机运动轨迹偏差较大，甚至不可用。
2.运动模型不准确：在单目视觉里程计算法中，相机的运动模型是根据前一个时刻的状态和当前时刻的输入来估计的。
然而，由于相机运动过程中的加速度和姿态变化等因素，相机的运动模型难以完全准确的表示，因此会影响单目视觉里程计算法的精度和准确性。
surf算法基本原理
surf算法基本原理嘿，朋友们，今天咱们聊聊一个有趣的话题，SURF算法。
听起来像是什么神秘的黑科技，其实它是一种非常实用的图像处理算法。
说到图像处理，大家肯定会想起那些花里胡哨的滤镜，或者是手机上那些能把你自拍变得美美哒的应用。
可是，SURF可不是单纯的美颜，它在图像识别和计算机视觉方面可是大显身手的哦。
想象一下，你在拍照的时候，手机能迅速识别出照片里的物体，那背后就有可能有SURF在默默奉献。
SURF，全名叫加速稳健特征（SpeededUp Robust Features），听起来就很酷炫，对吧？这个算法的核心思想其实很简单。
它主要是通过检测和描述图像中的特征点，让计算机能够识别出图像的关键部分。
就好比你见到一个老朋友，虽然他换了发型，但一眼就能认出他来，这就是特征点在起作用。
SURF就是利用这些特征点，帮助计算机进行图像匹配和识别。
SURF是怎么实现的呢？它会找到图像中的特征点。
这就像在一大堆照片中找到最吸引眼球的那一张，难度可想而知。
但SURF可不是一般的算法，它使用了一种叫做“Hessian矩阵”的数学工具，能快速找出图像中的高对比度区域。
这些区域就是我们所说的特征点。
哎，这就像是在人群中找出最亮眼的星星，大家都想看嘛。
找到特征点之后，SURF可没闲着。
它会对这些点进行描述，生成一组特征向量。
简单说，就是给每个特征点贴上一个“标签”，告诉计算机这个点有什么特点。
这种描述方法又快又稳，确保在各种光照、旋转和缩放的情况下都能可靠地识别出这些特征点。
想象一下，风吹草动，照片的背景换了个样子，但你依然能认出那是你最爱的小狗。
这种可靠性真是令人赞叹！再说说SURF在实际应用中的表现。
比如在自动驾驶技术中，车载摄像头需要不断识别周围环境。
SURF帮助车辆识别路标、行人甚至其他车辆，确保安全驾驶。
就好像你在繁忙的街道中，灵活躲避那些横冲直撞的行人，这可不是简单的事儿。
但有了SURF，这一切都变得简单多了。
Surf算法原理
Surf算法原理Surf算法是对Sift算法的⼀种改进，主要是在算法的执⾏效率上，⽐Sift算法来讲运⾏更快！1、算法原理；2、源码简析；3、OpenCV中Demo分析；4、⼀些关于Surf算法的剖析。
Surf算法原理：参考资料：作为尺度不变特征变换算法（Sift算法）的加速版，Surf算法在适中的条件下完成两幅图像中物体的匹配基本实现了实时处理，其快速的基础实际上只有⼀个——积分图像haar求导。
我们先来看介绍Sift算法的基本过程，然后再介绍Surf算法。
1、Sift算法简介Sift算法是David Lowe于1999年提出的局部特征描述⼦，并于2004年进⾏了更深⼊的发展和完善。
Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发⽣平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，具有很强的匹配能⼒。
总体来说，Sift算⼦具有以下特性：(1) 、Sift特征是图像的局部特征，对平移、旋转、尺度缩放、亮度变化、遮挡和噪声等具有良好的不变性，对视觉变化、仿射变换也保持⼀定程度的稳定性。
(2) 、独特性好，信息量丰富，适⽤于在海量特征数据库中进⾏快速、准确的匹配。
(3) 、多量性，即使少数的⼏个物体也可以产⽣⼤量Sift特征向量。
(4) 、速度相对较快，经优化的Sift匹配算法甚⾄可以达到实时的要求。
(5) 、可扩展性强，可以很⽅便的与其他形式的特征向量进⾏联合。
其 Sift算法的三⼤⼯序为，(1)提取关键点；(2)对关键点附加详细的信息（局部特征）也就是所谓的描述器；(3)通过两⽅特征点（附带上特征向量的关键点）的两两⽐较找出相互匹配的若⼲对特征点，也就建⽴了景物间的对应关系。
提取关键点和对关键点附加详细的信息（局部特征）也就是所谓的描述器可以称做是Sift特征的⽣成，即从多幅图像中提取对尺度缩放、旋转、亮度变化⽆关的特征向量，Sift特征的⽣成⼀般包括以下⼏个步骤：(1) 、构建尺度空间，检测极值点，获得尺度不变性；(2) 、特征点过滤并进⾏精确定位；(3) 、为特征点分配⽅向值；(4) 、⽣成特征描述⼦。
特征点法视觉里程计
Camera类：存储相机的内参和外参，并完成相机坐标系、像素坐标系和世界坐标系之间的坐 标变换
Mappoint类： 存储路标点坐标
Map类:存储各个关键帧和路标点，为了提高随机插入和访问的效率，使用STL中的
unordered_map容器来存储
Has many
下图展示了他们相互之间的关系
Has a
Frame
特征点法视觉里程计
1
双目相对于单目的优势在于可以通过相机内参得出深度信息。 双目立体测距的基础是利用视差求距离，而视差就是计算左右图像中对应点 的像素坐标之差。 为了获得3d坐标，系统首先对左右图像进行特征点提取及描述符计算和匹配 常用的特征点有三种，分别是SIFT，SURF以及ORB，这三种方法在Opencv中 都有实现 考虑到实时行要求，选用ORB特征（计算速度 ORB>>SURF>>SIFT）
2
系统介绍
PnP为 Perspective-n-Point的简称，是求解3D到2D点对的运动的方法:即 给出n个3D空间点以及其对应的2d投影时，如何求解相机的位姿。 算法要解决的问题就是为相机寻找一个合适的位姿，使得3d点的重投影误 差最小，右图为重投影误差示意图。 典型求解方式有很多种，主要分为线性代数方法和非线性的迭代求解方法。 这些求解方式在Opencv中都有实现
Camera
Map
Mappoint
6
演示
KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，是目前国际上最大 的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集 KITTI数据集的数据采集平台装配有2个灰度摄像机，2个彩色摄像机，一个Velodyne 64线3D 激光雷达，4个光学镜头，以及1个GPS导航系统。 使用kitti数据集作为输入，该数据集提供了车载双目相机数据和grandtruth 程序从数据集提供的图片序列中读取前2000帧，通过 Open CV 函数库，执行 PnP 位姿估计， 将匹配结果实时描绘在双目图像上，并绘出运动轨迹
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MPIG Seminar0045
Feature Extraction
陈伟杰
Machine Perception and Interaction Group (MPIG)
cwj@
Feature Extraction
Refined based on the book:
Mastering OpenCV with Practical Computer Vision
Projects_full.pdf
and
Bay H, Tuytelaars T, Van Gool L. Surf: Speeded up robust features [M]. Computer vision–ECCV 2006. Springer. 2006: 404-417.
or F for [R|t]Drawing path
The main steps of Visual Odometry
images parameters
Feature Extraction
Feature
matching
Compute E
First
Feature Extraction What feature is?
Characteristics can be easily identified in images
Edges Corners Blobs
lines points
Harris SIFT SURF Commonly used algorithm:
•Corner extractor
•Fast operation •Poor resolution •Not applicable when scale
changes •Blobs extractor
•Slow operation
•Good resolution
•Scale invariance
•Upgrade from
SIFT
•Speed up
•More robust
SURF(Speed Up Robust Feature) opencv2/nonfree/features2d.hpp
SurfFeatureDetectordetector()
SurfDescriptorExtractor
SURF(Speed Up Robust Feature)
Integral image
ii x,y = i=0i≤x j=0
j≤y
I(i,j)
(x,y)
A
C
B D
123
4
ii 1= A ii 2= A + B
D =ii 1+ii 4−ii 2−ii 3
SURF(Speed Up Robust Feature)
Hessian matrix
H x,σ=L xx(x,σ)L xy(x,σ) L xy(x,σ)L yy(x,σ)
L x,σ=Gσ∗I(x,y)Gσ=ð2g(σ)
ðx2g(σ) is Gaussian function andσis variance
It’s the image conversion like frequency domain transform
Approximation of Hessian matrix
Det
H
approx
=D xx D yy−0.9D xy2
L yy L xy
D yy D
xy
We can use integral image to compute easily now
H x,σ=
L xx(x,σ)L xy(x,σ)
L xy(x,σ)L yy(x,σ) Filter template
SURF(Speed Up Robust Feature)
scale space (image pyramid)
SIFT SURF Change size of filter only Easier and faster
Positioning feature points
3×3 window
“x”is extreme point when it’s the
max or the min of 26 points around
Setting a threshold value t
if x>t, x is feature point
The larger t is, the less points will be
SURF feature descriptor
Main direction
Statistics harr wavelet feature around the feature point with the range of 60°in a circle of radius6s(s is the scale of the feature point)
The max value is main direction
SURF feature descriptor
main direction
feature point 20s Every descriptor has
4*4*4=64 dimensional vector
Mat img1 = imread( "chapel00.png");
Mat img2 = imread("chapel01.png");
int minHessian = 400;
SurfFeatureDetector detector( minHessian );std::vector<KeyPoint> keypoints1, keypoints2;detector.detect(img1, keypoints1);
detector.detect(img2, keypoints2);
// computing descriptors
SurfDescriptorExtractor extractor;
Mat descriptors1, descriptors2;
pute(img1, keypoints1, descriptors1);
pute(img2, keypoints2, descriptors2);CODE
//--Draw keypoints Mat img_keypoints_1; Mat img_keypoints_2;drawKeypoints( img1, keypoints1, img_keypoints_1, Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags::DEFAULT );drawKeypoints( img2, keypoints2, img_keypoints_2, Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags::DEFAULT );//--Show detected (drawn) keypoints imshow("Keypoints 1", img_keypoints_1 );imshow("Keypoints 2", img_keypoints_2 );waitKey(0);return 0;
800 400
200 minHessian。