JavaShuo
栏目
标签
基于网格的运动统计,用于快速、超鲁棒的特征匹配
时间 2020-12-24
标签
opencv
繁體版
原文
原文链接
说明: 将平滑度约束引入特征匹配是已知的可以实现超强鲁棒匹配。 然而,这样的匹配方案既复杂又缓慢,使得它们不适合于视频应用。 本文提出了GMS(基于网格的运动统计),一种简单的方法,将运动平滑度作为一个统计量,进行局部区域的匹配。GMS可以将高匹配数字转换成高匹配质量。 这提供了一个实时、超强的匹配系统。 评估低质量、模糊的视频和广泛基线显示,GMS始终如一地优于其他实时匹配器。 项目主页:htt
>>阅读原文<<
相关文章
1.
【论文】CVPR 2017论文:基于网格的运动统计,用于快速、超鲁棒的特征匹配(附代码)
2.
GMS:一种基于运动统计的快速鲁棒特征匹配过滤算法
3.
LBP特征匹配的两种鲁棒方法
4.
基于opencv的特征点匹配法
5.
SURF:加速鲁棒特征算法
6.
图像特征提取算法:加速鲁棒特征SURF
7.
Android上使用ASIFT实现对视角变化更鲁棒的特征匹配
8.
WindowsMobile上使用ASIFT实现对视角变化更鲁棒的特征匹配
9.
基于SIFT点特征匹配的图像配准MATLAB程序
10.
基于opencv3.1的特征检测、特征点匹配、图像拼接(二)
更多相关文章...
•
Spring基于Annotation装配Bean
-
Spring教程
•
Spring基于XML装配Bean
-
Spring教程
•
☆基于Java Instrument的Agent实现
•
适用于PHP初学者的学习线路和建议
相关标签/搜索
快于
运用于
基于
用于
鲁棒
快的
匹配
用的
变速运动
匀速运动
NoSQL教程
MySQL教程
PHP教程
应用
计算
文件系统
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
深度学习硬件架构简述
2.
重温矩阵(V) 主成份分析
3.
国庆佳节第四天,谈谈我月收入增加 4K 的故事
4.
一起学nRF51xx 23 - s130蓝牙API介绍
5.
2018最为紧缺的十大岗位,技术岗占80%
6.
第一次hibernate
7.
SSM项目后期添加数据权限设计
8.
人机交互期末复习
9.
现在无法开始异步操作。异步操作只能在异步处理程序或模块中开始,或在页生存期中的特定事件过程中开始...
10.
微信小程序开发常用元素总结1-1
本站公众号
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
1.
【论文】CVPR 2017论文:基于网格的运动统计,用于快速、超鲁棒的特征匹配(附代码)
2.
GMS:一种基于运动统计的快速鲁棒特征匹配过滤算法
3.
LBP特征匹配的两种鲁棒方法
4.
基于opencv的特征点匹配法
5.
SURF:加速鲁棒特征算法
6.
图像特征提取算法:加速鲁棒特征SURF
7.
Android上使用ASIFT实现对视角变化更鲁棒的特征匹配
8.
WindowsMobile上使用ASIFT实现对视角变化更鲁棒的特征匹配
9.
基于SIFT点特征匹配的图像配准MATLAB程序
10.
基于opencv3.1的特征检测、特征点匹配、图像拼接(二)
>>更多相关文章<<