【问题标题】:Why binary descriptors work?为什么二进制描述符有效?
【发布时间】:2017-02-21 21:57:38
【问题描述】:

我正在阅读有关二进制描述符的信息,但无法理解它们是如何工作的。到目前为止,我已经了解到,其动机是创建可以非常快速地计算和匹配的描述符。我们对 n 对点进行采样,比较 n 个位置对中每一对的强度并构造一个 n 长度的向量。然后我们使用汉明距离作为两个补丁描述符之间的相似性度量。

假设我正在使用它们的二进制描述符比较两个完全相同的补丁。由于我两次都独立地对 n 对进行采样,因此补丁的相似性和特征向量之间似乎没有任何相关性。我可能在第一个补丁中采样了 n 对,在第二个补丁中以相反的顺序采样了相同的 n 对,得到的汉明距离将为 n。

我已阅读BRIEF paper

【问题讨论】:

    标签: image-processing computer-vision feature-descriptor


    【解决方案1】:

    该实现通常为这些对硬编码一个“随机”顺序,然后用于计算每个补丁的描述符。

    对于 OpenCV 中的简要说明,您可以找到它on github

    【讨论】:

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